基于多属性和群组决策的海上移动节点网络选择方法.pdf

718 Radio Communications TechnologyVol.49 No.4 2023doi:10.3969/j.issn.1003-3114.2023.04.017引用格式:沙丹丹,毛忠阳,陆发平,等.基于多属性和群组决策的海上移动节点网络选择方法J.无线电通信技术,2023,49(4):718-724.SHA Dandan,MAO Zhongyang,LU Faping,et al.Marine Mobile Node Network Selection Method Based on Multi-attribute and Group DecisionJ.Radio Communications Technology,2023,49(4):718-724.基于多属性和群组决策的海上移动节点网络选择方法沙丹丹1,2,毛忠阳1,2,陆发平1,2,张治霖1,2,徐雪颖1,2(1.海军航空大学 航空通信教研室,山东 烟台 264001;2.山东省信号与信息处理重点实验室,山东 烟台 264001)摘 要:针对海上异构无线网络因节点移动性特征造成的多网络覆盖下最优网络选择困难的问题,从克服节点移动性因素影响、确保决策权值客观合理的角度出发,提出了一种新的基于多属性和群组决策的海上移动节点网络选择方法。该方法采用层次分析(Analytic Hierarchy Process,AHP)法和熵权(Entropy Weight,EW)法分别作为主观权重方法和客观权重方法,并引用位置权重,降低移动性因素影响,采用群组决策进行权重综合,使决策权值更加客观合理。仿真结果表明,所提方法能够有效提升网络传输速率和传输质量,相对于基于 AHP 法、EW 法以及距离的网络选择方法,具有更优的网络传输时效性和稳定性。关键词:多属性决策;群组决策;移动节点;网络选择方法中图分类号:TN92 文献标志码:A 开放科学(资源服务)标识码(OSID):文章编号:1003-3114(2023)04-0718-07Marine Mobile Node Network Selection Method Based on Multi-attribute and Group DecisionSHA Dandan1,2,MAO Zhongyang1,2,LU Faping1,2,ZHANG Zhilin1,2,XU Xueying1,2(1.Aviation Communication Teaching and Research Section,Naval Aviation University,Yantai 264001,China;2.Key Laboratory on Signal and Information Processing of Shandong Province,Yantai 264001,China)Abstract:In order to overcome the influence of node mobility factors and ensure the objective and reasonable decision weights,a new method is proposed for selecting the optimal network of heterogeneous wireless networks at sea based on multi-attribute and group decision,aiming at the difficulty of selecting the optimal network under multi-network coverage caused by node mobility characteristics.This method uses Analytic Hierarchy Process(AHP)and Entropy Weight(EW)method as subjective weight method and objective weight method respectively,and uses position weight to reduce the influence of mobility factors.Group decision is used for weight syn-thesis,so that the decision weight value is more objective