无线异构无线异构网络网络

㈠ 异构网络的异构网络的背景介绍

图1.1展示了移动通信技术的发展历程，从中我们可以观察到数据传输速率随着技术的进步而显着提升，这为用户提供大数据量多媒体通信服务奠定了基础。至今，移动通信系统已经发展至第四代。接下来，本文将对这四代移动通信技术进行简要介绍。
第一代模拟蜂窝系统（1G）始于20世纪80年代，主要应用于大规模民用通信，通过模拟语音调制技术和频分多址技术（FDMA）提供模拟语音服务，数据传输速率约为2.4kbps。代表性的系统包括北美的AMPS、英国TACS和北欧NMT等。然而，受传输带宽限制，第一代系统无法支持长途漫游，仅限于区域性通信。此外，由于制式繁多且互不兼容，第一代通信系统存在容量有限、保密性较差和通信质量不高等问题，这推动了第二代数字移动通信系统（2G）的发展。
第二代数字移动通信系统实现了从模拟到数字的转变，并向用户提供了数字语音服务。该代技术主要包括基于TDMA的全球数字移动通信系统（GSM）和基于CDMA的IS-95系统（如CDMA one）。
第三代移动通信系统（3G）是在第二代移动通信技术日益成熟的基础上发展起来的，旨在提供高速数据蜂窝移动通信技术。主要3G技术标准包括欧洲的WCDMA、北美的CDMA2000、中国的TD-SCDMA以及国际电信联盟（ITU）会议通过的WiMAX。第三代移动通信的最高数据传输速率可达2Mbps，能够提供相当高速的数据传输服务，如多媒体、视频和数据等。
长期演进（LTE）项目是3G的演进，采用正交频分复用（OFDM）和MIMO技术，在20MHz带宽下提供上行50Mbps和下行100Mbps的峰值速率，也被称作3.9G移动通信技术。LTE-Advanced作为LTE的升级版，被称为4G标准，有两种制式：TDD和FDD。TD-SCDMA可以演进成TDD制式，HSPA+直接进入LTE，而WCDMA可以演进成FDD制式。
第四代移动通信系统（4G）旨在提供更高的带宽，并确保任何人在任何时间、任何地点以任何方式都能与他人进行通信，用户无需关心网络传输的实现细节。为了实现这一目标，需要将不同的无线通信系统融合在一起，形成异构无线网络（HWNs），为用户提供无缝切换和服务质量（QoS）保证。因此，下一代移动通信网络将是异构网络。异构网络融合是下一代网络研究的热点，也是本文的研究重点。
宽带无线接入技术（BWA）是继1990年便携式无线电话和2000年Wi-Fi（Wireless Fidelity）之后的第三次无线革命，它能在广域网上提供高速无线互联网接入或计算机网络接入。几种重要的宽带无线接入技术包括WLAN（Wireless Local Area Network）、WiMAX技术和WiBro（Wireless Broadband）等。
表1.1和表1.2分别列出了三种宽带无线接入技术和三种3G技术的主要参数。比较这两张表格可以看出BWA与3G技术存在很大差异，例如BWA支持的数据传输速率数十兆比特每秒，而3G只有几兆比特每秒；3G网络的覆盖范围大于BWA网络；3G网络支持高速移动的用户。因此，每个网络都有其优点和局限性。
下一代无线网络是异构网络融合的重要原因在于：基于异构网络融合，可以根据用户特点（如车载用户）、业务特点（如实时性要求高）和网络特点为用户选择合适的网络，提供更好的QoS。广域网覆盖范围大，但数据传输速率低；局域网则相反。在实际应用中，多模终端可以根据自身业务特点和移动性选择合适的网络接入。与同构网络不同，在异构网络环境下，用户可以选择服务代价小且满足自身需求的网络进行接入。这是由于这些异构网络之间具有互补性，使得网络融合显得非常重要。
一些组织提出了不同的网络融合标准，包括3GPP（第三代合作伙伴计划）、MIH（IEEE 802.21媒体独立切换工作组）和ETSI（欧洲电信标准协会）。无线资源管理（Radio Resource Management，RRM）是异构网络中的一个重要研究课题，其目标是高效利用受限的无线频谱、传输功率以及无线网络基础设施。RRM技术包括呼叫接入控制（CAC）、水平或垂直切换、负载均衡、信道分配和功率控制等。3GPP提出了一种协同无线资源管理技术（CRRM），通过利用CRRM服务器对不同接入网络信息进行监测，合理调度异构网络中的无线资源。除了协同无线资源管理算法外，还有联合无线资源管理算法（JRRM）。这些技术实际上都是为异构网络提供统一的管理平台，以达到合理利用无线资源的目的。
网络选择算法是无线资源管理中的研究热点，网络选择算法通常可以分为呼叫接入网络选择算法和垂直网络切换选择算法。在同构网络中，接入和切换主要考虑接收信号的强度，而在异构网络中需要考虑不同接入网络之间的差异，因此需要考虑的因素很多，接收信号的强度只是其中的一个影响因素，其他因素如数据传输速率、价格、覆盖范围、实时性和用户的移动性等。这些都是从用户角度考虑的，如果从网络端考虑，就会涉及到提高系统的吞吐量、降低阻塞率以及均衡负载。因此，网络选择对于异构网络的融合起到了至关重要的影响。本文接下来部分将主要讨论异构网络系统模型、无线资源管理、网络性能优化以及网络选择算法。

