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公开(公告)号：CN102917441B
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201210376440.8
申请日：2012-09-29
摘要： 本发明提供一种基于粒子群算法的多模终端选择目标网络的方法，包括以下步骤：S1：多模终端将其在每种无线网络中的服务质量值发送给基站；S2：基站接收到所述各服务质量值，调用粒子群算法，为每个多模终端选择目标网络；本发明采用能够避免早熟收敛的粒子群算法，不仅能够寻找到全局最优解，从而有效提高移动通信网络中多模终端的平均服务质量，还大大提高了算法运行速度，减少了算法运行时间。
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公开(公告)号：CN103096431A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201210559054.2
申请日：2012-12-20
摘要： 本发明涉及数字移动通信技术领域，具体涉及一种基于模拟退火算法的多模终端扇区选择方法。该方法包括步骤：S1.所有多模终端向移动交换中心上报其所在位置的扇区信息；S2.结合所述扇区信息，移动交换中心以所有多模终端平均QoS值最高为标准，通过模拟退火算法计算最优扇区分配状态矩阵；S3.每部多模终端根据所述最优扇区分配状态矩阵选择接入扇区。本发明不但能够有效的提高多模终端的QoS值以及平均吞吐量，而且相较于现有技术中的快速扇区选择算法，在用户数量较多时有效的降低了算法复杂程度，减少了计算时间，提高了系统的实时性，进而提高了移动通信系统的稳定性以及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN103096431B
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201210559054.2
申请日：2012-12-20
摘要： 本发明涉及数字移动通信技术领域,具体涉及一种基于模拟退火算法的多模终端扇区选择方法。该方法包括步骤：S1.所有多模终端向移动交换中心上报其所在位置的扇区信息；S2.结合所述扇区信息，移动交换中心以所有多模终端平均QoS值最高为标准，通过模拟退火算法计算最优扇区分配状态矩阵；S3.每部多模终端根据所述最优扇区分配状态矩阵选择接入扇区。本发明不但能够有效的提高多模终端的QoS值以及平均吞吐量，而且相较于现有技术中的快速扇区选择算法，在用户数量较多时有效的降低了算法复杂程度，减少了计算时间，提高了系统的实时性，进而提高了移动通信系统的稳定性以及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN103052145B
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201210564313.0
申请日：2012-12-21
摘要： 一种多模移动终端选择高服务质量扇区的方法，其特征在于，包括：步骤S100，多模终端遍历所在位置的所有扇区，统计扇区的数量N；步骤S200，调用粒子群算法选择至少一个扇区作为扇区选择方案；步骤S300，多模终端依据粒子群算法的扇区选择方案接入所述扇区。本发明提供的一种移动多模终端选择高服务质量扇区的方法，运行在多模移动终端侧，以提高多模移动终端服务质量为目标，为每个多模移动终端选择合适的扇区组合，具有操作方便，步骤明晰，稳定性较强，算法复杂度低等优点。
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公开(公告)号：CN103037417A
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201210568125.5
申请日：2012-12-24
摘要： 一种多模融合无线网络中的自动选择网络模式的多模终端和选择方法，该多模终端设有：采用认知无线电技术感知和采集每种网络中的网络带宽、网络丢包率、网络传输时延和网络抖动的服务质量感知模块；根据接收到的服务质量感知模块发送的四种网络性能参数进行加权计算，得到每种蜂窝网络服务质量值，再结合终端当前业务要求的最低服务质量值与每种网络的承载能力选择其接入的网络模式编号的网络模式选择决策模块；以及接收网络模式选择决策模块的决策、接入相应网络模式的网络模式执行模块。本发明多模终端能满足其承载业务的服务质量需求，保证业务正常运行，同时监测每种网络承载能力，确保其成功接入目标网络，并有效提高接入网络的服务质量值。
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公开(公告)号：CN103002520A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201210185084.1
