异构网络(Heterogeneous Network）是一种类型的网络，其是由不同制造商生产的计算机，网络设备和系统组成的，大部分情况下运行在不同的协议上支持不同的功能或应用。

互联网可以由多个异构网络互联组成。用来连接异构网络的设备是路由器。

所谓异构是指两个或以上的无线通信系统采用了不同的接入技术，或者是采用相同的无线接入技术但属于不同的无线运营商。利用现有的多种无线通信系统，通过系统间融合的方式，使多系统之间取长补短是满足未来移动通信业务需求一种有效手段，能够综合发挥各自的优势。由于现有的各种无线接入系统在很多区域内都是重叠覆盖的，所以可以将这些相互重叠的不同类型的无线接入系统智能地结合在一起，利用多模终端智能化的接入手段，使多种不同类型的网络共同为用户提供随时随地的无线接入，从而构成了如图1所示的异构无线网络。

图1.1中给出了移动通信技术的发展过程，可以看出随着技术的改进，数据传输速率有着显著的提高，为用户提供大数据量的多媒体通信业务提供了坚实基础。到目前为止，移动通信系统已经发展到第四代，下面将简单介绍这四代移动通信的发展历程。

第一代模拟蜂窝系统（1G）开始于上个世纪80年代被用于大规模民用，主要用于提供模拟语音业务，采用的是模拟语音调制技术和频分多址技术（Frequency Division Multiple Access，FDMA），数据传输速率约为2.4kbps。其中代表性的系统有北美的高级移动电话业务（Advanced Mobile Phone Service，AMPS）、英国的全入网通信系统技术（Total Access Communications System，TACS）和北欧的移动电话（Nordic Mobile Telephone，NMT）等等。由于受到传输带宽的限制，不能进行长途漫游，仅是一种区域性的移动通信系统。另外第一代的通信系统的缺点还包括制式太多而且互不兼容、容量有限、保密性差和通信质量不高等。因此促使了第二代数字移动通信系统（2G）的发展。

第二代数字移动通信系统完成了从模拟到数字的转变，从而为用户提供数字语音业务。第二代移动通信技术可以分成两种，第一种是基于时分多址接入（Time Division Multiple Access，TDMA）的全球数字移动通信系统（Global System for Mobile，GSM）和基于码分多址接入（Code Division Multiple Access，CDMA）的IS-95系统（例如CDMA one）。

第三代移动通信系统（3G）是由日益成熟的第二代移动通信系统发展而来，其目的是提供高速数据蜂窝移动通信技术。主要的3G技术标准有四个：欧洲电信标准协会（European Telecommunications Standard Institute，ETSI）提出的WCDMA（Wideband CDMA）、北美提出的从CDMA one演进而来的CDMA2000、具有中国知识产权的时分同步的码分多址技术（Time Division-Synchronous Code Division Multiple Access，TD-SCDMA），和在2007年国际电信联盟（International Telecommunication Union，ITU）会议上通过的全球微波互联接入（Worldwide Interoperability for Microwave Access，WiMAX）。第三代移动通信的最高数据传输速率可以达到2Mbps，因此可以提供相当高速的数据传输业务，例如多媒体、视频和数据等。

长期演进（Long Term Evolution，LTE）项目是3G的演进，采用的主要技术是正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）和MIMO（Multiple-Input Multiple-Out-put），能够在20MHz的带宽下提供上行50Mbps和下行100Mbps的峰值速率。LTE又被成为3.9G移动通信技术。LTE-Advanced是LTE的升级版，它被称为4G的标准，它有两种制式，一种是TDD，TD-SCDMA可以演化成TDD制式，并且HSPA+（High Speed Packet Access）直接进入LTE，另一种是FDD制式，WCDMA可以演进成FDD制式。

第四代移动通信系统（4G）除了要提供更高的带宽外，还要保证任何人在任何时间、任何地点以任何方式与任何人进行通信，用户无需考虑网络传输的实现细节。从GSM到第四代，所有的技术不可能一夜间都实现，这些技术将会同时存在为用户提供服务。为了实现第四代移动通信的目标，就需要将这些不同的无线通信系统融合在一起，形成一个异构无线网络（Heterogeneous Wireless Networks，HWNs）通信系统，从而为用户提供无缝切换和服务质量（Quality of Service，QoS）保证。因此下一代移动通信网络将是异构网络，异构网络的融合是下一代网络研究的热点，也是本文研究的主要内容。