㈡ 实现异构网络的互联互通用相同网络好还是中间设备好

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计算机网络之网络层－网络互连与网络互连设备
2020-11-26 11:33:48阅读 4060
1. 异构网络互连
异构网络：主要是指两个网络的通信技术和运行协议的不同。 例如：WIFI和网线等。

异构网络互连的基本策略：

(1). 协议转换

采用一类支持异构网络之间协议转换的网络中间设备哗胡，来实现 异构网络之间数据分组的转换与转发。 例如：交换机或者是多协议路由器。

(2). 构建虚拟互联网络

在异构网络基础上构建一个同构的虚拟互联网络。

2. 路由器
路由器：最典型的网络层设备，具有多个输入端口和多个输出端口的专用计算机， 主要任务就是获取与维护路由信息以及转发分组。

路由器从功能体系结构角度：

(1). 输入端口

输入端口：查找，转发，到达分组， 缓存排队功能。


(2). 交换结构

交换结构：完成具体的转发工作，将输入端口的IP数据报交换到指定的输出端口。

主要包括：

A. 基于内存交换 ，性能最低，路由器乱早拦价格最便宜。


B. 基于总线交换


C. 基于网络交换，性能最高，路由器价格昂贵。


(3). 输出端口

输出端口：缓存排队，从队列中取出分组进行数据链路层数据帧的封装，发送。

调度策略：

A. 按先到先服务(FCFS)调度；

B. 按优先级调度；

C. 按IP数据报的服务类型调度。


(4). 路由处理器

A. 执行命令；

B. 路由协议运睁悉行；

C. 路由计算以及路由表的更新和维护。

㈢ 什么是异构网络，什么是同构网络具体的概述

随着传感器技术、 嵌入式技术、 分布式信息处理技术和无线通信技术的发展， 以大量的具有微处理能力的微型传感器节点组成的无线传感器网络(WSN)逐渐成为研究热点问题。

与传统无线通信网络Ad Hoc网络相比， WSN的自组织性、 动态性、 可靠性和以数据为中心等特点， 使其可以应用到人员无法到达的地方， 比如战场、 沙漠等。 因此， 可以断定未来无线传感器网络将有更为广泛的前景。

