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基于效用函数的多链路空地数据交换链路性能评估方法

摘要

本发明涉及一种基于效用函数的多链路空地数据交换链路性能评估方法,属于空地宽带通信领域。该方法包括:S1:收集各条链路的性能指标,并对指标进行矩阵化,构建决策矩阵;然后根据业务流,引入模糊数学中的模糊理论,构建模糊正互补判断矩阵;再对决策矩阵和模糊正互补判断矩阵进行求指标权重处理,得到各个指标的客观权值和主观权重;最后结合客观权重和主观权重,进而得到主客观综合权重;S2:根据业务对指标的敏感性不同,调整效用函数的参数,改变效用函数的图形,以适应不同业务对指标的需求,对决策矩阵进行处理,最后通过累乘聚合效用得到最终的链路总效用值。本发明提升了算法对基于多属性下的多链路的网络性能评估的精确度。

著录项

  • 公开/公告号CN112804702B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022.08.26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆邮电大学;

    申请/专利号CN202110003298.1

  • 发明设计人 余翔;田延状;段思睿;熊金潮;

    申请日2021.01.04

  • 分类号H04W24/06(2009.01);H04W84/06(2009.01);

  • 代理机构北京同恒源知识产权代理有限公司 11275;

  • 代理人赵荣之

  • 地址 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

  • 入库时间 2022-09-26 23:16:43

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-08-26

    授权

    发明专利权授予

说明书

技术领域

本发明属于空地宽带通信领域,涉及一种基于效用函数的多链路空地数据交换链路性能评估方法。

背景技术

随着航天通信技术的飞速发展,地空宽带通信已经成为了现实,地空通信也开始进入到民用航空。目前,民用航空上提供空中上网的模式主要有三种:

(1)采用卫星链路与地面网络建立连接,也就是卫星通信技术,是目前实现空地宽带无线通信的一种方案。

(2)ATG技术。基于地面基站的空对地(Air-to-Ground)宽带接入系统,其主要工作原理为陆地系统部署专用基站与飞机上搭建的ATG设备建立通信链路,从而连接到网络中。

(3)机载无线局域网:即利用平板电脑或手提电脑等终端登录机载局域网,浏览机载局域网内的本地资源。

网络业务接入控制是提供良好QoS(Quality of Service)的基础。它决定了资源可用性下网络的可接入性,从而避免在线用户网络拥塞和服务质量下降。保证用户快速地从无线网络中选择接入最优网络来提高用户服务质量,已成为未来的网络接入的趋势。而链路性能评估是选择链路接入的最直接的判决依据。

目前,在学术界采用的链路评估方法有很多种,包括熵权法(Entropy WeightMethod,EWM)、层次分析法(AHP)、优劣解距离法(TOPSIS)等方法。例如:专利申请“多路径传输网络性能的灰色关联与模糊评估方法和系统”(公开号:CN110912768A)首先获取待评估的多路径传输网络信息,采用灰色关联分析法和模糊综合分析法根据所述网络数量信息、所述网络评估指标信息,建立网络性能评估模型,并计算多路径网络中每一个网络对应的每个评估评语的隶属度向量值,最终选择最大的所述隶属度向量值对应的评估评语为每个网络的最终评估结果,但是对于多种服务特征不同的业务,此方案并不适用。专利“一种面向业务的网络综合性能评估方法”(公开号:CN105207821A)采用低复杂度的FAHP对性能参数进行处理,计算得到它们的权值向量,接下来通过实时测量当前网络的网络参数值,引入模糊隶属度函数的方式,计算每个网络参数的测量值所对应的分数,对各个分数加权得到该业务的性能评价指标结果,但是此方案的权重设计太过主观。

发明内容

有鉴于此,本发明的目的在于提供一种基于效用函数的多链路空地数据交换链路性能评估方法,解决评估多链路多属性的网络性能以及人为主观赋权所产生的主观判断过重的问题,提升算法对基于多属性下的多链路的网络性能评估的精确度。

为达到上述目的,本发明提供如下技术方案:

一种基于效用函数的多链路空地数据交换链路性能评估方法,包括以下步骤:

S1:收集各条链路的性能指标,并对指标进行矩阵化,构建决策矩阵;然后根据业务流,引入模糊数学中的模糊理论,构建模糊正互补判断矩阵;再对决策矩阵和模糊正互补判断矩阵进行求指标权重处理,得到各个指标的客观权值和主观权重;最后结合客观权重和主观权重,进而得到主客观综合权重;

S2:根据业务对指标的敏感性不同,调整效用函数的参数,改变效用函数的图形,以适应不同业务对指标的需求,对决策矩阵进行处理,最后通过累乘聚合效用得到最终的链路总效用值,选择效用值最大链路接入。

进一步,所述的步骤S1具体包括以下步骤:

S11:收集各条链路中的性能指标,包括链路的带宽、时延、丢包率和时延抖动;