and reasonable.Simulation results show that the proposed method can effec-tively improve network transmission rate and transmission quality,and has better timeliness and stability than the network selection methods based on analytic hierarchy process,entropy weight method and distance.Keywords:multi-attribute decision making;group decision making;mobile node;network selection algorithm收稿日期:2023-03-10基金项目:国家自然科学基金(61701518);山东省“泰山学者”建设工程专项经费(ts20081330)Foundation Item:National Natural Science Foundation of China(61701518);Special Fund for Construction Project of“Taishan Schol-ars”of Shandong Province(ts20081330)0 引言近年来,随着海洋战略地位及经济利益的日益突出,无论是在军事还是民用领域对海上异构通信网络质量的要求日趋增高,对海上节点网络接入技术提出更高的要求1-2。与陆地异构网络不同,海上异构网络具有节点移动性、网络属性多变性、信道质量差异性等特点,这导致传统陆地网络选择方法难以直接应用于海上异构网络3。因此,如何快速准确选择通信网络以保证节点的服务质量,俨然已成为海上异构网络亟待解决的问题之一。异构网络中节点网络选择要综合考虑网络属性条件、业务类型和用户偏好等多种因素,需要进行多2023年第49卷第4期无线电通信技术719 属 性 决 策(Multiple Attributes Decision Making,MADM)4-7。用户的属性偏好就是一种主观赋权法,通常采用层次分析(Analytic Hierarchy Process,AHP)法8-9,评价网络属性是否满足业务传输需要称为客观赋权法,通常采用熵权(Entropy Weighting,EW)法10-11。考虑到进行网络选择时,不仅要接受主观偏好还要保证网络属性性能,因此部分学者提出将主观和客观网络选择方法综合起来进行网络选择。文献12综合 AHP 和信息熵理论确定了完备的属性权重,将主客观权重进行简单的线性加权,提出了一种多属性决策的网络选择方法。文献13提出了一种基于多目标决策的异构无线网络接入选择方法,采用多目标决策方法和最小二乘法,对备选网络主观权重和客观信息熵权重进行折中选择,实现网络最优选,但节点运动模式较海上移动节点有明显区别。文献14采用动态层次分析(Dynamic Analytic Hierarchy Process,DAHP)法和协同学理论确定主客观权重,同时利用接收功率确定位置权重,最后对主、客观和位置权重再分配确定复合系统权重,但其加权因子是采用数值计算平均结果方式确定的,未对复合系统权重的合理性进行深入讨论。针对海上异构无线网络选择困难的难题及现有网络选择难以直接应用的困境,考虑了用户偏好、网络的客观属性以及节点移动性影响,提出了一种基于多属性和群组决策的海上移动节点网络选择方法。所提方法采用 AHP 法、EW 法和基于距离的位置权重计算方法得到主客观位置权重,利用群组决策对三种决策结果进行综合,保证了综合方案的合理性,有效提升了网络传输时效性和稳定性。1 基于多属性和群组决策的网络选择方法1.1 模型建立海上异构无线网络主要由海上核心网络、若干机动站点构成的子网络以及各移动节点组成,如图 1 所示。因各子网络覆盖范围相互交叠,当节点同时被多个子网络覆盖时,需要从不同子网络中选择符合业务传输需求的网络。与同构网络在重叠区域简单依据接收信号强度进行网络选择不同,海上异构无线网络需要综合考虑网络条件、用户偏好等因素,其选择网络需要多个属性的决策和分析,且因网络中节点具有移动性特征15,这使得传统网络选择方法难以直接应用。因此,如何实现网络性能最优是海上异构无线网络选择的难点之一。