基于PSO模糊神经元的异构无线网络接入选择

被引:15
作者
石文孝
范绍帅
王柟
赵嵩
机构
[1] 吉林大学通信工程学院
关键词
异构无线网络; 接入选择; 模糊神经元; 粒子群优化; 负载均衡;
D O I
暂无
中图分类号
TN92 [无线通信];
学科分类号
080906 [电磁信息功能材料与结构];
摘要
采用模糊逻辑和神经网络技术进行异构无线网络接入选择的方法未合理考虑网络负载状况,为此提出一种对网络负载具有很好动态适应性的基于粒子群优化(PSO)模糊神经元的接入选择方法.该方法将可接入网络的接入阻塞率相等作为模糊神经元参数学习的目标,并结合具有全局寻优能力的PSO算法设定参数初值,提高了参数学习精度.仿真结果表明,该方法能有效实现网络间负载均衡,相对于最大负载均衡算法可降低网络的接入阻塞率.
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