无线传感器网络

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是一种分布式传感网络，由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，以协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内被感知对象的信息，并最终把这些信息发送给网络的所有者。传感器、感知对象和观察者构成了无线传感器网络的三个要素。

无线传感器网络所具有的众多类型的传感器，可探测包括地震、电磁、温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等周边环境中多种多样的现象。潜在的应用领域可以归纳为: 军事、航空、防爆、救灾、环境、医疗、保健、家居、工业、商业等领域。

与传统有线网络相比，无线传感器网络技术具有很明显的优势特点，主要的要求有： 低能耗、 低成本、 通用性、 网络拓扑、 安全、 实时性、 以数据为中心等。

无线传感器网络系统的典型结构

采用同构网络实现远程监测的无线传感器网络系统典型结构， 由传感器节点、 汇聚节点、 服务器端的PC和客户端的PC四大硬件环节组成， 各组成环节功能如下。

图1 远程监测无线传感器网络系统结构框图

传感器节点

部署在监测区域（A区）， 通过自组织方式构成无线网络。 传感器节点监测的数据沿着其它节点逐跳进行无线传输， 经过多跳后达到汇聚节点（B区）。

汇聚节点

是一个网络协调器， 负责无线网络的组建， 再将传感器节点无线传输进来的信息与数据通过SCI（ 串行通信接口）传送至服务器端PC。

服务器端PC

是一个位于B区的管理节点， 也是独立的Internet网关节点。 在LabVIEW软件平台上面有两个软件： 一是对传感器无线网络进行监测管理的软件平台VI， 即一个监测传感器无线网络的虚拟仪器VI； 二是Web Server软件模块和远程面板技术(Remote Panel)， 可实现传感器无线网络与Internet的连接。

客户端PC

客户端PC上无需进行任何软件设计， 在浏览器中就可调用服务器PC中无线传感器网络监测虚拟仪器的前面板， 实现远程异地（C区）对传感器无线网络（A区）的监测与管理。

无线传感器网络中的传感器节点

1． 传感器及其调理电路

应根据无线传感器网络所在的地区环境特点来选择传感器， 以适应环境温度变化范围、 尺寸体积等特殊要求。 传感器所配接的调理电路将传感器输出的变化量转换成能与A/D转换器相适配的0~2.5 V或0~5 V的电压信号。 当处于无电网供电地区时， 传感器及其调理电路都应是低功耗的。

2． 数据采集及A/D转换器与微处理器系统

传感器节点中的计算机系统是低功耗的单片微处理器系统， 可以适应远离测试中心、 偏远地区恶劣环境的工作条件。 如美国德克萨斯州仪器（TI）公司生产的MSP430－F149A超低功耗混合信号处理器(Mixed Signal Processor)， 它内部自带采样/保持器和12位A/D转换器， 可对信号进行采集、 转换以及对全节点系统进行指令控制和数据处理。