宽带无线接入技术（Broadband Wireless Access，BWA）是继1990年便携式无线电话和2000年Wi-Fi（Wireless Fidelity）出现之后的第三次无线革命，宽带无线接入技术是在广域上提供高速无线互联网接入或者计算机网络接入的技术。宽带无线接入技术的数据速率大致相当于一些有线网络，如非对称数字用户环路（Asymmetric Digital Subscriber Line，ADSL）或者电缆调制解调器，因此它通常是有线接入网络的重要补充。几种重要的宽带无线接入技术包括WLAN（Wireless Local Area Network）、WiMAX技术和WiBro（Wireless Broadband）等。WLAN通过扩频或者OFDM等技术，来连接两个或多个终端设备，并通过接入点来连接到宽带互联网上，大部分的WLAN技术是基于IEEE802.11标准。WLAN的优势包括其费用很低和传输速度快。由于WLAN工作在非授权频段，因此WLAN的发射功率很小，它覆盖范围也只有百米左右，能提供用户在小范围内移动时可以连接到网络上。而WiMAX可以在大范围内提供高速数据业务，传输速率达到30至40兆比特每秒，2011年提高到了1Gbit/s，覆盖的半径最大可以达到50km。另外WiMAX可以支持一些低速移动的用户，而且能够提供多种多样的服务，其资费也较WLAN高。由于BWA具有建网快、运营成本低、维护方便等优势，因此它的发展速度非常迅速，为推动无处不在的互联网接入和加强公共服务奠定重要的基础。

表1.1给出了三种宽带无线接入技术的主要参数，即WLAN、WiMAX和WiBro；表1.2给出了三种3G技术的主要参数，即UMTS（Universal Mobile Telecommunications System）、EV-DO（Evolution dataOnly）以及HSDPA（High Speed Dlink Packet Access）。比较这两张表可以看出BWA与3G技术差别很大，例如BWA支持的数据传输速率几十兆比特每秒，而3G只有几兆比特每秒；从覆盖范围可以看出，3G网络的覆盖范围要大于BWA网络；从移动性还可以看出3G网络支持高速移动的用户。因此可以看出每个网络都有它的优点和缺陷。

表1.1宽带无线接入技术的主要参数

表1.2 3G技术的主要参数

下一代无线网络是异构无线网络融合的重要原因是：基于异构网络融合，可以根据用户的特点（例如车载用户）、业务特点（例如实时性要求高）和网络的特点，来为用户选择合适的网络，提供更好的QoS。一般来说，广域网覆盖范围大，但是数据传输速率低，而局域网正好相反。因此在实际应用中，多模终端可以根据自身的业务特点和移动性，来选择合适的网络接入。与以往的同构网络不同，在异构网络环境下，用户可以选择服务代价小，同时又能满足自身需求的网络进行接入。这是由于这些异构网络之间具有互补的特点，才使异构网路的融合显得非常重要。因此一些组织提出了不同的网络融合标准，这些组织有3GPP（The 3rd Generation Partnership Project）、MIH（The IEEE 802.21 Media Independent Handover working group）和ETSI（The European Telecommunications Standards Institute）。

无线资源管理（Radio Resource Management，RRM）是异构网络中的一个重要研究课题，RRM的目标是高效利用受限的无线频谱、传输功率以及无线网络的基础设施。RRM技术包括呼叫接入控制（Call Admission Control，CAC）、水平或者垂直切换、负载均衡、信道分配和功率控制等。3GPP提出一种协同无线资源管理技术（Common Radio Resource Management，CRRM），它是通过利用CRRM服务器对不同接入网络信息进行监测，合理的调度异构网络中的无线资源。除了协同无线资源管理算法外，还有联合无线资源管理算法（Joint Radio Resource Management，JRRM）。这些技术实际上都是为异构网络提供统一的管理平台，以达到合理利用无线资源的目的。