图 1 海上异构无线网络模型Fig.1 Marine heterogeneous wireless network model1.2 方法描述为进一步实现海上异构无线网络最优选,给出了一种适用于海上异构无线网络的基于多属性和群组决策的网络选择方法,主要包含确定主观权重、确定客观权重、确定位置权重、群组决策等 4 个模块。1.2.1 确定主观权重鉴于 AHP 法在网络选择中系统性、实用性和简洁性优势,所提方法采用 AHP 法确定主观权重。AHP 法将海上异构无线网络选择决策问题的相关属性分解成目标、准则、方案等层次,并按影响网络选择的网络属性以及备选网络等元素之间的支配关系构成阶梯层次形式,通过统一标度对主观判断进行网络评价定量分析。步骤如下:步步骤骤 1 1构造网络选择决策问题层次分析结构。其中,目标层是最佳接入网络,准则层包括 4 个网络属性,分别为宽带、包延迟、包抖动和丢包率,方案层为多个备选网络,如图 2 所示。图 2 网络选择决策问题层次结构图Fig.2 Hierarchy diagram of network selection decision problem步步骤骤 2 2 构造判断矩阵。根据用户业务需求将获取的网络属性进行定级14,得到判断矩阵:720 Radio Communications TechnologyVol.49 No.4 2023A=a11a12a1Ma21a22a2MaM1aM2aMM,(1)式中:M 表示对网络选择有影响的网络属性数量,a11=a22=aMM=1,aij=1/aji,aij表示属性 i 比属性 j 的重要程度,通过两属性之间的定级差与 0 比较后的结果确定。步步骤骤 3 3计算判断矩阵特征值并确定权重向量。首先通过计算判断矩阵的最大特征值 max,得到最大特征值对应的特征向量,再将特征向量进行归一化处理得到权重向量。步步骤骤 4 4一致性校验。网络选择过程中,主观判断往往存在一定误差,导致判断矩阵与理想判断矩阵之间可能存在差异,不能满足一致性条件,为了评价判断矩阵的满意一致性,引入一致性指标 CI、平均随机一致性指标 RI 和随机一致性比率 CR 确定。其中,CI 计算公式为:CI=(max-M)/(M-1),(2)CR 的计算公式为:CR=CI/RI。(3)当 CR0.10 时,判断矩阵具有满意一致性,此时权重向量即为实时主观权重向量 WAHP=wAHP1,wAHP2,wAHPN,否则需要重新调整判断矩阵,计算权重向量。1.2.2 确定客观权重鉴于 EW 法精确度高,具有客观性实用性优势,所提方法采用 EW 法确定客观权重。假设机动站点个数为 N,对网络选择有影响的网络属性数量为 M,xij表示第 i 个机动站点的第 j 个属性数据,xjmax=max(x1j,x2j,xNj),xjmin=min(x1j,x2j,xNj)。为了消除属性数据量纲和数量级的影响、保存它们的波动变化,对网络属性根据效益型和成本型进行分类并采用线性变换对属性数据进行标准化。其中,效益型标准化为 rij=xij/(xjmax+xjmin);成本型标准化为 rij=(xjmax+xjmin-xij)/(xjmax+xjmin)。对属性进行标准化处理后,再利用 EW 法确定属性的权重向量。具体步骤如下:步步骤骤 1 1 对标准化后的属性进行规范化:fij=rij/Ni=1rij,j=1,2,M。(4)步步骤骤 2 2 计算信息熵:Hi=-KMj=1fijln fij,K=1/ln M,i=1,2,N。(5)步步骤骤 3 3 计算属性的权重向量:wEWi=1-HiM-Mj=1Hi,i=1,2,N。(6)步步骤骤 4 4 通过 EW 法得到实时客观权重向量为WEW=wEW1 wEW2,wEWN。1.2.3 确定位置权重由于海上节点的移动性特征,节点位置不断变化使节点与各个机动站点的相对距离随之发生改变,同时在广阔的海上环境中,距离损耗为传输损耗的主要表现形式,因此为表示移动性因素的影响,将接收功率作为衡量位置权重的重要指标。选取归一化后的接收功率作为节点的位置权重,当第 i 个机动站点的接收功率为 pi,归一化后的接收功率权值为:wPi=piNi=1pi,i=1,2,N。(7)得到实时位置权重向量为 WP=wP1,wP2,wPN。1.2.4 群组决策考虑到海上异构无线网络中移动节点的网络选择既要符合用户偏好和网络的客观属性,又要考虑节点位置的影响,多属性网络选择方法无法满足海上异构无线网络的要求。因此,所提方法采用群组决策对主客观及位置权重进行综合决策,利用多个决策者的类间权重、类内权重 2 部分决策权重判决结果,得到一个权衡方案来处理这些决策者之间的矛盾冲突。由于决策者的决策背景、决策依据不同,需要对决策者进行先分类再赋权。