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申请/专利权人：国网智能电网研究院有限公司;国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司;国网河北省电力有限公司;国家电网有限公司

摘要：本发明公开了一种基于PSO‑MTD的无线覆盖网络垂直切换方法，包括根据目标终端的平均移动速度和目标终端感知到的目标网络的实时信号强度，生成备选网络集，构建每个备选网络的每个判决参数对应的隶属度函数矩阵和区域分值评价函数矩阵，然后计算每个备选网络的每个判决参数的定量评价值；采用粒子群算法优化判决参数对应的定量评价值的权重并计算得到综合性能参数，选取综合性能参数最佳的备选网络进行切换。本发明实施例通过从终端节点能够连接的网络中筛选备选网络由此排除部分网络从而大幅度降低计算量，并且结合粒子群优化算法能够针对性地选取对应业务类型的综合性能参数最佳的备选网络，有效保障网络切换时的业务服务质量。

主权项：1.一种基于PSO-MTD的无线覆盖网络垂直切换方法，其特征在于，包括：根据目标终端的平均移动速度和目标终端感知到的目标网络的实时信号强度，生成备选网络集，备选网络集包括目标终端节点当前可连接的若干备选网络；确定目标终端节点的目标业务类型和每个备选网络对应的所有判决参数，根据每个备选网络的各个判决参数和目标终端节点的目标业务类型，构建每个备选网络的每个判决参数对应的隶属度函数矩阵和区域分值评价函数矩阵；根据每个备选网络的每个判决参数对应的隶属度函数矩阵和区域分值评价函数矩阵，计算每个备选网络的每个判决参数的定量评价值；采用粒子群算法，计算每个备选网络的每个判决参数对应的定量评价值的权重；根据计算得到的权重，分别针对每个备选网络，对其所有的判决参数的定量评价值进行加权计算，分别得到每个备选网络的综合性能参数；选取综合性能参数最佳的备选网络，作为目标终端节点在目标业务类型下的目标网络进行切换；根据目标终端节点的平均移动速度计算备选网络集更新时间，更新时间根据如下公式计算： 其中，ΔT为更新时间，TMin、TMax分别为目标终端节点执行垂直切换的最小允许时间和最大允许时间，VMax为当前服务网络所能支持的目标终端节点的最大速度值，VC为目标终端节点的平均移动速度；每间隔一个更新时间后更新备选网络集；其中，粒子群算法的位置更新公式为：vjt+1＝c0vjt+c1r1[Pbest-ωjt]+c2r2[Gbest-ωjt]ωjt+1＝ωjt+vjt+1粒子群算法的适应度函数为： 其中，t为当前种群迭代次数，ωj为粒子位置，代表对应的备选网络中第j个判决参数对应的定量评价值的初始权重，且满足ωj0,j＝1,2,...,m，v为粒子速度，c0为惯性权重，r1、r2为两个随机数，均匀分布于[0,1]之间，c1、c2为学习因子，Pbest为粒子的历史最优位置，Gbest为粒子群的历史最优位置，Ch为适应度值，表示备选网络的业务类型为h时的综合性能参数，为对于业务类型h，备选网络中判决参数j的定量评价值；采用粒子群算法，计算每个备选网络的每个判决参数对应的定量评价值的权重，包括：随机初始化每个备选网络的每个判决参数对应的定量评价值的初始权重和粒子初始速度并设置最大迭代次数；将初始权重作为粒子群算法中的粒子位置，对位置更新公式进行迭代运算直至迭代次数达到最大迭代次数，在每次迭代中，根据位置更新公式更新粒子位置，并将更新后的粒子位置代入适应度函数得到更新后的适应度值，将更新后的适应度值与历史迭代过程中的最优适应度值进行比较，若更新后的适应度值大于历史迭代过程中的最优适应度值，则将当前粒子位置更新为历史最优位置；将迭代结束后的历史最优位置作为优化后的权重。

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