一种车辆异构网络选择最新算法

作者：郑晓蒙

1  引言

    随着无线通信技术的快速发展，移动接入网络的多样化和异构性将成为智能交通系统(intelligent transportationsystem，ITS)的重要特征。在流动性大、拓扑变化快的车辆通信网络中，单一网络无法满足多种车辆应用的服务质量需求，而在异构网络环境下，车辆可根据网络特性选择适合自身需求的接入网络，从而获得较高的服务质量。因此，如何寻求最佳的车辆异构网络选择策略，使得车辆选择最合适、最有效的接入网络已成为智能交通领域的一个热点问题。

    目前，车辆自组织网络(vehicular Ad Hoc network，VANET)是一种应用广泛的通信接入网络，它基于移动自组织网络技术，可以灵活地实现车辆间( vehicle-to-vehicle，V2V)以及车辆与路边单元间(vehicle-to-RSU，V2R)的数据通信。除此之外，以3G(WCDMA/TD-SCDMA/cdma2000)、4G(TDD/FDD LTE)等通信技术为代表的通用移动通信系统(universal mobile telecommunications system,UMTS)，基于IEEE 802.lla/b/g/n/ac标准的无线局域网络(wirelesslocal area network,WLAN)和基于IEEE 802.16系列标准的无线城域网也逐步成为车辆接入网络的几种主要方式，各异构接入网络适用于不同的应用场景并提供不同质量

的服务，如图1所示。异构网络环境下的网络选择是指在多种覆盖网络中选择一种最优的网络接入方式，使得系统在此方式下目标值（带宽、时延、服务质量等）可以达到最佳。传统的异构网络选择机制通常以用户为中心，通过考虑用户满意度或效用函数，基于某些特定性能参数的特点，采取不同的选择标准以决定网络选择判决策略。此外，为了克服传统判决策略不够灵活的特点，参考文献[14，15]将网络选择建模为博弈问题，从网络侧以博弈方式对用户进行分配，并引入网络容量和效率等以解决可能的冲突问题；在此基础上，参考文献[16]引入了经济学模型中的定价机制来解决网络的资源分配问题。

    上述研究大都只着眼于一个角度，进行网络选择时要么只考虑用户侧，要么只考虑网络侧，从而降低了网络的整体收益。因此，在限定条件下，车辆和网络如何进行有效的相互选择成为车辆异构网络一个重要的研究方向。本文提出了一种新的基于稳定匹配博弈的车辆异构网络选择算法，将网络选择过程建模为一对多双边匹配问题，通过博弈使用户侧和网络侧实现双向选择，从而达到稳定匹配提升异构网络选择整体性能的目的。

2  匹配博弈相关概念

2.1  匹配博弈问题

    匹配博弈起源于男女婚配问题及大学录取问题的相关研究，在婚配问题中，每位男士最多只能与一位女士匹配，反之亦然，这种情形下的匹配称为一对一双边匹配。在大学录取问题中，每所学校可招收多名学生，而每位学生只能进入一所学校，这种情形下的匹配称为一对多双边匹配。匹配博弈的双方隶属于两个互不相交的主体集合，且位置不能互换，相互间只有经过双方一致同意才能形成匹配。若每一个参与者的匹配对象都是可接受的，且不存在一对匹配参与者，他们都偏好于匹配其他未匹配者，则这样的匹配为稳定匹配。Gale等人分别于1962年和1985年证明了匹配博弈中稳定匹配的存在性以及稳定匹配就是匹配博弈的均衡点；Roth和Demange等人的研究表明，对于网络选择的匹配博弈模型，通过参与人的独立决策，最终能够收敛于稳定匹配；Irving等人在此基础上着重分析了一对多双边匹配中强稳定性的概念；Martinez等人研究了在个体理性条件一对多双边匹配的稳定匹配条件，并给出阻碍稳定对相关定理；Wang等人的研究进一步表明稳定匹配是一种纳什均衡状态。

    车辆异构网络场景包含多种接入网络和众多车辆用户，每种接入网络都可以为多个车辆提供接入服务，而每个用户同时只能接入单一网络，那么车辆异构网络选择问题可以建模为一对多双边匹配博弈。为了便于分析，记网络侧为甲方，用户为乙方，在第2.2节和第2.3节中通过给出相关定义来阐述一对多双边匹配和稳定一对多双边匹配的概念。

