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無線城域網的切換算法
無線城域網的切換算法
摘 要 IEEE802.16e提供了一種宏分集的軟切換機制。文章分析了Z切換算法的缺點并結合協議本身規定的切換流程，提出了一種簡單可行的D-MDHO切換算法，該算法對Z算法進行改進，提出了基于不同業務的自適應宏分集算法，該算法減低了時延，保證了業務質量，提高了切換的成功率。
關鍵詞 IEEE802.16e;切換;時延;業務質量
IEEE802.16e標準簡單的定義了宏分集切換(MDHO)，包括切換的過程，基站的更新，但是不涉及具體的切換算法。文獻給出了不同的算法，比較經典的是Z算法，但是該算法切換次數較多，本文將對Z算法進行改進，提出了基于wimax中4中不同業務的，自適應的調節參數的宏分集算法，簡稱D-MDHO。
1 Z算法
宏分集指移動臺同時與兩個或兩個以上的基站保持聯系，從而增強接收信號質量。宏分集的目的是為了對抗衰落，增加接收信號強度。
Z算法切換思想是對備選基站進行迭代分類，然后在分類中根據性能參數匹配算法進行篩選。過程如下：初始狀態時，在移動臺周圍的基站中選出信號強度最強的基站即為錨基站，記為BestBS。當其他的基站信號強度滿足式(1)時，選為Diversityset。
下一時刻，將基站分為兩類(上一時刻不是Diversityset的分為一類(第1類)，上一時刻是Diversityset的分為一類(第2類))。對于第1類基站，當滿足式(1)時加入到Diversityset，對于第2類基站，當滿足式(2)時，從Diversityset中去掉。
BestBS-TestedBS BestBS-TestedBS>Delete_Threshold (2)
對式(1)和式(2)進行分析，屬于I類的Id范圍為：
Id∈(BestBS-Add_Threshold，BestBS)
不屬于I類而屬于第二類的的范圍為：
Ind1∈(0，BestBS-Add_Threshold]
同時屬于第二類的范圍為：
Ind2∈(0，BestBS-Delete_Threshold)
若==
所以當Delete-Threshold< Add-Threshold時，Id與Ind1的交集范圍
將處于“乒乓”范圍，不知道歸屬與哪個分集。
當Delete_Threshold=Add_Threshold時，Id與Ind將沒有交集。
當Delete_Threshold>Add_Threshold時，沒有分集可以歸屬。在實際過程中一般討論Delete_Threshold< Add_Threshold時的情況。
2 D-MDHO算法
IEEE802.16標準中有一種頗為重要的特點就是業務QoS的區分方式，按照UGS，RTPT，NRTPS，BE四種區分，各參數如表1所示。
表1 IEEE802.16業務流QoS類型表
業務流 帶流變化 最小寬帶 最大寬帶 優先級別 典型應用
UGS(實時) 不可變 BUmin BUmax=BUmin 高 VOIP
RTPS(實時) 可變 BRmin BRmax 高 MPEG
NRTPS(非實時) 可變 BNRmin BNRmax 低 FTP
BE(非實時) 可變 Bbmin Bbmax 低 Email
IEEE802.16對這四種業務定義了不同的優先級，UGS享有最高的等級服務，RTPS次之，BE最后。
為了對不同的業務，自適應的選擇分集，在Z算法的基礎上加入滯后因子。恰當的加入滯后因子后，擴大分集范圍，可以相對的減少切換次數，根據服務質量。與Z算法一樣，當滿足公式(3)和公式(4)時，分別對應公式(1)和公式(2)進行操作。
BestBS-TestedBS BestBS-TestedBS>Delete_threshold+y (4)
為了自適應的保證不同業務的QoS，并且減少切換次數減少時延，定義一個自適應因子t的函數f(t)，式(3)與式(4)分別變為式(5)和式(6)：
p=f(t)*(Add_Threshold-Delete_Threshold)
q=(1-f(t))*(Add_Threshold-Delete_Threshold)
f(t)∈[0，1] f(t)∈[0，1]
BestBS-TestedBS BestBS-TestedBS>Delete_threshold+q (6)
如果p越大，乒乓效應的范圍越小;如果p越小，乒乓效應的范圍越大。
圖1 網絡拓撲圖
3 仿真
用圖1所示的基站分布進行仿真，16個基站均勻分布在整個區域內，相鄰基站之間距離為2 km。移動臺服從隨機行走模型(randomwalkmobilitymodel)，速度為v，方向在范圍內任選。為了保證在整個仿真時間內，保證參考路徑一致，給出固定的路徑。
本文采用Okumura-Hata路徑損耗傳輸模型，表示如下：
Lh=69.55-13.82*loght-(1.1*logf-0.7)*hr
+(1.56*logf-0.8)+26.16f+(44.9-6.55loght)*logd 采用表2中參數對整個切換過程進行仿真。
表2 仿真參數表
對于UGS業務，配置如圖2所示。
圖2 業務配置圖
配置好以后，與Z算法比較。
1)切換次數。
圖3 切換次數比較圖
對于實時UGS業務，在固定參數的情況下，與Z算法比較，給出一定的滯后因子后，明顯的減低了切換次數。
2)時延。
對于實時UGS業務，在固定參數的情況下，與Z算法比較，給出一定的滯后因子后，時延也明顯減低。
圖4 時延比較圖
3)不同業務在不同滯后因子后的切換次數比較。
在同一網絡中，分別使用不同的業務進行模擬，給出一定的滯后因子后，四種不同業務在不同切換因子的切換次數比較圖如圖5。
圖5 不同業務在不同滯后因子切換次數比較圖
通過圖可以看出隨著滯后因子的增長，平均切換次數隨后降低，并且UGS減少的相對比例較大。
4 小結
本文主要提出了D-MDHO算法，該算法對Z算法進行了改進，針對業務引入一個F(t)的滯后因子，通過模擬實驗比較，發現切換次數與時延方面都有所減低，提高了業務的服務質量。
參考文獻
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