[发明专利]一种基于灰度综合评价值的公安异构无线专网选择方法

说明书

本发明提出一种基于灰度综合评价值的公安异构无线专网选择方法，所述方法通过层次分析法计算出网络属性的主观权重，利用灰色关联分析法求出灰色关联矩阵，最终结合二者得到灰度综合评价值，可以更加准确且全面的判断权值。此外针对不同业务的不同需求，并综合考虑带宽、网络时延、网络抖动以及丢包率等性能，选择最佳网络，为用户提供优质服务。

技术领域

本发明属于通信技术领域，特别是涉及一种基于灰度综合评价值的公安异构无线专网选择方法。

背景技术

移动警务融合智能网络架构能够实现公安移动警务应用系统从终端到网络，以及各应用层级的深度融合，为系统提供了更丰富的通信资源，包括更多类型的终端、更多方式的融合网络以及支撑更多移动警务的应用。其中智能资源适配引擎主要研究融合终端的智能接入机制，以及应用服务中的业务机制。异构无线专网的网络选择作为智能资源适配的重要组成，通过具体方法实现终端和用户的网络选择，为用户提供最佳业务，具有重要的意义。

当前异构无线网络的网络选择有多种，其中基于多属性决策的异构无线网络算法一般分为两部分，一部分是确定权重，另一部分是网络性能排序。对于多属性决策问题，应该首先确定各个属性的相对重要程度，一般由属性权重来反映，权重越大则说明该属性的相对重要程度高，该属性也更加重要。确定权重的方法主要分为主观赋权法和客观赋权法。当前对于异构无线网络的网络选择方法中，层次分析法(AHP)作为主观赋权法用来确定各个网络属性参数的主观权重，先独立评价系统中各个网络属性参数之间的关系，建立系统的层次结构，进而根据各个网络属性参数对于上一层的重要性构造判断矩阵，接着根据判断矩阵计算各个网络属性参数的主观权重；熵值法作为客观赋权法用来确定各个网络属性参数的客观权重，客观权重的大小体现了各个候选网络中同一网络属性参数之间的差异大小，差别越大说明该网络属性参数对网络选择方法影响越大，其对应的客观权重应该取值更大；此外结合层次分析法和模糊综合评价法的网络选择方法，通过对模糊综合评价模型的分析,提出了计算相对隶属度的方法，由各因素相对隶属度和权重计算总隶属度,并据此选择最优网络；吞吐量作为网络选择中的一个重要因素，基于吞吐量优化的异构网选择方案，以最大化系统吞吐量为准则进行网络选择的决策。

以上方法均以某一因素作为判决的标准，考虑不够全面，不能充分反映复杂场景下其他影响因素对于网络选择的影响。此外对于用户的业务类型没有充分考虑，权重的确定较为单一，无法得到正确且全面的属性权重。

发明内容

本发明目的是为了解决现有技术中存在的问题，提出了一种基于灰度综合评价值的公安异构无线专网选择方法。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明提出一种基于灰度综合评价值的公安异构无线专网选择方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1、通过层次分析法计算出网络属性的主观权重向量W；

步骤2、利用灰色关联分析法求出灰色关联矩阵R；

步骤3、根据所述主观权重和灰色关联矩阵计算求得各网络综合性能与理想网络的灰度综合评价值Z，Z＝R×W^T，所述灰度综合评价值Z中元素z_i为第i个备选网络的灰度综合评价值；

步骤4、基于各个备选网络的灰度综合评价值的大小对各备选网络进行排序，根据灰度综合评价值中元素z_i的值越大，则该备选网络越接近于理想网络的原则选取最优网络进行连接。

进一步地，所述步骤1包括以下步骤：

步骤1.1、建立网络选择问题的层次结构；

步骤1.2、构造网络属性间判断矩阵；

步骤1.3、计算网络属性参数的权重并得到权重向量W；

步骤1.4、对步骤1.3得到的权重向量W进行一致性检验。

进一步地，所述步骤2包括以下步骤：