本發(fā)明屬于通信技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于協(xié)同學(xué)理論的多網(wǎng)絡(luò)協(xié)同選擇與聚合決策方法。

背景技術(shù)：

隨著以視頻流媒體為代表的高速率數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)在蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的大量應(yīng)用，無線網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載急劇增加。根據(jù)有關(guān)機(jī)構(gòu)的預(yù)測(cè)，2015-2018年全球數(shù)據(jù)流量將增加11倍以上。采用單個(gè)網(wǎng)絡(luò)傳輸業(yè)務(wù)已經(jīng)不能滿足用戶的需要。當(dāng)前，通信網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景呈現(xiàn)密集異構(gòu)的趨勢(shì)已經(jīng)非常明顯，伴隨著多模終端的出現(xiàn)及普及，可以實(shí)現(xiàn)同時(shí)使用多個(gè)網(wǎng)絡(luò)接口進(jìn)行數(shù)據(jù)通信，這就對(duì)網(wǎng)絡(luò)接入決策方法提出了新的挑戰(zhàn)，需要為用戶同時(shí)選擇多個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行接入，從而保證最好的用戶體驗(yàn)和服務(wù)質(zhì)量，并且合理、充分得利用各個(gè)空閑網(wǎng)絡(luò)的資源。利用多網(wǎng)絡(luò)虛擬聚合方式實(shí)現(xiàn)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)并行傳輸成為解決帶寬限制，緩解網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的有效途徑。。多模終端將具備接入多個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能力，可以實(shí)現(xiàn)同時(shí)使用多個(gè)網(wǎng)絡(luò)接口進(jìn)行數(shù)據(jù)通信，這就對(duì)網(wǎng)絡(luò)接入決策方法提出了新的挑戰(zhàn)，需要為用戶同時(shí)選擇多個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行接入，從而保證最好的用戶體驗(yàn)和服務(wù)質(zhì)量，并且合理、充分得利用各個(gè)空閑網(wǎng)絡(luò)的資源。

網(wǎng)絡(luò)選擇與資源分配問題一直是通信領(lǐng)域研究的重點(diǎn)。但是目前多網(wǎng)絡(luò)選擇接入方法研究中，多數(shù)方法考慮網(wǎng)絡(luò)通過對(duì)接收信號(hào)強(qiáng)度和終端功率等閾值控制進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)選擇，僅研究多接入網(wǎng)絡(luò)選擇的其中一個(gè)階段，決策屬性較為單一，沒有全面考慮網(wǎng)絡(luò)的其他屬性，容易掩蓋單個(gè)網(wǎng)絡(luò)中一些較差的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)形成的性能“短板”，影響系統(tǒng)整體性能，可能引起網(wǎng)絡(luò)選擇中的“木桶效應(yīng)”。除此，不能夠很好篩選出高效用網(wǎng)絡(luò)，未能很好參與聚合網(wǎng)絡(luò)的個(gè)數(shù)，增加了網(wǎng)絡(luò)絕活過程中的計(jì)算量。本發(fā)明將協(xié)同學(xué)應(yīng)用于多網(wǎng)絡(luò)聚合的決策過程，解決多網(wǎng)絡(luò)接入問題。構(gòu)建了以有效度，耗費(fèi)度，可靠性等為主要指標(biāo)的協(xié)同評(píng)價(jià)體系。指標(biāo)體系中將網(wǎng)絡(luò)的吞吐量、可用信道、功耗、費(fèi)用、丟包率等多個(gè)屬性作為協(xié)同子系統(tǒng)，屬于同一屬性的不同參數(shù)作為子系統(tǒng)的序參量，序參量之間相互協(xié)同和制約，可以更加全面衡量網(wǎng)絡(luò)的整體性能，篩選出高效用網(wǎng)絡(luò)參與聚合，同時(shí)減少網(wǎng)絡(luò)聚合中的計(jì)算復(fù)雜度。多網(wǎng)絡(luò)以虛擬聚合的方式為用戶提供服務(wù)，能夠用戶接入層的功能結(jié)構(gòu)進(jìn)一步簡化。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