3． 射频模块

射频模块接收外部无线指令并将传感器检测到的被测参量数据信息无线发送出去， 如TI公司的CC2420无线收发芯片。

㈣ 异构网络的网络选择算法的研究

异构网络中无线资源管理的一个重要研究方向就是网络选择算法，网络选择算法的研究很广泛，这里给出了几个典型的无线网络选择算法的类别。 预切换可以有效的减少不必要的切换，并为是否需要执行切换做好准备。通常情况下可以通过当前接收信号强度来预测将来接收信号强度的变化趋势，来判断是否需要执行切换。
文献 中利用多项式回归算法对接收信号的强度进行预测，这种方法的计算复杂度较大。文献 中，利用模糊神经网络来对接收信号强度进行预测，模糊神经网络的算法最大的问题，收敛较慢，而且计算的复杂度高。文献 中，利用的是最小二乘算法（LMS）来预测接收的信号强度，通过迭代的方法，能够达到快收敛，得到较好的预测。还有在文献 中，直接采用接收信号强度的斜率来预测接收信号强度，用来估计终端在该网络中的生存时间，但是这种方法太简单，精度不是很高。 在垂直切换的过程中，对于相同的切换场景，通常会出现现在的已出现过的切换条件，对于其垂直切换的结果，可以应用到当前条件下，这样可以有效避免的重新执行切换决策所带来的时延。
文献[33]中，提出利用用户连接信息（User Connection Profile，UCP）数据库用来存储以前的网络选择事件。在终端需要执行垂直切换时，首先检查数据库中是否存在相同的网络选择记录，如果存在可以直接接入最合适的网络。在文献[34]中，提出了将切换到该网络的持续服务时间和距离该网络的最后一次阻塞时间间隔作为历史信息记录下来，根据这些信息，选择是否有必要进行切换。 由于用户对网络参数的判断往往是模糊的，而不是确切的概念，所以通常采用模糊逻辑对参数进行定量分析，将其应用到网络选择中显得更加合理。模糊系统组成通常有3个部分组成，分别是模糊化、模糊推理和去模糊化。对于去模糊化的方法通常采用中心平均去模糊化，最后得到网络性能的评价值，根据模糊系统所输出的结果，选择最适合的网络。
通常情况下，模糊逻辑与神经网络是相互结合起来应用的，通过模糊逻辑系统的推理规则，对神经网络进行训练，得到训练好的神经网络。在垂直切换的判决的时候，利用训练好的神经网络，输入相应网络的属性参数，选择最适合的网络接入。
基于模糊逻辑和神经网络的策略，可以对多种因素(尤其动态因素)进行动态地控制，并做出自适应的决策，可以有效提高网络选择的合理性，但该策略最大的缺点是，算法的实现较为复杂，在电池容量和处理能力均受限的移动设备上是不合适的。 在异构网络选择中，博弈论是一个重要的研究方向。在博弈论的模型中，博弈中的参与者在追求自身利益最大化的同时，保证自身付出的代价尽量小。参与者的这两种策略可以通过效用函数和代价函数来衡量。因此通过最大化效用函数和最小化代价函数，来追求利益的最大化。
文献[36]中提出一种基于博弈论的定价策略和网络选择方案，该方案中服务提供商（Service Providers，SPs）为了提高自己的利润需要面临竞争，它是通过用户间的合作或者非合作博弈来获得，在实际的异构网络场景下，用户和服务提供商SPs之间可以利用博弈模型来表示。Dusit Niyato在文献[37]中，通过竞价机制来进行异构网络资源的管理，这里将业务分成两种类型，一种是基本业务，另一种类似高质量业务，基本业务的价格是固定的，而高质量业务的价格是动态变化的，它是随着服务提供商的竞争和合作而变化的。因此这里从合作博弈和非合作博弈两方面来讨论定价机制。Dusit Niyato在文献[38]中基于进化博弈理论，来解决在带宽受限情况下，用户如何在重叠区域进行网络选择。 网络选择的目标通常是通过合理分配无线资源来最大化系统的吞吐量，或者最小化接入阻塞概率等，这样就会涉及网络优化问题。