S12:根据各条链路的性能指标建立决策矩阵A,由于时延和丢包率都是成本型的指标,需要对它们进行正向化,转化为效益型指标,为了消除指标间的量纲的影响,要对各个指标进行标准化处理,然后计算各个指标在各条链路中所占的比重,得到概率矩阵P;

S13:计算每个指标的信息熵,判断各个指标的离散程度,信息熵值越小,指标的离散程度越大,权重就越大,通过概率矩阵计算每个指标的信息熵,然后计算信息效用值,然后归一化得到每个指标的客观权重w

S14:通过引入模糊数学中的模糊理论,模糊矩阵是模糊关系的矩阵表示,根据论域U={b

S15:将模糊正互补判断矩阵做归一化处理转化为模糊一致矩阵;然后利用特征根法对矩阵的每一行元素进行求和,然后归一化得到单层的权重,即得到每个指标的主观权重w

S16:结合步骤S13和S14求出的客观权重和主观权重,依据用户业务的实际需求,动态调整主客观权重比,得到综合权重:

w=αw

其中,α为动态调整主客观权重比的参数。

进一步,步骤S13中,所述信息效用值的计算公式为:

其中,e

进一步,步骤S2中,所述效用函数的表达式为:

其中,a、b分别为效用函数的参数;

对每个属性构造其合适的效用函数u

然后累乘聚合效用函数,得到链路的总效用值,效用值最大的即为被选网络;

其中,U(x)为链路的总效用值,w

进一步,步骤S2中,根据业务对指标的敏感性不同,调整参数a和参数b的值使得函数在指标值某个范围内适应业务特性更好,使之更加具有灵活性,然后通过各个指标对应的效用函数对决策矩阵进行处理,得到相应的效用值矩阵。

本发明的有益效果在于:本发明通过引入信息论中的信息熵的定义以及模糊数学中的模糊理论,分别求出指标的主客观权重向量,然后根据每种业务下的每个指标的效用函数,最终通过累乘聚合效用得到的各链路的最终效用值,完整地表征各条链路的整体性能。本发明提升了算法对基于多属性下的多链路的网络性能评估的精确度。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述,并且在某种程度上,基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的,或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作优选的详细描述,其中:

图1为本发明基于效用函数的多链路空地数据交换链路性能评估方法流程图;

图2为层次模型的框架示意图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

请参阅图1~图2,图1为本发明优选的一种基于效用函数的多链路空地数据交换链路性能评估方法流程图。空地数据交换需要多链路,而每条链路又有多个属性,并且链路各个指标都有各自的性质和特征,如果对链路各指标的判断存在主观性的话,会对结果产生很大的影响,因此本发明通过引入信息论中的信息熵的定义以及模糊数学中的模糊理论,分别求出指标的主客观权重向量,然后根据每种业务下的每个指标的效用函数,最终通过累乘聚合效用得到的各链路的最终效用值,完整地表征各条链路的整体性能。该方法具体包括以下步骤:

S1:收集各条链路的参数指标,包括链路丢包率、时延、带宽利用率和时延抖动,建立决策矩阵A,如式(1)所示:

其中,n为链路总条数,m为指标总个数,矩阵元素a

S2:对于各种业务,比如会话类业务,对带宽要求低,但是对时延要求高,高时延会影响通讯的流畅度,从而影响用户的服务体验,因此在该类业务中,时延比重最高,根据此思路构造主观属性判决矩阵,通过引入模糊理论求出主观权重w

S3:根据式(2),求出主客观权重w。

w=αw

S4:对每种指标构造其合适的效用函数,本方法选用sigmoid函数作为效用函数,如式(3)所示:

并且根据业务特性,针对各个指标设置效用函数,通过改变函数图形的形状,效用函数可以适应不同的业务需求。

S5:对每个属性构造其合适的效用函数u

S6:通过累乘聚合效用函数,如式(5):

最终得到链路的总效用值,效用值最大的即为被选网络。

步骤S1中具体包括:

1)把步骤S1中的决策矩阵A正向化以及标准化后,然后计算第j项指标下第i个样本所占的比重,并将其看作相对熵计算中用到的概率,经过上一步处理得到标准化矩阵:

计算概率矩阵P,其中P中每个元素p

其中,

2)得到概率矩阵后,然后计算每个指标的信息熵,并计算信息效用值,并归一化得到每个指标的熵权,对于第j个指标而言,其信息熵的计算如式(8)所示:

信息效用值的定义:

d

将信息效用值进行归一化,就能得到每个指标的熵权,也就是每个指标的常权重:

步骤S2中具体包括:从多属性出发,构造层次模型:目标、准则和方案,如图2所示。

1)根据下表1定义的标度法,评估指标的相对重要性,形成模糊正互补判断矩阵B:

表1重要程度标度法

其中,判断矩阵B有以下性质:

b

b

b

2)将模糊正互补判断矩阵做归一化处理转化为模糊一致矩阵,然后利用特征根法对矩阵的每一行元素进行求和,然后归一化得到单层的权重,即得到每个指标的主观权重w

最后说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本技术方案的宗旨和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

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