技術(shù)問題：本發(fā)明的目的是提供一種能夠使充分利用無線網(wǎng)絡(luò)資源，提高平均用戶吞吐量，降低用戶的單位吞吐量對(duì)應(yīng)的功耗和費(fèi)用，降低用戶接入阻塞率，多網(wǎng)絡(luò)以虛擬聚合的方式為用戶提供服務(wù)的基于協(xié)同學(xué)理論的多網(wǎng)絡(luò)協(xié)同選擇和聚合決策方法。

技術(shù)方案：本發(fā)明的基于協(xié)同學(xué)理論的多網(wǎng)絡(luò)協(xié)同選擇和聚合方法，包括以下步驟：

1)確定單個(gè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)用戶可用條件：獲取用戶收到來自各個(gè)基站的接收信號(hào)強(qiáng)度RSS_i，其中i為網(wǎng)絡(luò)序號(hào)。網(wǎng)絡(luò)i為終端可用網(wǎng)絡(luò)條件為：終端接收到來自網(wǎng)絡(luò)i信號(hào)強(qiáng)度RSS_i大于終端接收信號(hào)強(qiáng)度閾值RSS^low，并且終端接入基站i的功耗P_i要小于終端功耗閾值P^high。由所有符合該條件的單個(gè)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)成該用戶可用網(wǎng)絡(luò)集合U。

2)構(gòu)建兩階段網(wǎng)絡(luò)性能協(xié)同學(xué)評(píng)價(jià)模型：第一階段為單個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能的協(xié)同度模型，第二階段為多網(wǎng)絡(luò)聚合性能的協(xié)同度模型。

3)計(jì)算屬性子系統(tǒng)有序度：對(duì)于數(shù)值取值越大的屬性，有序度子系統(tǒng)中的第j個(gè)序參量j∈[1,…，l-1,l]單個(gè)序參量的有序度A_xj計(jì)算方法，對(duì)于取值越大網(wǎng)絡(luò)性能越好的正效用序參量，如吞吐量，可用信道數(shù)等，r_xj用式計(jì)算，r_xj越大分子越大，有序度越大。對(duì)于取值越小網(wǎng)絡(luò)性能越好的負(fù)效用序參量，如功耗，費(fèi)用，丟包率采用式計(jì)算，r_xj越小有序度越大。其中，r_jmax,r_jmin分別為單個(gè)序參量j所代表的網(wǎng)絡(luò)屬性r_x的最大值和最小值，ξ_j因子用來放大或縮小該序參量在所在子系統(tǒng)的影響。性子系統(tǒng)S_x的有序度Q_k計(jì)算可以利用序參量有序度的均值合成計(jì)算

4)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的協(xié)同度計(jì)算：利用信息熵值計(jì)算公式計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同度，系統(tǒng)越有序其熵值越小，其中w_x為屬性子系統(tǒng)S_x對(duì)于系統(tǒng)整體影響的權(quán)重，可以根據(jù)用戶偏好指定。

5)網(wǎng)絡(luò)聚合控制：依據(jù)單網(wǎng)絡(luò)協(xié)同度評(píng)價(jià)模型，利用步驟3)，4)中計(jì)算方法得到可用網(wǎng)絡(luò)集合U中單個(gè)網(wǎng)絡(luò)i的協(xié)同度Ψ_i，與設(shè)定的允許參與聚合的協(xié)同度閾值Ψ^th比 較，記網(wǎng)絡(luò)可以參與并行網(wǎng)絡(luò)聚合的標(biāo)記為flag，定義為：其中Ψ^th為系統(tǒng)整體協(xié)同度閾值，與用戶的需求有關(guān)，flag＝1表示可以參與聚合，則可參與聚合網(wǎng)絡(luò){RAT₁,RAT₂,…,RAT_N}可構(gòu)成多組參與聚合的候選多網(wǎng)絡(luò)方案。

6)多網(wǎng)絡(luò)屬性聚合：假設(shè)N個(gè)參與聚合網(wǎng)絡(luò)不同的排列組合構(gòu)成M種有效聚合候選方案，M滿足(M≤2^N),候選多網(wǎng)絡(luò)聚合方案集合定義為{V₁,…V_m,…V_M}，對(duì)于候選方案V_m,m＝1，2…，M的多個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行屬性聚合，形成虛擬聚合網(wǎng)絡(luò)集合O。