其中,鉴于决策者人数较多的类内个体权重评价信息更符合多数决策者的决策,这一类需要赋予较高权重;对于决策者数量较小的类内个体权重决策信息有限,只表达个别决策者意见,这一类则需赋予较低的权重,具体如下:类间权重:由于主观权重与客观权重是通过网络属性的权重向量确定的,而位置权重则是利用备选网络的功率确定的,两种权重获取的来源和方法完全不同,需要进行分类计算。本文将主客观权重归为一类,位置权重自成一类,并确定其类间权重。假设有 L 个决策者分为 K 类,第 k 类决策者数为 yk,类间权重为 k,则有:k=y2k/Ki=1y2i,k=1,2,K。(8)类内权重:假设类内有 N 个决策者,他们的决策矩阵分别是 A(1),A(2),A(N),各自得到的权重向量是 W(1),W(2),W(N)。将这些决策的权重向量综合起来,构成合成权重向量,记为 W=(w1,w2,wM)T,根据合成权重向量推出对应决策矩阵AMM,且 AMM=(wi/wj)ij,1iM,1jM。合2023年第49卷第4期无线电通信技术721 成权重向量理论依据是使得合成权重对应决策矩阵与所有决策矩阵的相容度之和最小,即:minf(W)=Nk=1Mi=1Mj=1lb2wiwj w(k)jw(k)i(),(9)式中:w(k)i表示第 k 个权重向量 W(k)的第 i 个属性权重。文献16给出合成权重向量为:wt=(Nk=1w(k)t)1/N/Mi=1(Nk=1w(k)i)1/N,t=1,2,M。(10)根据主客观权重确定步骤,得到 AHP 法和 EW法的权重向量分别为 WAHP=(wAHP1,wAHP2,wAHPM)T和 WEW=(wEW1,wEW2,wEWM)T,各自对应的决策矩阵分别为 AAHP=(wAHPi/wAHPj)ij 和 AEW=(wEWi/wEWj)ij,则有:wt=(wAHPtwEWt)1/2/Mi=1(wAHPiwEWi)1/2,1tM。(11)得到合成权重向量 W=(w1,w2,wM)T,决策矩阵 A=(wi/wj)ij。确定合成权重向量后,讨论是否符合相容性要求,并利用相容性指标 SI 进行判断,得到的相容性指标分别为:SI1=SI(A,AAHP)=Mi=1(wi/wAHPi)Mj=1(wAHPj/wj)/M2SI2=SI(A,AEW)=Mi=1(wi/wEWi)Mj=1(wEWj/wj)/M2。(12)若每个相容性指标都小于同阶临界值 S.I.4,则说明合成权重向量满足相容性条件。如果不满足相容性条件,则需要重新构造判断矩阵 AAHP。综合决策:确定类间权重、类内权重后,利用每个网络的性能函数作为综合决策依据,性能函数表示为标准化后的属性与该属性权重的乘积之和。步步骤骤 1 1 根据熵权法得到标准化网络属性矩阵R=(rij)NM,计算基于主客观权重的网络性能函数:Pn=Mi=1rniwi,1nN。(13)步步骤骤 2 2 将接收功率进行标准化处理,得到第 n个机动站点接收功率的标准化值 rPn,计算基于位置权重的网络性能函数:Sn=rPnwPn,1nN。(14)步步骤骤 3 3 计算综合性能函数:Fn=1Pn+2Sn,1nN。(15)步步骤骤 4 4 根据各个机动站点的综合性能函数值进行网络选择。1.3 方法流程所提方法流程如图 3 所示。图 3 所提方法流程Fig.3 Proposed method flow 首先,获取周围网络的网络属性及各个站点的位置信息;其次,利用所获取的网络属性进行主观权重和客观权重的确定,并通过计算接收功率获得位置权重;最后,将三种权重进行分类群组决策获得综合权722 Radio Communications TechnologyVol.49 No.4 2023重,选择综合性能函数最高的机动站点进行连接。2 仿真结果与分析为验证所提方法在海上异构无线网络选择中的性能优势,本节从宽带、包延迟、包抖动、丢包率 4 个方面,对比分析所提方法与基于 AHP 的网络选择方法、基于熵权法的网络选择方法和基于距离的网络选择方法间的性能差异。2.1 仿真条件设置为了更好地评价网络选择方法的性能,假设海上异构无线网络场景内有 6 个机动站点,位置及编号如图 4 所示,各机动站点以 15 kn 的速度向 x 轴正方向移动。各移动节点采用高斯-马尔可夫移动模型17进行描述,从(0,0)出发,并以 150 m/s 的速度随机运动。同时,鉴于海上通信环境通常比较开阔,本文选择考虑海面反射和大气吸收的海上信道模型18。图 4 机动站点位置图Fig.4 Location map of mobile stations鉴于海上异构无线网络的实际情况,带宽、包延迟、包抖动和丢包率 4 个属性在网络选择时是不断变化的,利用马尔科夫链描述各个属性的变化情况,网络属性参数如表 113所示。