基于博弈论的多用户双向选择卫星异构网络算法

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简介:针对目前卫星异构网络选择算法较少且大多只考虑用户或网络一方满意度的问题,综合衡量用户和网络双方利益,提出了一种基于博弈论的卫星异构网络多用户接入选择算法。该算法通过在用户与网络之间建立博弈模型,利用层次分析法分别计算各决策因素权重,得到各类用户与网络各自可供选择的最优网络集或用户集排序,并通过双方博弈进行双向选择。仿真结果表明,该算法能够较好地解决多用户接入卫星异构网络问题,取得了网络与用户双赢。

摘 要:针对目前卫星异构网络选择算法较少且大多只考虑用户或网络一方满意度的问题,综合衡量用户和网络双方利益,提出了一种基于博弈论的卫星异构网络多用户接入选择算法。该算法通过在用户与网络之间建立博弈模型,利用层次分析法分别计算各决策因素权重,得到各类用户与网络各自可供选择的最优网络集或用户集排序,并通过双方博弈进行双向选择。仿真结果表明,该算法能够较好地解决多用户接入卫星异构网络问题,取得了网络与用户双赢。

0 引言

未来卫星通信系统是一个能将现有和未来的各种无线系统有机融合在一起的开放式异构网络。在异构网络系统中,要求用户和网络可以根据业务需要和满意度等因素随时选择对自身最合适的接入系统,从而既满足用户越来越灵活多变的个性化业务需求,又兼顾网络运营等问题。各种卫星网络提供了功能侧重不同的服务,用户如何在保证自身满意度的同时兼顾网络的满意度,同时达到用户与网络的双赢是必须要研究的课题。

当前,针对异构网络选择的算法越来越多,大致可分为3类。第一类是以用户为中心的网络选择算法[1-2],第二类是以网络为中心的选择算法[3-5],决策因素由少到多,渐趋完善。但这两类算法都只从一方面考虑网络选择问题,仅能满足用户或网络单方面需求。第三类算法兼顾了用户与网络双方需求,但针对卫星异构网络选择的算法则较少,参考文献[6]以网络的特征与费用为决策目标;参考文献[7]提出了网络与用户的双向选择算法,但并非卫星异构网络;参考文献[8]同时考虑到了用户与网络的满意度,但并非针对异构网络;参考文献[9]是在卫星异构条件下,但仅考虑了用户一方的满意度。

针对以上问题,本文提出了一种基于博弈论的多用户接入网络选择算法,通过用户与网络的相互博弈来取得双方效益最大化,提升卫星异构网络的整体性能。

1 博弈模型的算法描述

假设有限集Net={N1,N2,…,NM}、Usr={U1,U2,…,UN}分别表示待选的网络集和用户集,集合Net是由卫星窄带网、宽带网、抗干扰网等构成的异构网络,集合Usr由低速语音业务、高速宽带多媒体业务和短消息传真业务等用户组成。各用户至少被两个接入网络所覆盖,且每个用户(网络)对网络(用户)都有各自的偏好。为了便于分析,本文假定所有用户都被Net中所有网络所覆盖,且网络与用户之间均可以做到相互选择。

本文以业务服务质量QoS(记为q,包括时延α、抖动β、误码率γ)、带宽(B)、负载情况(L)、用户或网络的偏好(F)及网络的抗干扰性能(J)等作为决策因素并依据层次分析法来分别建立用户与网络双方各自目标函数Faim。

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2 层次分析法

层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是多标准决策的常用方法之一,它是用两两决策因素的重要性程度之比来表示相应重要性程度等级,步骤如下:

(1)根据决策因素建立阶梯层次结构,包括目标层、准则层和方案层,如图1所示。

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(2)构造判断矩阵,采用1~9标度,记aij为第i和第j决策因素的重要性程度之比。

(3)计算各决策因素的权重:

基于博弈论的多用户双向选择卫星异构网络算法得判断矩阵的权向量:ω=[ω1,ω2,…,ωn]T;

(4)权值合成,即全局权值由本地权值和上层相应权值的乘积得到。

3 算法仿真及结果分析

3.1 用户选择网络

3.1.1 接入网络的决策因素归一化

影响网络选择的决策因素大致分成两类,一类为正向型因素,越大越好,如带宽、负载能力、抗干扰性能等;另一类为负向型向量,越小越好,如时延、抖动、误码率等,其归一化如式(2)、式(3)。

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Xi表示当前网络条件下的用户值,Xmax为用户业务所要求的最大值限制,Xmin为网络所能提供的最小值。

3.1.2 仿真环境

假设网络集Net={N1,N2,…,N6}中N1、N2为窄带网,N3、N4为宽带网,N5、N6为抗干扰网;用户集Usr={U1,U2,…,U6}中U1、U2为第一类低速语音业务,U3、U4为第二类宽带多媒体业务,U5、U6为第三类短消息传真业务。网络和用户类型参数分别如表1、表2所示。

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设业务所能承受的最大时延、抖动、误码率值分别为60 ms、70 ms、6×10-4,其余各决策因素采用相对无量纲数值。根据用户自身特点,三类用户对窄带网、宽带网、抗干扰网的偏好可分别取1、0.5、0.1;0.5、1、0.1;0、0、1。

3.1.3 网络排序

第一类用户:根据各决策影响因素归一化方法可得该类用户对于N1的归一化向量为:

f=[α β γ B L F J]=[0.971 1 0.2 1 1 0],构造判断矩阵,如表3、表4所示。

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根据层次分析法计算权重得:

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第三类用户由于其对网络的抗干扰能力要求较高,第二层权重需重新构造,判断矩阵如表6、表7所示。

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3.2 网络选择用户

网络选择用户的基于博弈论的多用户双向选择卫星异构网络算法也由以上各决策因素组成,但与用户选择网络不同,这些决策因素中QoS、F、L为正向型向量,B为负向型向量,构造判断矩阵如表8、表9所示。

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与用户选择网络方法相似,即窄带、宽带与抗干扰网可选择的用户排序分别为U1,U2,U4,U3,U5,U6;U3,U4,U1,U2,U5,U6;U5,U6,U1,U2,U4,U3。

3.3 博弈双方互相选择

根据算法思想及用户与网络各自可供选择的目标排序集,得最终双向选择结果,如表10所示。即窄带网基于博弈论的多用户双向选择卫星异构网络算法低速语音业务,宽带网基于博弈论的多用户双向选择卫星异构网络算法高速多媒体业务,抗干扰网基于博弈论的多用户双向选择卫星异构网络算法传真短消息业务,符合实际要求。

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4 结论

网络选择是卫星异构网络发展的关键问题,本文提出了一种新的双方博弈网络选择算法,既满足了用户的多化样需求,同时兼顾网络的满意度,仿真结果也验证了算法的可行性,确实做到了网络与用户双赢,具有一定的实用性。

参考文献

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