7)多網(wǎng)絡(luò)性能協(xié)同度比較：依據(jù)多網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)度評(píng)價(jià)模型和步驟3)和4)，計(jì)算虛擬聚合網(wǎng)絡(luò)集合O中各個(gè)聚合網(wǎng)絡(luò)的多網(wǎng)絡(luò)協(xié)同度，選擇協(xié)同度最大的聚合網(wǎng)絡(luò)作為多網(wǎng)絡(luò)選擇方案V_m,^*，協(xié)同度最大對(duì)應(yīng)協(xié)同度計(jì)算熵值最小，即

本發(fā)明方法的步驟2)中，單個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能協(xié)同度模型設(shè)計(jì)中包括可用度S₁，耗費(fèi)度S₂和可靠性S₃三個(gè)屬性子系統(tǒng)，其中：

可用度子系統(tǒng)S₁包含的序參量為吞吐量r₁₁和可用信道數(shù)r₁₂；

耗費(fèi)度子系統(tǒng)S₂包含的序參量為功耗r₂₁和費(fèi)用r₂₂；

可靠性子系統(tǒng)S₃包含的序參量為丟包率r₃₁。

本發(fā)明方法的步驟2)中，多網(wǎng)絡(luò)聚合性能的協(xié)同度模型設(shè)計(jì)中包括可用度S₁，耗費(fèi)度S₂，可靠性S₃和用度子系統(tǒng)S₄四個(gè)屬性子系統(tǒng)，其中：

可用度子系統(tǒng)S₁包含的序參量為吞吐量r₁₁和可用信道數(shù)r₁₂；

耗費(fèi)度子系統(tǒng)S₂包含的序參量為功耗r₂₁和費(fèi)用r₂₂；

可靠性子系統(tǒng)S₃包含的序參量為丟包率r₃₁；

占用度子系統(tǒng)S₄包含序參量為參與聚合網(wǎng)絡(luò)個(gè)數(shù)r₄₁。

本發(fā)明的所述步驟6)中，屬性聚合具體過程為，多個(gè)無線網(wǎng)絡(luò)的聚合功耗PC_sum(t)，聚合吞吐量TO_sum(t)，聚合費(fèi)用CT_sum(t)，聚合可用信道數(shù)X_sum(t)，聚合丟包率ER_sum(t)依次利用以下公式計(jì)算：

其中PC_i(t),TO_i(t),CT_i(t),X_i(t),ER_i(t)分別為t時(shí)刻接入網(wǎng)絡(luò)i對(duì)應(yīng)的功耗值，吞吐量，費(fèi)用，可用信道和丟包率。

本發(fā)明將協(xié)同學(xué)理論應(yīng)用與多網(wǎng)絡(luò)選擇與聚合中，能夠在兩個(gè)階段計(jì)算網(wǎng)絡(luò)性能的協(xié)同程度，全面衡量網(wǎng)絡(luò)性能，縮小聚合過程中的網(wǎng)絡(luò)空間，減少聚合過程中的計(jì)算量。經(jīng)過屬性聚合后，選擇協(xié)同程度最大的聚合網(wǎng)絡(luò)作為多網(wǎng)絡(luò)接入方案，多網(wǎng)絡(luò)以虛擬聚合的方式為用戶提供服務(wù)，較好實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)多接入中的決策問題。

本發(fā)明方法先利用閾值判斷用戶所在位置可用的網(wǎng)絡(luò)，再利用協(xié)同度計(jì)算篩選出可參與聚合的網(wǎng)絡(luò)，將聚合網(wǎng)絡(luò)將成為候選網(wǎng)絡(luò)聚合方案，對(duì)每個(gè)聚合方案的再次計(jì)算聚合屬性的協(xié)同度，選出能提供最佳效益的網(wǎng)絡(luò)聚合方案，能夠充分利用無線網(wǎng)絡(luò)資源，從而改善用戶服務(wù)質(zhì)量，提高用戶平均吞吐量，降低用戶的單位吞吐量對(duì)應(yīng)的功耗和費(fèi)用，降低用戶接入的阻塞率，同時(shí)減少聚合過程中的計(jì)算量。

