【摘 要】
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目前,多网络覆盖场景下的异构无线网络已成为了下一代无线通信技术发展的趋势之一。从网络层面来说,异构无线网络融合技术既扩大网络的用户容量,又提高网络资源的利用率。从用户层面来说,在相同时间节点上允许更多的用户进行网络选择来满足用户的Qo S和Qo E需求。因此,一个合适的网络选择对用户来说是至关重要的。本文基于此进行了深入的研究,主要研究内容如下:1.研究万有引力搜索算法在异构网络选择中的应用问题,
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目前,多网络覆盖场景下的异构无线网络已成为了下一代无线通信技术发展的趋势之一。从网络层面来说,异构无线网络融合技术既扩大网络的用户容量,又提高网络资源的利用率。从用户层面来说,在相同时间节点上允许更多的用户进行网络选择来满足用户的Qo S和Qo E需求。因此,一个合适的网络选择对用户来说是至关重要的。本文基于此进行了深入的研究,主要研究内容如下:1.研究万有引力搜索算法在异构网络选择中的应用问题,引入交叉算子与Metropolis准则对算法进行改进,通过测试函数验证改进算法的可行性。然后在LTE、WCDMA、WLAN1、WLAN2四种不同类型网络组成的异构网络场景下构建选网函数,将改进万有引力搜索算法应用到网络选择中。2.研究鸟群算法在异构网络选择中的应用问题,分别通过重心反向学习、迁徙周期的动态调整以及生产者步长改进等方法对算法进行改进,同时使用标准测试函数验证改进算法的效果。然后在LTE、UMTS、Wi MAX、WLAN四种无线网络场景下构建选网函数,将改进鸟群算法应用到网络选择中。3.研究社会群体优化算法在异构网络选择中的应用问题,分别通过分段logistic混沌映射、动态学习因子和历史存档准则等方法对基本算法进行改进,同时使用标准测试函数对改进算法的性能进行验证。然后在LTE、UMTS、WLAN三种无线网络场景下,将改进的社会群体优化算法应用到网络选择中。
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