申请日：2012-06-06
摘要： 一种基于蚁群算法多模终端选择保证服务质量的目标网络的方法，是基站先由多模终端反馈得到每个多模终端在每个目标网络中的服务质量值，再模仿蚂蚁觅食过程中寻找前进路径蚁群算法为每个多模终端选择其最优化的目标网络；先用自然数分别对蚂蚁前进路径的步数及可供选择的路径排序编号，还设定算法迭代计算的总次数，再用蚂蚁依据前进路径上不同的信息素浓度和能见度选择路径的方法，模拟多模终端根据每种网络的服务质量值选择目标网络；且在每次完成前进路径选择后，计算该次迭代计算中每条路径的适应度，并由该适应度更新经过路径的信息素浓度，还判断是否达到设定的迭代计算次数，以便停止蚁群迭代计算而输出每个多模终端选择的最优化目标网络。
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公开(公告)号：CN103002520B
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201210185084.1
申请日：2012-06-06
摘要： 一种基于蚁群算法多模终端选择保证服务质量的目标网络的方法，是基站先由多模终端反馈得到每个多模终端在每个目标网络中的服务质量值，再模仿蚂蚁觅食过程中寻找前进路径蚁群算法为每个多模终端选择其最优化的目标网络；先用自然数分别对蚂蚁前进路径的步数及可供选择的路径排序编号，还设定算法迭代计算的总次数，再用蚂蚁依据前进路径上不同的信息素浓度和能见度选择路径的方法，模拟多模终端根据每种网络的服务质量值选择目标网络；且在每次完成前进路径选择后，计算该次迭代计算中每条路径的适应度，并由该适应度更新经过路径的信息素浓度，还判断是否达到设定的迭代计算次数，以便停止蚁群迭代计算而输出每个多模终端选择的最优化目标网络。
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公开(公告)号：CN102917440B
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201210375946.7
申请日：2012-09-29
摘要： 本发明提供一种基于并行免疫遗传算法的多模终端选择目标网络的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：多模终端将其在每种无线网络中的服务质量值发送给基站；S2：基站接收到所述各服务质量值，调用并行免疫遗传算法，为每个多模终端选择目标网络；本发明采用并行免疫遗传算法，不仅能够避免记忆单元单一的问题，且可以防止在目标网络选择过程中采用的算法未成熟收敛而造成的长时延问题，提高算法的计算效率，缩短计算时间。
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公开(公告)号：CN103338499A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310250536.4
申请日：2013-06-21
摘要： 一种基于离散量子进化算法的双模终端选择网络模式的方法，是基站根据系统中双模终端的总数，以及每部双模终端上报的当前网络中两种网络模式的服务质量值，调用适用于组合优化问题的离散量子进化算法为每部双模终端分配适宜的网络模式，以使其同时满足两个目标：既提高每部双模终端的平均服务质量值，实现所有双模终端整体服务质量的最优化；又保证每种网络模式下的双模终端数量不超过基站在相应网络模式下能承载的终端数量上限。本发明采用能够有效求解得到全局最优解的离散量子迭代进化算法，为网络中所有双模终端选择适宜的网络模式，并自动调整每种网络模式下的终端数量，提高双模终端的平均服务质量值。且操作步骤简单，容易实现。
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公开(公告)号：CN103052145A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201210564313.0
申请日：2012-12-21
摘要： 一种多模移动终端选择高服务质量扇区的方法，其特征在于，包括：步骤S100，多模终端遍历所在位置的所有扇区，统计扇区的数量N；步骤S200，调用粒子群算法选择至少一个扇区作为扇区选择方案；步骤S300，多模终端依据粒子群算法的扇区选择方案接入所述扇区。本发明提供的一种移动多模终端选择高服务质量扇区的方法，运行在多模移动终端侧，以提高多模移动终端服务质量为目标，为每个多模移动终端选择合适的扇区组合，具有操作方便，步骤明晰，稳定性较强，算法复杂度低等优点。
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