有益效果

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下優(yōu)點(diǎn)：

不同于傳統(tǒng)的單網(wǎng)絡(luò)接入方法，本發(fā)明提出的多網(wǎng)絡(luò)選擇和聚合接入方法可以并行接入多個(gè)網(wǎng)絡(luò)，將多個(gè)網(wǎng)絡(luò)以一種虛擬聚合的方式為用戶提供服務(wù)，充分利用多個(gè)所有空閑資源為用戶提供服務(wù)，從而大大提高網(wǎng)絡(luò)利用率，也提高了用戶服務(wù)質(zhì)量。

本發(fā)明的基于協(xié)同學(xué)理論的多網(wǎng)絡(luò)協(xié)同選擇和聚合決策方法通過建立網(wǎng)絡(luò)性能協(xié)同度模型，全面衡量單個(gè)網(wǎng)絡(luò)和聚合后網(wǎng)絡(luò)性能，相比簡單閾值多接入方法可以提高信道使用效益，降低用戶接入阻塞率，增加用戶的平均吞吐量和系統(tǒng)容量，同時(shí)降低單位吞吐量對(duì)應(yīng)的功耗和費(fèi)用，具體說明：

(1)用戶接入阻塞率低：本方法能夠協(xié)同多個(gè)屬性子系統(tǒng)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)選擇，以有效度為指標(biāo)的子系統(tǒng)包含吞吐量和可用信道數(shù)兩個(gè)序參量，兩種參數(shù)都較好表現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同度大，即方法優(yōu)先選擇網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān)輕，吞吐量較大的網(wǎng)絡(luò)，在滿足吞吐量要求下，空閑信道保留數(shù)量多，降低用戶接入阻塞率。

(2)平均用戶吞吐量大：本方法能夠根據(jù)用戶所在位置接收到的信號(hào)強(qiáng)度，選擇合適的網(wǎng)絡(luò)接入，而非全部接入，將網(wǎng)絡(luò)分配給系統(tǒng)收益最大的用戶使用，能夠提高信道使用收益，提升平均用戶吞吐量。

(3)用戶單位吞吐量對(duì)應(yīng)的功耗，費(fèi)用均降低：方法將包含功耗和費(fèi)用的耗費(fèi)度子系統(tǒng)，與包含吞吐量的有效度子系統(tǒng)進(jìn)行協(xié)同判斷，偏向選擇選擇吞吐量大且功耗和費(fèi)用相對(duì)小的網(wǎng)絡(luò)接入，能夠降低用戶單位吞吐量對(duì)應(yīng)的功耗和費(fèi)用。

(4)聚合中計(jì)算量減少：本方法實(shí)現(xiàn)中，先通過閾值判斷，確定網(wǎng)絡(luò)是否可用，只對(duì)可用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，縮小單個(gè)網(wǎng)絡(luò)集合的大??；其次，通過計(jì)算單個(gè)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同度，選擇協(xié)同度大的單個(gè)網(wǎng)絡(luò)參與網(wǎng)絡(luò)聚合，能夠在有效衡量網(wǎng)絡(luò)性能同時(shí)，進(jìn)一步壓縮計(jì)算中網(wǎng)絡(luò)集合的空間大小，減少計(jì)算量。

附圖說明

圖1為本發(fā)明方法的流程示意圖。

圖2為單個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能的協(xié)同度評(píng)價(jià)模型圖。

圖3為多網(wǎng)絡(luò)聚合性能的協(xié)同度評(píng)價(jià)模型圖。

圖4為隨網(wǎng)絡(luò)個(gè)數(shù)變化的計(jì)算次數(shù)的仿真對(duì)比圖。

圖5為隨用戶數(shù)變化的阻塞率的仿真結(jié)果圖。

圖6為隨用戶數(shù)變化的單位吞吐量的仿真結(jié)果圖。

圖7為隨用戶數(shù)變化的單位吞吐量對(duì)應(yīng)的功耗的仿真結(jié)果圖。

圖8為隨用戶數(shù)變化的單位吞吐量對(duì)應(yīng)的費(fèi)用的仿真結(jié)果圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合實(shí)施例和說明書附圖對(duì)發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說明：