2.2 -对多双边匹配

    设甲方主体集合为A={A．A2，…A,，…A。}，其中A。代表第i个甲方主体，i∈，；乙方主体集合为B={B．，B：，…，Bj，…，B。)，其中B，代表第j个乙方主体，j EJ;A．期望匹配的乙方主体数目为c：；令，：{1，2，…，m），J={l，2，…，n），z：(1，2，…，d)。根据参考文献[25，26]，给出如下定义，对一对多双边匹配的相关概念进行描述。

    由定义5和定义6可知，在双方主体集合间所有的稳定一对多双边匹配中，甲方的最优稳定匹配是使甲方序值和最小的匹配，乙方的最优稳定匹配是使乙方序值和最小的匹配。由于序值越小，其对应的满意度越高，因此也可认为甲方最优稳定匹配是使甲方满意度最高的稳定匹配，乙方最优稳定匹配是使乙方满意度最高的稳定匹配。

3基于匹配博弈的网络选择算法

3.1  系统模型

    为实现车辆在任何地区任何时间灵活、高效地接入网络，车联网中的异构网络场景通常包含多个接入网络，例如公众WLAN、3 G/4G移动蜂窝网络、车载Ad Hoc网络(VANET)、WiMAX网络等，每种类型的接入网络都能为用户（车辆）提供接人服务，车辆可以接人任何单一网络但不限制于特定网络。这样，网络侧和用户侧构成互不相交的两个主体集合，分别由A =(A。l/=l，2，3，4)和B=(Bjlj=l，2，…，凡)表示，其中A。代表上述4种接入网络，B，代表位于覆盖区的车辆用户。由第2节分析可知，车辆异构网络的接入选择为一对多双边匹配博弈过程，如图2所示，用户集合和网络集合之间在一定的决策条件下进行双向的相互选择，同时用户侧和网络侧由于都有各自的需求及目标，每个决策或动作都可以被认为是理性的。假设某个时刻在异构网络的多重覆盖区域内存在多个车辆用户，为了便于分析，认为车辆可选择接入的网络集合是相同的，每个车辆用户每时刻只能接人单一网络，而每个接入网络每时刻能够接人多个车辆用户。在此场景下，影响网络和用户双方选择的因素有很多，在用户侧，车辆需要根据自身的参数及需求选择一个最优的接入网络，同样网络侧也需要根据自身的信道及资源状态来选择合适的车辆用户。同时，每种因素对接人选择的影响程度也不同，因此需要确定每个因素的权重系数，进而综合考虑得到各主体元素的满意度序值。本文所提出的网络选择算法核心思想是在稳定匹配的条件下，通过层次分析法给出网络侧和用户侧的满意度序值矩阵，并．利用此序值矩阵求解出使得双方主体满意度都尽可能大的一对多双边匹配结果。

    其中，分别为网络侧和用户侧各判决参数的影响权重，为了达到最优化的选择，本文采用层次分析法来赋予不同的权重系数。

    (1)建立层次结构模型

分析网络选择问题，根据有关参数的属性划分不同的层次，一般将问题分为目标层、准则层和方案层，同一层中的参数从属于上层参数同时支配下层参数。本文建立的层次结构模型如图3所示，由于网络侧和用户侧的判决参数一致，故均可按此分层模型计算权重值。

    (2)构造判断矩阵

    对图3的层次模型，设全部判决参数变量X={x1，X2，…，z。}，每次选取两个变量Xi和Xj，两两比较其相对重要程度，得到两两比较判断矩阵。

    其中，Q中元素应满足。

经大量实验得出，关于哟通常以1～9作为标度得到的结果最优，见表1。

    表1判断矩阵中标度及含义

    (3)计算权重

    (4)-致性检验

由于判断矩阵Q的确定具有主观性，因此需对其进行一致性检验，分别计算矩阵的一致性指标C．和随机一致性比率CR。

多目标优化模型(19)可转化为如下单目标优化模型：

    其中，w，和w：分别为目标uy1和uy2的权重，w-≥0，0)2≤1，∞．+w2=1反映了双方主体在匹配决策过程中的偏重程度。在实际车辆异构网络的接入选择问题中，考虑到网络侧和用户侧双方博弈的公平性，一般取C01=C02=0.5。由于式(21)（目标函数）和式(22)（约束条件）均为线性，故可通过整数规划方法对此优化模型进行求解，若网络选择问题的主体规模较大，也可采用智能优化算法或启发式搜索来求解匹配结果。