网络选择算法是无线资源管理中一个研究热点，网络选择算法通常可以分为呼叫接入网络选择算法和垂直网络切换选择算法。同构网络的接入和切换主要考虑接收信号的强度，而在异构网络中需要考虑不同接入网络之间的差异，因此需要考虑的因素很多，接收信号的强度只是其中的一个影响因素，其他因素如数据传输速率、价格、覆盖范围、实时性和用户的移动性等。这些都是从用户角度考虑的，如果从网络端考虑，就会涉及到提高系统的吞吐量，降低阻塞率以及均衡负载。因此网络选择对于异构网络的融合起到了至关重要的影响。本文接下来部分将主要讨论异构网络系统模型、无线资源管理、网络性能优化以及网络选择算法。

图2.1给出了一种异构网络模型。不同类型的网络，通过网关连接到核心网，最后连接到Internet网络上，最终融合成为一个整体。异构网路融合的一个重要问题是这些网络以何种方式来进行互连，为异构无线网络资源提供统一的管理平台。为了说明异构网络的融合结构，这里给出一种特定的异构网络场景，它是由无线广域网（Wireless Wide Area Network，WWAN）（例如CDMA2000）和WLAN（例如IEEE802.11）组成的异构网络系统，如图2.2所示。

一个CDMA2000网络可以分成无线接入网（Radio Access Network，RAN）和核心网络（Core Network，CN）两部分。RAN包括一些无线技术实体，如基站控制器（Base Station Controller，BSC）和基站收发设备（Base Transceiver Station，BTS），来负责无线资源的管理。CN通常包括移动交换中心（Mobile Switching Center，MSC）来实现电路交换方式、分组数据服务节点（Packet Data Serving Node，PDSN）来实现包交换方式和网络交互功能（Inter-working Function，IWF）来为包交换和电路交换提供连接。CN负责呼叫管理和建立连接。在WLAN中，移动终端（Mobile Terminals，MTs）和接入点（Access Point，AP）之间进行通信。AP在WLAN中实现物理和数据链路层的功能，也充当无线路由器来执行网络层的功能，为WLAN与其他网络提供连接。

在如图2.2中异构网络的融合结构中，通常有三种类型的融合方案，分别是松耦合结构、紧耦合结构、超紧耦合结构。接下来分别介绍这三种耦合结构。

超紧耦合是通过连接到相同的BSC上与不同的无线接入技术（Radio Access Technology，RAT）进行融合。网络的状态信息是局部的，不需要通过额外的请求来获得信息，可以应用在当网络之间是重叠覆盖的情况下。与其他的耦合方案相比，超紧耦合方案的切换时延很短，因为中间涉及到的网络实体少。但是由于这两种RAT完全不同，因此实现超紧耦合方式就需要对应用在BSC上的处理过程进行很多修改。

在紧耦合结构中，不同的RATs通过CN进行融合，耦合结点可以是MSC或者PDSN。在图2.2中，MSC或者PDSN都是负责WWAN和WLAN的连接管理、认证和定价，因此WLAN路由器需要实现相关的WWAN协议。与超紧耦合相比，这个系统仅需要对现有接入网络进行很小的修改，因此它非常容易实现。与超紧耦合相比，在切换过程中，由于涉及到很多网络的实体，因此这种方案的VHO时延增加了。

在松耦合的异构网络中，MSC与WLAN都经过通用接口与公共的Internet进行交互信息，来保持服务的连续性。但是由于每个网络需要执行网络的连接和会话的激活过程，因此这种方案执行切换时会导致时延很大。

对于超紧耦合和紧耦合方式的异构网络融合结构中，网络选择算法通常可以安排在耦合节点上，即分别是BSC和CN。但是对于松耦合方式，网络选择算法可以应用在移动终端。

传统意义的无线资源管理包括接入控制、切换、负载均衡、功率控制、信道分配等，而在未来异构网络中，无线资源管理的目标还包括为用户提供无处不在的服务和进行无缝切换，并提高无线资源的利用率。异构网络中无线资源管理是传统无线资源管理的一种扩充。