本發(fā)明似乎是將協(xié)同學(xué)理論應(yīng)用于多網(wǎng)絡(luò)選擇和聚合方法中，建立網(wǎng)絡(luò)屬性的協(xié)同學(xué)性能評(píng)價(jià)模型，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)屬性的協(xié)同度，通過單個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能的協(xié)同度判斷參與聚合的網(wǎng)絡(luò)，形成聚合網(wǎng)絡(luò)候選方案，對(duì)各個(gè)方案進(jìn)行屬性聚合，進(jìn)而計(jì)算各個(gè)聚合網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同度，協(xié)同程度最大的聚合網(wǎng)絡(luò)作為最優(yōu)的多網(wǎng)絡(luò)接入方案，該方案中網(wǎng)絡(luò)性能整體表現(xiàn)最為符合理想要求。

基于協(xié)同學(xué)理論的多網(wǎng)絡(luò)協(xié)同選擇和聚合決策方法的總體流程圖見附圖1。

本發(fā)明的基于協(xié)同學(xué)理論的多網(wǎng)絡(luò)協(xié)同選擇和聚合決策方法，包括以下步驟：

1)確定用戶當(dāng)前時(shí)刻可用網(wǎng)絡(luò)的集合U：分別計(jì)算用戶收到來自各個(gè)網(wǎng)絡(luò)的接 收信號(hào)強(qiáng)度RSS_i(t)和連接該網(wǎng)絡(luò)終端需要產(chǎn)生功耗P_i，其中i為網(wǎng)絡(luò)序號(hào)考慮自由空間模型下的路徑損耗和陰影衰落模型，假設(shè)在距離基站i的參考距離為d₀處的路徑損耗為L₀，則t時(shí)刻用戶移動(dòng)終端距離基站為d處的路徑損耗L_i(t)為：

L_i(t)＝L_i+10n_ilg(d/d₀)+G(μ，σ) (1)

其中n_i是路徑損耗系數(shù)，與信道狀態(tài)信息(CSI:Channel State Information)和基站設(shè)備參數(shù)有關(guān)，G(μ,σ)為服從高斯分布的均值為μ，方差為σ的陰影衰落。

若基站i的固定發(fā)射功率為P_i^bs，在大尺度路徑損耗模型下，t時(shí)刻距離基站d處的終端收到來自基站i的接收信號(hào)強(qiáng)度RSS_i(t)為：

RSS_i(t)＝P_i^bs-L_i(t) (2)

假設(shè)P_i^ut和P_i^ur分別為移動(dòng)終端的固定發(fā)射功耗和固定接收功耗，網(wǎng)絡(luò)接入產(chǎn)生的固定功耗P_i^u為發(fā)送和接收所產(chǎn)生的功耗之和：

P_i^u＝P_i^ut+P_i^ur (3)

定義網(wǎng)絡(luò)i基站的最小接收功率閾值為P_i^brmin，假定上下行信道衰減相同，為保證數(shù)據(jù)的正常傳輸，在t時(shí)刻距離基站d處的終端最小發(fā)射功率P_i^tsmin(t)應(yīng)為：

終端在t時(shí)刻與基站i連接的實(shí)際功耗包括固定功耗與實(shí)際傳輸功耗^[12]，且實(shí)際傳輸功耗隨終端最小發(fā)射功率線性增加，線性增長系數(shù)為κ_i，則有：

然后按照如下標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建用戶當(dāng)前時(shí)刻可用網(wǎng)絡(luò)的集合U：若終端接收到來自網(wǎng)絡(luò)i信號(hào)強(qiáng)度RSS_i大于終端接收信號(hào)強(qiáng)度閾值RSS^low，并且終端接入基站i的功耗P_i要小于終端功耗閾值P^high，，則將該網(wǎng)絡(luò)則將該網(wǎng)絡(luò)的序號(hào)i歸入集合U，否則該網(wǎng)絡(luò)的序號(hào)i不歸入集合U，即判斷條件為：

2)網(wǎng)絡(luò)屬性計(jì)算：RSS瞬時(shí)測(cè)量值使用單平滑參數(shù)的二次指數(shù)平滑法進(jìn)行處理，計(jì)算公式為：

