马尔科夫模型在异构无线网络选择中的应用

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研究异构无线网络接入选择问题。选择网上最佳资源连接,由于通信过程存在随机性,单一方法难以确定最优接入网络。为满足异构无线网络选择准确性,提出一种马尔科夫的异构无线网络选择算法。首先选择网络性能指标,然后采用层次分析法确定网络性能指标权重,再通过马尔科夫模型计算每一个网络的期望总回报值,并选择回报值最大的网络作为当前最优接入网络进行仿真。仿真结果证明,相对于传统网络选择算法,马尔科夫算法能够根据用户需求选择到最优接入网络,可以有效地减少切换次数,提高有效吞吐量和降低丢包率,提高了异构性网络选择的准确性。
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