模糊层次分析法在异构融合网络中的网络选择算法

"这篇论文探讨了在异构融合网络中如何利用模糊层次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process, FAHP)进行网络选择的问题。随着2G、3G蜂窝网络以及WLAN和WiMax等无线技术的广泛应用，未来的无线网络将是多网络并存的异构环境。在这种环境下，由于各种网络在不同场景和业务中的表现各有优势，终端设备在网络选择上面临挑战。当前的网络选择算法往往直接比较各个网络参数，导致接入网利用率不均和未能充分利用异构网络的特性。 论文首先对异构网络模型和现有的网络选择算法进行了分析比较。接着，提出了基于模糊层次分析法的网络选择算法，该方法能够更准确地处理网络选择中的不确定性和复杂性。模糊层次分析法结合了模糊逻辑和层次分析法，能更好地量化和比较不同网络的性能指标，如带宽、延迟、信号强度等。 论文详细阐述了这一算法的工作流程，并通过MATLAB进行了仿真，结果表明，采用FAHP的网络选择算法相比其他如TOPSIS的方法，具有更好的负载均衡性，能有效分配用户到不同的网络，避免某些网络过载而其他网络空闲。此外，这种算法还有助于提升用户的体验，因为它能根据用户的需求和网络状况做出更为合理的网络选择。 关键词涉及到的主题包括异构融合网络、模糊层次分析法、网络选择算法，这些概念在通信领域尤其是无线网络设计和优化中至关重要。该研究对于理解和设计适应未来复杂无线环境的网络选择策略提供了新的思路和方法。" 这篇论文的贡献在于提供了一个解决异构网络中网络选择问题的新方法，通过模糊层次分析法，不仅考虑了网络的技术参数，还考虑了用户体验和网络的负载平衡，这对于优化网络性能和提高服务质量具有重要的理论和实践意义。