其中t為正整數(shù)的時(shí)間序列，RSS⁽¹⁾_i(t)和RSS⁽²⁾_i(t)分別是對(duì)來自網(wǎng)絡(luò)i的瞬時(shí)RSS的一次指數(shù)平滑和二次指數(shù)平滑值，π為平滑指數(shù)參數(shù)且π∈(0,1)。初始時(shí)刻RSS_i⁽²⁾(0)＝RSS_i⁽¹⁾(0)＝RSS_i⁽⁰⁾(0)＝0，并且RSS_i⁽²⁾(1)＝RSS_i⁽¹⁾(1)＝RSS_i⁽⁰⁾(1)＝0，對(duì)RSS的預(yù)處理后得到的RSS_i⁽²⁾(t)將用于后面的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)選擇與聚合決策方法中。

由香農(nóng)第二定理，終端接入網(wǎng)絡(luò)i可以獲得的吞吐量TO_i(t)為：

其中，ρ_i∈(0,1]表示信息有效載荷的占比率，BW_i為無線網(wǎng)絡(luò)i分配給單個(gè)用戶接入的信道帶寬，N_o為加性高斯白噪聲功率。

3)構(gòu)建兩階段網(wǎng)絡(luò)性能協(xié)同學(xué)評(píng)價(jià)模型：第一階段為單個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能的協(xié)同度模型，見附錄圖2，第二階段為多網(wǎng)絡(luò)聚合性能的協(xié)同度模型，如附錄圖3。

4)屬性子系統(tǒng)有序度計(jì)算：

對(duì)于屬性子系統(tǒng)S_x包含的l個(gè)序參量，l維的狀態(tài)向量表示：

r_x＝(r_x1,r_x2,...r_xk,...r_xl) (9)

單個(gè)序參量的有序度A_xj計(jì)算方法

其中r_jmax,r_jmin分別為單個(gè)序參量j所代表的網(wǎng)絡(luò)屬性r_x的最大值和最小值，引入ξ_j因數(shù)用來放大或縮小該序參量在所在子系統(tǒng)的影響。公式(10)(11)能夠?qū)Ω鱾€(gè)序參量分量即網(wǎng)絡(luò)屬性進(jìn)行規(guī)范化，具體而言：有序度子系統(tǒng)中的第j個(gè)序參量j∈[1,…，l-1,l]單個(gè)序參量的有序度A_xj計(jì)算方法，對(duì)于取值越大網(wǎng)絡(luò)性能越好的正效用序參量，如吞吐量，可用信道數(shù)等，r_xj用式(10)計(jì)算，r_xj越大分子越大，有序度越大。反之亦然，對(duì)于負(fù)效用的序參量，如功耗，費(fèi)用，丟包率采用式(11)，r_xj越小有序度越大。通過能夠?qū)τ跀?shù)值含義不同的性能參數(shù)用0到1范圍內(nèi)的數(shù)值來統(tǒng)一體現(xiàn)，有序度越接近1，越接近于用戶期望。

屬性子系統(tǒng)S_x的有序度越大，子系統(tǒng)的性能參數(shù)越優(yōu)，屬性子系統(tǒng)S_x的有序度Q_k計(jì)算可以利用序參量有序度的均值合成計(jì)算，即：

5)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的協(xié)同度計(jì)算：利用信息熵值計(jì)算公式計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同度，系統(tǒng)越有序其熵值越小:

其中w_x為屬性子系統(tǒng)S_x對(duì)于系統(tǒng)整體影響的權(quán)重，可以根據(jù)用戶偏好指定。

6)網(wǎng)絡(luò)聚合控制：依據(jù)單網(wǎng)絡(luò)協(xié)同度評(píng)價(jià)模型，利用步驟3)，4)中計(jì)算方法得到可用網(wǎng)絡(luò)集合U中單個(gè)網(wǎng)絡(luò)i的協(xié)同度Ψ_i，與設(shè)定的允許參與聚合的協(xié)同度閾值Ψ^th比較，記網(wǎng)絡(luò)可以參與并行網(wǎng)絡(luò)聚合的標(biāo)記為flag，定義為：其中Ψ^th為系統(tǒng)整體協(xié)同度閾值，與用戶的需求有關(guān)，flag＝1表示可以參與聚合，則可參與聚合網(wǎng)絡(luò){RAT₁,RAT₂,…,RAT_N}可構(gòu)成多組參與聚合的候選多網(wǎng)絡(luò)方案。

