基于模糊神经网络的异构无线网络接入选择方法

摘要

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。

主权项

一种基于模糊神经网络的异构无线网络接入选择方法，其特征在于，所述的基于模糊神经网络的异构无线网络接入选择方法包括如下步骤：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；所述的采用模糊神经网络得到模糊判决因子FSD包括如下步骤：(1)模糊化过程模糊化过程将输入的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具体数值转化成模糊化语言的形式；(2)模糊推理过程模糊推理过程根据模糊规则进行逻辑推理；(3)解模糊过程解模糊过程将推理结果转化成模糊判决因子FSD的精确输出量；(4)学习训练过程学习训练过程是周期性的根据误差信号调整RBF模糊神经网络的隶属度函数中心和方差以及输出层的权值，实现对RBF模糊神经网络的控制调节功能；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，则选择信号强度较强的网络进行接入。