表 1 网络属性仿真参数表Tab.4 Network attribute simulation parameters table网络属性带宽/kHz包延迟/ms包抖动/ms丢包率/10-6参数范围200,2 5000,800,500,802.2 仿真结果分析图 5 给出了各网络选择方法的带宽动态变化对比,从仿真结果可知,所提方法选择的网络带宽性能较好,具有较高网络传输速率。经过 100 次仿真平均可得,所提方法网络带宽在 90%以上的时间与各机动站点的最大带宽一致,且与基于 AHP 网络选择方法和基于 EW 法的网络选择方法基本一致,优于参考单一功率参数的基于距离的网络选择方法(仅有约 10%的时间与各机动站点的最大带宽一致),表明所提方法适用于流媒体类、交互类等对带宽要求较高的业务。(a)基站带宽动态变化(b)方法参数对比图 5 宽带动态变化对比Fig.5 Comparison of broadband dynamic changes图 6 给出了各网络选择方法的包延迟动态变化对比,从仿真结果可知,所提方法能够保持较好的网络包延迟属性性能。经过 100 次仿真平均可得,所提方法能够在 80%以上的仿真时间内选择包延迟最小的机动站点。因为所提方法是通过群组决策对三种权重进行融合,包延迟性能对比主、客观单一权重方法,能够更为有效地利用位置权重信息,获得折中的结果,其包延迟性能优于基于 AHP 网络选择方法和基于 EW 法的网络选择方法;但由于时延由距离直接决定,距离越近时延越小,而位置权重信息仅作为所提方法的一项权重,其权重占比相对较低,因此所提方法在时延参数的表现上略低于基于距离的网络选择方法,但仍能在 85%以上的仿真时间内满足网络性能需求。这表明所提方法较传统的多属性网络选择方法,能够有效提高网络传输速率,保证网络传输的时效性,更适用于会话类、流媒体类等对时延要求较高的业务。2023年第49卷第4期无线电通信技术723(a)基站包延迟动态变化(b)方法参数对比图 6 包延迟动态变化对比Fig.6 Comparison of packet delay dynamic changes 图 7 和图 8 分别给出了各网络选择方法的包抖动和丢包率动态变化对比,从仿真结果可知,本文方法能够保持较好的网络包抖动和丢包率性能,相对于基于 AHP、EW 以及距离的网络选择方法,对以上两种属性的网络选择性能最好。经过 100 次仿真平均可得,所提方法针对两种属性选择最佳网络的时间均最长。这表明所提方法既能够满足会话类业务对低包抖动的需求,又能保障交互类业务低丢包率的条件,能够极大提高网络传输质量,并在进行网络切换或业务转换时,保证一定的网络传输稳定性。(a)基站包抖动动态变化(b)方法参数对比图 7 包抖动动态变化对比Fig.7 Comparison of dynamic changes of packet jitter(a)基站丢包率动态变化(b)方法参数对比图 8 丢包率动态变化对比Fig.8 Comparison of dynamic changes of packet loss rate3 结论本文提出了一种基于多属性和群组决策的海上移动节点网络选择方法,从克服节点移动性因素影响、确保决策权值客观合理的角度出发,综合多属性决策、基于距离的网络选择方法,采用群组决策确定合理的网络选择综合权重,用于解决海上异构无线网络因节点移动性特征造成的多网络覆盖下最优网724 Radio Communications TechnologyVol.49 No.4 2023络选择困难的难题。相对于基于 AHP 法、EW 法以及距离的网络选择方法,所提方法在提升网络传输速率、质量、时效性以及稳定性方面具有更优的综合性能。值得注意的是,对于不同业务,所提方法的权重计算与业务类别是弱关联的。因此,当节点面对复杂场景时,如何进行权重动态调整以及快速收敛,这都是后续需要进一步关注的重点,也是研究团队下一步的研究方向。参 考 文 献1 张宝珍,高志峰.一体化海上异构通信网络构建J.电子技术与软件工程,2022(8):46-49.2 CHEN B,LI J.Smart Health Management Framework for Maritime Communication System J.Journal of Coastal Research,2020,104(S1):286-290.3 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