7)多網(wǎng)絡(luò)屬性聚合：假設(shè)N個(gè)參與聚合網(wǎng)絡(luò)不同的排列組合構(gòu)成M種有效聚合候選方案，M滿足(M≤2^N),候選多網(wǎng)絡(luò)聚合方案集合定義為{V₁,…V_m,…V_M}，對(duì)于候選方案V_m,m＝1，2…，M的多個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行屬性聚合，形成虛擬聚合網(wǎng)絡(luò)集合O。屬性聚合具體過程為，多個(gè)無線網(wǎng)絡(luò)的聚合功耗PC_sum(t)，聚合吞吐量TO_sum(t)，聚合費(fèi)用CT_sum(t)，聚合可用信道數(shù)X_sum(t)，聚合丟包率ER_sum(t)依次利用以下公式計(jì)算：

其中PC_i(t),TO_i(t),CT_i(t),X_i(t),ER_i(t)分別為t時(shí)刻接入網(wǎng)絡(luò)i對(duì)應(yīng)的功耗值，吞吐量，費(fèi)用，可用信道和丟包率。

8)多網(wǎng)絡(luò)性能協(xié)同度比較：依據(jù)多網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)度評(píng)價(jià)模型和步驟3)和4)，計(jì)算虛擬聚合網(wǎng)絡(luò)集合O中各個(gè)聚合網(wǎng)絡(luò)的多網(wǎng)絡(luò)協(xié)同度，選擇協(xié)同度最大的聚合網(wǎng)絡(luò)作為多網(wǎng)絡(luò)選擇方案V_m,^*，即

綜上所述，將多網(wǎng)絡(luò)的選擇問題看作多個(gè)網(wǎng)絡(luò)聚合方案的選擇問題，對(duì)各個(gè)滿足吞吐量和功耗閾值條件的候選網(wǎng)絡(luò)聚合方案計(jì)算與正理想方案的相對(duì)接近程度，選出性能最優(yōu)的作為多網(wǎng)絡(luò)接入方案，實(shí)現(xiàn)了較好的多網(wǎng)絡(luò)決策。如附圖2所示是當(dāng)用戶數(shù)改變時(shí)用戶平均吞吐量的仿真結(jié)果，基于多網(wǎng)絡(luò)并行傳輸?shù)漠悩?gòu)網(wǎng)絡(luò)接入決策方法的用戶平均吞吐量明顯大于傳統(tǒng)的單網(wǎng)絡(luò)接入方法，并且通過附圖3和附圖4可見本發(fā)明方法可以有效降低用戶的單位吞吐量對(duì)應(yīng)的功耗和費(fèi)用，因而說明基于多網(wǎng)絡(luò)并行傳輸?shù)漠悩?gòu)網(wǎng)絡(luò)接入決策方法能充分利用網(wǎng)絡(luò)資源，為用戶提供滿意的QoS。

綜上所述，本方法將協(xié)同學(xué)應(yīng)用于多網(wǎng)絡(luò)選擇和聚合決策中，基于吞吐量、可用信道數(shù)、功耗、費(fèi)用及丟包率等多個(gè)參數(shù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)協(xié)同度評(píng)價(jià)體系，可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)多個(gè)屬性進(jìn)行決策。將屬性要求作為協(xié)同子系統(tǒng)，屬于同一屬性的不同參數(shù)作為子系統(tǒng)的序參量，序參量之間相互協(xié)同和制約，通過各種性能子系統(tǒng)協(xié)同使役，趨向于選擇整體性能更好的多網(wǎng)絡(luò)聚合方案。在單網(wǎng)絡(luò)聚合控制，和聚合網(wǎng)絡(luò)選擇過程中分別計(jì)算協(xié)同度，全面衡量網(wǎng)絡(luò)性能，減少網(wǎng)絡(luò)聚合中的計(jì)算復(fù)雜度，如附錄圖4計(jì)算量隨網(wǎng)絡(luò)個(gè)數(shù)變化的的仿真對(duì)比圖。附錄圖5表明，本發(fā)明方法能夠降低用戶接入阻塞率，并且通過附圖6，7和8可見本發(fā)明方法最大化信道使用效益，增加用戶的平均吞吐量。同時(shí)降低單位吞吐量對(duì)應(yīng)的功耗和費(fèi)用。