异构网络中无线资源管理的研究引起了广泛的关注，比较典型的几个无线资源管理模型包括协同无线资源管理、Multi-access无线资源管理（Multi-access RRM，MRRM）和联合无线资源管理。下面分别对这三种无线资源管理方法进行具体的介绍。

3GPP在规范中提出了CRRM的概念，通过CRRM对WCDMA、WLAN和GSM/EDGE等多种RAT进行统一的管理。CRRM中两个主要技术是新发起呼叫的网络选择和漫游呼叫垂直切换的网络选择。在这里每个RAT需要执行呼叫允许接入控制、调度（Scheduling）、HHO和局部功率控制（Power Control）。CRRM结构框架如图2.3所示。

每个RRM实体负责监测相应RAT的网络参数和状态信息，并将这些信息周期性发送到CRRM服务器，再由CRRM服务器处理每个网络汇报的数据，并进行分析和处理，最后将决策的结果反馈给每个RRM实体，由这些RRM实体来具体执行对应的决策。

CRRM主要的优点是可以利用负载均衡（Load Balancing，LB）来降低阻塞率和提高无线资源的利用率；根据终端的业务类型为用户选择合适的网络，从而来改善网络的QoS管理功能。

Multi-access无线资源管理是基于三个主要的结构功能模块：集中式的MRRM、分布式的MRRM和终端MRRM，如图2.4所示。

集中式的MRRM一般适用于紧耦合的融合异构网络结构。图2.5给出了集中式的MRRM架构，所谓集中式指的就是每个RAT都归一个集中的RRM控制实体来管理，这个集中的控制实体能够获得所管理区域内的所有RAT的流量、负荷以及阻塞状态等，能够起到对这些网络进行统一的管理。这种结构有一些缺点，例如两个相邻的RAT之间会产生边缘效应，还有不便于扩展，当集中式RRM管理的RATs太多时，难以管理，且效率不是很高。因此出现了分布式的MRRM架构。

如图2.6所示给出了分布式的MRRM架构，分布式的MRRM没有一个不依赖于某一个特定的MRRM实体，相应的功能分散给地位对等的RRM实体。分布式管理可以将系统的目标分配给每个分布式的RRM实体，由它们分担管理和计算的功能，这样可以降低每个节点的计算复杂度。并且系统的可靠性增加了，不会像集中式的MRRM，一旦集中RRM控制实体发生故障，整个系统就发生瘫痪了。这种框架已经在3GPP规范中得到了应用，并应用到了WCDMA和GSM/EDGE构成的异构网络系统。

基于终端的MRRM将MRRM功能和决策交由终端负责，但是这种方式还是需要网络端进行协助，例如每个网络实体需要将自身状态信息提供给每个移动终端，以便进行MRRM决策。

文献提出了联合无线资源管理方案。该方案的核心概念是业务分离和多重连接。JRRM将业务分成基本部分和增强部分，前者由大覆盖范围的RAT来传送，例如UMTS。JRRM的目标是通过利用中心控制器来管理所有子网的容量，为不同RAT之间提供智能互联。JRRM框架与CRRM结构非常类似，但是JRRM并不仅仅局限于UMTS和GSM。此外，JRRM通过一些改变和附加特点弥补了CRRM方案。一种超紧耦合方式允许联合、管理网络与终端之间的业务流，因此联合无线资源规划和允许接入控制需要最优化频谱效率、处理不同的业务类型和QoS约束以及自适应的规划业务等。特别的是通过多重接入来利用业务分割来获得最优QoS，多重接入指的是一个终端可以同时接入到多个无线网络，从而可以将业务流分割成多个子业务流，分别通过不同的RAT来异步传送。

如图2.7中所示，JRRM结构是基于不同RATs同时覆盖的假设，每个RAT需要保证用户流量接口（User Traffic Interface，IU）、监测功能、业务调度（Traffic Schedule，TRSCH）、负荷控制（Load Control，LODCL）、接入允许控制（Session Admission Control，SAC）等功能相互高效工作。业务估计模块（Traffic Estimation module，TREST）通知每个允许接入的会话或呼叫进行接入控制，去更新每个连接的优先级信息和接入允许决策。