网络选择算法往往是一种多目标决策，用户希望得到好的服务质量、价格便宜的网络、低的电池功率消耗等。对于多目标决策算法，通常是不可能使得每个目标同时达到最优，通常的有三种做法：其一，把一些目标函数转化为限制条件，从而减少目标函数数目；其二，将不同的目标函数规范化后，将规范化后的目标函数相加，得到一个目标函数，这样就可以利用最优化的方法，得到最优问题的解；其三，将两者结合起来使用。例如文献[39]中，采用的是让系统的带宽受限，最大化网络内的所有用户的手机使用时间，即将部分目标函数转化为限制条件。文献[40]中，采用的是让用户的使用的费用受限，最大化用户的利益和最小化用户的代价，这里采用的是上面介绍的第三种方法。 基于策略的网络选择指的是按照预先规定好的策略进行相应的网络操作。在网络选择中，通常需要考虑网络负荷、终端的移动性和业务特性等因素。如对于车载用户通常选择覆盖范围大的无线网络，如WCDMA、WiMAX等；对于实时性要求不高的业务，并且非车载用户通常选择WLAN接入。这些均是通过策略来进行网络选择。
文献[41, 42]提出了基于业务类型的网络选择算法，根据用户的业务类型为用户选择合适的网络。文献[35]提出基于负载均衡的网络选择算法，用户选择接入或切换到最小负载因子的网络。[43]提出了一种考虑用户移动性和业务类型的网络选择算法。 多属性判决策略（Multiple Attribute Decision Making，MADM）是目前垂直切换方面研究最多的领域。多属性判决策略主要分为基于代价函数的方法和其他方法。
基于代价函数的方法
代价函数一般有两种构造形式，一种是多属性参数值的线性组合，如（2.1）式所示；另一种是多属性参数值的权重指数乘积或者是属性参数值的对数线性组合，如（2.2）式所示。
（2.1）
（2.2）
其中代表规范化的第个网络的第个属性值，代表第个属性的权值。对于属性的规范化，首先对属性进行分类，分为效益型、成本型等，然后根据不同的类型的，对参数进行归一化，采用最多的是线性规范化、极差规范化和向量变换法。关于权值的确定可以分为简单赋权法(Simple Additive Weighting，SAW)、层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）、熵权法、基于方差和均值赋权法。
(1) SAW：用户根据自己的偏好，确定每个属性的重要性，通常给出每个参数取值的具体参数值。
(2) AHP：首先分析评价系统中各要素之间关系，建立递阶层次结构；其次对同一层次的各要素之间的重要性进行两两比较，构造判断矩阵；接着由每层判断矩阵计算相对权重；最后计算系统总目标的合成总权重。
(3) 熵权法：通过求解候选网络中的同一属性的熵值，熵值的大小表明网络同一属性的参数值的差异，差别越大，说明该属性对决策影响越大，相应权值的取值就越大。
(4) 基于方差和均值赋权法：通过求解候选网络中同一属性参数的均值和方差，结合这两个参数确定该属性的重要性程度值，然后再对其进行归一化，得到每个属性的参数值。
其他方法
(1) 基于方差和均值赋权法：通过求解候选网络中同一属性参数的均值和方差，结合这两个参数确定该属性的重要性程度值，然后再对其进行归一化，得到每个属性的参数值。
(2) 逼近理想解排序法（TOPSIS）:首先对参数进行归一化，从网络的每组属性参数值里选择最好的参数组成最优的一组属性参数，同样也可以得到最差的一组属性参数。将每个网络与这两组参数比较，距离最优参数组越近，并且与最差组越远，该网络为最合适的网络。
(3) 灰度关联分析法（GRA）：首先对参数进行归一化，再利用GRA方法，求得每个网络的每个属性的关联系数，然后求出每个网络总的关联系数。根据每个网络总的关联系数，选择最适合的网络。
(4) 消去和选择转换法（ELECTRE）：首先对参数进行归一化，构造加权的规范化矩阵，确定属性一致集和不一致集。然后计算一致指数矩阵和劣势矩阵，最后得到一致指数矩阵和不一致指数矩阵。根据这两个矩阵，确定网络的优劣关系，选择最适合的网络。
VIKOR：首先对参数进行归一化，首先确定最优和最差属性参数组，然后计算得到每个网络属性的加权和属性中最大的参数值，然后利用极差规范化对网络的加权和以及最大属性值进行归一化，最后利用归一化的参数进行加权求和，依据这个值，选择最合适的网络。

㈤ 什么是异构型网络

异构网络环境，是由不同制造商生产的计算机,网络设备和系统组成的，这些计算机系统运行不同的操作系统和通信协议，想统一其计算机资源的机构通常会面临集成异种机系统的任务。