基于模糊神经网络的异构无线网络接入选择方法

    公开(公告)号:CN101873638B

    公开(公告)日:2013-04-17

    申请号:CN201010226520.6

    申请日:2010-07-15

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于模糊神经网络的异构无线网络接入选择方法,旨在克服多网络覆盖环境下网络间的负载不均衡问题。该接入选择方法包括1)预判决和预处理:(1)减少需要进行后续处理的用户数;(2)计算两个网络的接收信号强度差值DRSS和两个网络的接入系数差值DP。2)采用RBF模糊神经网络得到模糊判决因子FSD:以两个网络的接收信号强度差值DRSS和两个网络的接入系数差值DP为输入参量采用RBF模糊神经网络得到模糊判决因子FSD。3)接入判决:根据模糊判决因子FSD得到接入判决结果,模糊判决因子FSD若小于0.5,则接入网络1;若大于0.5,则接入网络2;若等于0.5,则选择信号强度强的网络进行接入。

    基于模糊神经网络的异构无线网络接入选择方法

    公开(公告)号:CN101873638A

    公开(公告)日:2010-10-27

    申请号:CN201010226520.6

    申请日:2010-07-15

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于模糊神经网络的异构无线网络接入选择方法,旨在克服多网络覆盖环境下网络间的负载不均衡问题。该接入选择方法包括1)预判决和预处理:(1)减少需要进行后续处理的用户数;(2)计算两个网络的接收信号强度差值DRSS和两个网络的接入系数差值DP。2)采用RBF模糊神经网络得到模糊判决因子FSD:以两个网络的接收信号强度差值DRSS和两个网络的接入系数差值DP为输入参量采用RBF模糊神经网络得到模糊判决因子FSD。3)接入判决:根据模糊判决因子FSD得到接入判决结果,模糊判决因子FSD若小于0.5,则接入网络1;若大于0.5,则接入网络2;若等于0.5,则选择信号强度强的网络进行接入。

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