异构网络中无线资源管理的一个重要研究方向就是网络选择算法，网络选择算法的研究很广泛，这里给出了几个典型的无线网络选择算法的类别。

预切换可以有效的减少不必要的切换，并为是否需要执行切换做好准备。通常情况下可以通过当前接收信号强度来预测将来接收信号强度的变化趋势，来判断是否需要执行切换。

文献中利用多项式回归算法对接收信号的强度进行预测，这种方法的计算复杂度较大。文献中，利用模糊神经网络来对接收信号强度进行预测，模糊神经网络的算法最大的问题，收敛较慢，而且计算的复杂度高。文献中，利用的是最小二乘算法（LMS）来预测接收的信号强度，通过迭代的方法，能够达到快收敛，得到较好的预测。还有在文献中，直接采用接收信号强度的斜率来预测接收信号强度，用来估计终端在该网络中的生存时间，但是这种方法太简单，精度不是很高。

在垂直切换的过程中，对于相同的切换场景，通常会出现现在的已出现过的切换条件，对于其垂直切换的结果，可以应用到当前条件下，这样可以有效避免的重新执行切换决策所带来的时延。

文献[33]中，提出利用用户连接信息（User Connection Profile，UCP）数据库用来存储以前的网络选择事件。在终端需要执行垂直切换时，首先检查数据库中是否存在相同的网络选择记录，如果存在可以直接接入最合适的网络。在文献[34]中，提出了将切换到该网络的持续服务时间和距离该网络的最后一次阻塞时间间隔作为历史信息记录下来，根据这些信息，选择是否有必要进行切换。

由于用户对网络参数的判断往往是模糊的，而不是确切的概念，所以通常采用模糊逻辑对参数进行定量分析，将其应用到网络选择中显得更加合理。模糊系统组成通常有3个部分组成，分别是模糊化、模糊推理和去模糊化。对于去模糊化的方法通常采用中心平均去模糊化，最后得到网络性能的评价值，根据模糊系统所输出的结果，选择最适合的网络。

通常情况下，模糊逻辑与神经网络是相互结合起来应用的，通过模糊逻辑系统的推理规则，对神经网络进行训练，得到训练好的神经网络。在垂直切换的判决的时候，利用训练好的神经网络，输入相应网络的属性参数，选择最适合的网络接入。

基于模糊逻辑和神经网络的策略，可以对多种因素(尤其动态因素)进行动态地控制，并做出自适应的决策，可以有效提高网络选择的合理性，但该策略最大的缺点是，算法的实现较为复杂，在电池容量和处理能力均受限的移动设备上是不合适的。

在异构网络选择中，博弈论是一个重要的研究方向。在博弈论的模型中，博弈中的参与者在追求自身利益最大化的同时，保证自身付出的代价尽量小。参与者的这两种策略可以通过效用函数和代价函数来衡量。因此通过最大化效用函数和最小化代价函数，来追求利益的最大化。

文献[36]中提出一种基于博弈论的定价策略和网络选择方案，该方案中服务提供商（Service Providers，SPs）为了提高自己的利润需要面临竞争，它是通过用户间的合作或者非合作博弈来获得，在实际的异构网络场景下，用户和服务提供商SPs之间可以利用博弈模型来表示。Dusit Niyato在文献[37]中，通过竞价机制来进行异构网络资源的管理，这里将业务分成两种类型，一种是基本业务，另一种类似高质量业务，基本业务的价格是固定的，而高质量业务的价格是动态变化的，它是随着服务提供商的竞争和合作而变化的。因此这里从合作博弈和非合作博弈两方面来讨论定价机制。Dusit Niyato在文献[38]中基于进化博弈理论，来解决在带宽受限情况下，用户如何在重叠区域进行网络选择。

网络选择的目标通常是通过合理分配无线资源来最大化系统的吞吐量，或者最小化接入阻塞概率等，这样就会涉及网络优化问题。

网络选择算法往往是一种多目标决策，用户希望得到好的服务质量、价格便宜的网络、低的电池功率消耗等。对于多目标决策算法，通常是不可能使得每个目标同时达到最优，通常的有三种做法：其一，把一些目标函数转化为限制条件，从而减少目标函数数目；其二，将不同的目标函数规范化后，将规范化后的目标函数相加，得到一个目标函数，这样就可以利用最优化的方法，得到最优问题的解；其三，将两者结合起来使用。例如文献[39]中，采用的是让系统的带宽受限，最大化网络内的所有用户的手机使用时间，即将部分目标函数转化为限制条件。文献[40]中，采用的是让用户的使用的费用受限，最大化用户的利益和最小化用户的代价，这里采用的是上面介绍的第三种方法。

