摘要：无线信道是时刻变化的，连接质量也是不稳定的。为此，提出了一种基于接收信号强度（RSS）的移动预测算法，对无线连接质量做出预测以决定是否触发切换、什么时刻触发切换。该算法利用最近一段时间内获得的RSS抽样值，根据RSS的整体变化趋势，得出终端相对于接入点的移动方向、移动快慢、在接入点覆盖范围内的滞留时间等信息。为了评估其性能，考虑终端穿越无线接入点覆盖边缘的情况，仿真结果表明，这种方法可以有效减少不必要的切换次数，增大平均数据传输速率。

    目前，异构无线网络中的切换判决是一个研究热点。研究者们设计了很多种方法，如基于带宽的方法、基于效用函数的方法[2]、基于模糊逻辑的方法[3]等。不管是哪一类判决算法，链路较好并且稳定的备选网络，才可成为切换的候选目标网络。参考文献[4]中就基于带宽的判决算法指出其“乒乓效应”会很严重。参考文献[5]也指出系统的带宽、用户的接收信号强度等参数是可变化的，这种变化导致了切换的不稳定性。为此，人们做了很多改进方法，如利用GPS信息、位置感知、运动感知、动态调整RSS门限、背景信息等方法来辅助判决，以减小“乒乓效应”，使切换更加有效。然而，这些算法比较复杂。本文设计了一种基于RSS的预测算法。虽然，该算法对用户的实际移动速度和移动方向预测的准确度不高，但是在切换判决的实际应用中，该算法是很有效的；而且，所需参量RSS是很容易测量的，在无线接入点和终端处都很容易实现。

1基于移动预测的垂直切换算法

1.，移动预测算法简介

    当前，3G网络将要实现全面覆盖，但其费用较高、带宽较小。而在一些热点地区的无线局域网（WLAN）具有覆盖范围小、费用低、带宽大的特点。可以与3G网络实现优势互补，实现整体资源的充分利用。

    在移动通信中，用户的移动是有一定规律性的。这种规律性就是：用户有保持其当前运动状态的趋势。即使要发生变化，也有一个比较长的状态转换过程。基于这一点，假定在某段较短时间内，用户的运动方向是不变的，运动快慢也是不变的。另外，由于无线传播环境的复杂性，可以将终端和无线接入点距离变化引起的RSS变化忽略不计。

    在用户相对于无线接入点的运动中，可将运动状态分为三种：用户逐渐远离接入点和用户逐渐靠近接入点、用户与接入点的距离几乎不变（例如，用户在接入点覆盖边缘做往返运动）。

1.2基于RSS的移动预测算法

    设最近一段时间内的RSS抽样值集合为：

设RSS的抽样周期为T0，当前时刻为t。集合R中的元素rk表示时刻（t-(N-k)T0）的RSS抽样值。N是元素个数，对集合R中的元素分组。从前到后，每Q个样值为一组，构成集合R group，即：

    选出集合R、中每个数值小组中最大的一个数值。这是因为RSS要受“阴影衰落”的影响，选取样值中的最大值，它受“阴影衰落”影响最小，用这个值来表示仅由终端和接入点之间距离决定的RSS值。其中，第i个数值小组中的这个最大值记为ri,max。即：

    以市区及市郊的大蜂窝传播模型为例来介绍这种移动预测方法，天线高度为15m，其路径损耗为：

消除“阴影衰落”的影响后，路径损耗可表示为：

式中，f为载频（WLAN为2.4GHz),d为终端与接入点的距离。log (F)是表示阴影衰落的正态对数分布，标准差为10 dB。

    则可以根据集合Rmax中的样值ri,max，得出终端与接入点的近似距离di，即：

其中，WLAN无线接入点发射功率为P。

(1)终端移动的快慢。由于时间很短，近似为匀速直线运动。则终端的速度大小为：

式中，T0是RSS的抽样周期。

    (2)终端相对于接入点的运动趋势。如果是远离接入，接入点与终端的距离d会不断增大；如果是靠近接入点，距离d会不断减小。为了明确表述，定义函数：

如果满足条件：

则认为距离d是不断增大的，即终端正逐渐远离无线接入点。同理，如果满足条件：

则认为距离d是不断减小的，即终端正逐渐靠近无线接入点。如果满足条件：

则认为距离d是几乎不变的。终端在做往返运动或静止，或沿接入点做圆周运动。

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