4仿真分析及结果

本文通过仿真实验对所提算法的正确性和有效性进行验证，仿真场景为图l中的异构网络重叠覆盖区，区域内有多个车辆用户，且存在UMTS、WiMAX、WLAN以及VANET 4种网络，不同网络的状态参数各不相同，考虑在此场景下，车辆和网络进行双向网络选择的情况。根据参考文献[31]所进行的相关研究，假设有n个车辆用户均匀分布在异构网络覆盖区域，其运行速度均为40 km/h，车辆用户有4种类型的业务服务需求：会话类业务、流媒体业务、交互类业务和背景类业务，不同业务类型的典型应用和QoS特性见表2。

在某网络选择时刻，为获得稳定双边匹配，需要对网络和用户双方的参数进行分析，假设每个用户随机分配表2中的4种业务之一，首先给出车辆用户的业务需求和各网络的状态信息，见表3和表4。

在给定用户业务和网络状态参数后，对网络和用户双方主体的满意度偏好值进行分析，采用层次分析法分别对双方主体的参数权重进行计算。需要注意的是，在计算层次结构中的第二层权重时，需区分不同的用户业务和网络类型，根据业务对QoS的需求等相关信息调整判决参数的比较矩阵。以会话类业务为例，最终所求得的网络侧和用户侧参数主判断矩阵见表5和表6。

采用层次分析法获得相应参数权重后，可计算得到网络和用户各主体的满意度及排序后的序值向量，图4和图5分别给出了在不同业务类型条件下，用户选择网络和网络选择用户的满意度偏好值。算法利用此满意度序值向量，通过求解最优化模型得到网络选择的稳定匹配结果。

为了分析基于匹配博弈的网络选择算法的性能，将算法与参考文献[10]和参考文献[14]中的两种经典算法进行了仿真对比，其中一种算法是由用户主导进行网络接入决策，另一种是由网络主导进行网络接人决策，比较结果如图6和图7所示。可以看到所提算法的平均满意度位于两种经典算法之间，表明其综合考虑了网络方的利益以及用户的服务体验，在用户主导和网络主导的两种算法中找到一个均衡点，得到了使网络和用户双方满意度最优化的网络接入模式，提高了网络资源的利用率。

5结束语

本文提出了一种适用于车辆异构网络场景的网络选择算法，不同于传统的仅考虑用户侧或网络侧的选择判决策略，该算法基于一对多双边匹配博弈模型和层次分析法，充分考虑车辆移动性、业务服务质量需求、服务价格和网络带宽等影响车辆异构网络选择的因素，获得相应权重分配，以给出满意度函数，并构建多目标优化模型，将一对多匹配转化为一对一匹配问题，通过用户侧与网络侧的双向选择得到网络选择博弈模型的稳定匹配。通过仿真验证表明，基于稳定匹配的博弈模型相对传统决策模型能够使网络和用户侧双方的满意度最优化，从而达到博弈的均衡状态。该算法可以充分提高资源的利用率，实现负载均衡，在同时存在多个可选网络的车辆异构网络环境中具有一定的实用前景。

6摘要：

针对车辆在异构网络覆盖环境下的网络接入选择问题，基于双边匹配博弈中稳定匹配的相关概念，提出一种车辆异构网络选择博弈模型，通过用户侧与网络侧的双向选择得到异构网络选择的稳定匹配。算法首先利用层次分析法获得相应权重分配以给出满意度函数，然后将网络侧的一对多匹配转化为一对一匹配问题，在稳定匹配条件下构建多目标优化模型，并求解最优匹配结果。相关性能分析及仿真实验表明，基于稳定匹配的博弈模型相对于传统决策模型，能够使网络和用户侧双方的满意度最优化，从而得到双向网络选择的均衡状态。