基于策略的网络选择指的是按照预先规定好的策略进行相应的网络操作。在网络选择中，通常需要考虑网络负荷、终端的移动性和业务特性等因素。如对于车载用户通常选择覆盖范围大的无线网络，如WCDMA、WiMAX等；对于实时性要求不高的业务，并且非车载用户通常选择WLAN接入。这些均是通过策略来进行网络选择。

文献[41, 42]提出了基于业务类型的网络选择算法，根据用户的业务类型为用户选择合适的网络。文献[35]提出基于负载均衡的网络选择算法，用户选择接入或切换到最小负载因子的网络。[43]提出了一种考虑用户移动性和业务类型的网络选择算法。

多属性判决策略（Multiple Attribute Decision Making，MADM）是目前垂直切换方面研究最多的领域。多属性判决策略主要分为基于代价函数的方法和其他方法。

基于代价函数的方法

代价函数一般有两种构造形式，一种是多属性参数值的线性组合，如（2.1）式所示；另一种是多属性参数值的权重指数乘积或者是属性参数值的对数线性组合，如（2.2）式所示。

（2.1）

（2.2）

其中代表规范化的第个网络的第个属性值，代表第个属性的权值。对于属性的规范化，首先对属性进行分类，分为效益型、成本型等，然后根据不同的类型的，对参数进行归一化，采用最多的是线性规范化、极差规范化和向量变换法。关于权值的确定可以分为简单赋权法(Simple Additive Weighting，SAW)、层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）、熵权法、基于方差和均值赋权法。

(1) SAW：用户根据自己的偏好，确定每个属性的重要性，通常给出每个参数取值的具体参数值。

(2) AHP：首先分析评价系统中各要素之间关系，建立递阶层次结构；其次对同一层次的各要素之间的重要性进行两两比较，构造判断矩阵；接着由每层判断矩阵计算相对权重；最后计算系统总目标的合成总权重。

(3) 熵权法：通过求解候选网络中的同一属性的熵值，熵值的大小表明网络同一属性的参数值的差异，差别越大，说明该属性对决策影响越大，相应权值的取值就越大。

(4) 基于方差和均值赋权法：通过求解候选网络中同一属性参数的均值和方差，结合这两个参数确定该属性的重要性程度值，然后再对其进行归一化，得到每个属性的参数值。

其他方法

(1) 基于方差和均值赋权法：通过求解候选网络中同一属性参数的均值和方差，结合这两个参数确定该属性的重要性程度值，然后再对其进行归一化，得到每个属性的参数值。

(2) 逼近理想解排序法（TOPSIS）:首先对参数进行归一化，从网络的每组属性参数值里选择最好的参数组成最优的一组属性参数，同样也可以得到最差的一组属性参数。将每个网络与这两组参数比较，距离最优参数组越近，并且与最差组越远，该网络为最合适的网络。

(3) 灰度关联分析法（GRA）：首先对参数进行归一化，再利用GRA方法，求得每个网络的每个属性的关联系数，然后求出每个网络总的关联系数。根据每个网络总的关联系数，选择最适合的网络。

(4) 消去和选择转换法（ELECTRE）：首先对参数进行归一化，构造加权的规范化矩阵，确定属性一致集和不一致集。然后计算一致指数矩阵和劣势矩阵，最后得到一致指数矩阵和不一致指数矩阵。根据这两个矩阵，确定网络的优劣关系，选择最适合的网络。

VIKOR：首先对参数进行归一化，首先确定最优和最差属性参数组，然后计算得到每个网络属性的加权和属性中最大的参数值，然后利用极差规范化对网络的加权和以及最大属性值进行归一化，最后利用归一化的参数进行加权求和，依据这个值，选择最合适的网络。