1.算法描述
TD-SCDMA与TD-LTE共覆盖的范围内覆盖半径1000m；
TD-SCDMA中心坐标(0,0)，覆盖半径1000m；
两个TD-LTE基站的中心坐标为（150，0）（-150，0）覆盖半径为170m；
用户在这个范围内一以0-15m/s 的速度随机游走，行走路线可固定（必须要经过两个LTE基站重叠区域）也可随机无方向（这里，为了验证一般性验证，采用匀速运动和指定方向进行移动，但是用户始终在小区覆盖范围之内）
移动终端初始在场景中接入的网络为TD-SCDMA网络，相关的网络参数。
定义终端移动速度
定义3个网络的移入和移出门限功率门限
定义不同的类型的业务权重
切换判决模块：切换判决模块主要是测量3个网络的接收信号迁都，判断是否满足硬性接入条件，在满足硬性接入条件后再调度其他判决参数。这里的判决策略采用二维收益加权法其他的判决参数包括：接收功率、切换时延、最大传输速率、价格。
·得到语音业务、数据业务在判决策略时的网络收益，以及在时间段该接入哪个网络，结果分析出来合理
·得到语音业务、数据业务在RSS判决的条件下和在加入了切换判决策略的条件下切换次数的对比图，结果分析出来合理
在RSS两个网络的都满足的情况下，再根据切换判决网络参数（用接收功率、最大的传输速率、时延、费用价格），以及结合切换判决的网络参数的相对权重（相对权重的分析我想采用层次分析法出来不是固定不变的某个参数。最后根据不同的业务类型（语音业务/数据业务/视频业务）依据二维代价（或收益）函数加权法来判决接入哪一个网络最合适。
2.仿真效果预览
3.MATLAB部分代码预览 `%移动设备必须经过的关键点
VP_ms = [-600,300; %A
-290,105; %B
-20, 40; %C
0, 40; %D
20, 40; %E
250,120; %F
600,500] ;%G
type = 1;%业务类型：1：语音业务，2：数据业务,3:视频模型
%各个网络的接入，断开功率门限值
Rss_tds_in = -55;%dbm
Rss_tds_out = -70;%dbm
Rss_tdl1_in = -50;%dbm
Rss_tdl1_out = -65;%dbm
Rss_tdl2_in = -50;%dbm
Rss_tdl2_out = -65;%dbm
%定义用户运动的距离
Xp = 0;
Yp = 0;
%定义仿真时间参数
delta = 0.01;
Time = 300;
t = 0;
%数组计数器
Ind = 0;
Ind2 = 0;
%接收功率、最大的传输速率、时延、费用价格
%其中接收功率为实测
POW_tds = 0;
Rb_tds = 1.28;
DLY_tds = 20;
MNY_tds = 0.3;
POW_tdl1 = 0;
Rb_tdl1 = 8;
DLY_tdl1 = 40;
MNY_tdl1 = 0.2;
POW_tdl2 = 0;
Rb_tdl2 = 8;
DLY_tdl2 = 45;
MNY_tdl2 = 0.1;
%接收功率、最大的传输速率、时延、费用价格
% w1 = 0.2;
% w2 = 0.3;
% w3 = 0.3;
% w4 = 0.2;
ViewS = 20;%减小消耗内存，采样显示结果
%定义分层矩阵
C = zeros(4,4);
%%
%场景的初始化
%X,Y为MB移动的路径，随着时间的变化而X,Y的变化值，用于循环仿真使用
[X,Y] = func_Simu_Scene(P_tds,P_tdl1,P_tdl2,VP_ms,R_tds,R_tdl);
save My_Result\Simu_Scene.mat
%%
%主循环
%定义变量
Len = min(Time/delta,floor((length(X)-Sp_ms)/Sp_ms));
%定义网络ID变量
ClK = zeros(Len,1);
IDs = zeros(Len,3);
RSS_tdss = zeros(Len,1);
RSS_tdl1s = zeros(Len,1);
RSS_tdl2s = zeros(Len,1);
Networkcontribution_tdss = zeros(Len,1);
Networkcontribution_tdl1s = zeros(Len,1);
Networkcontribution_tdl2s = zeros(Len,1);
IDs2 = zeros(Len,1);
while (t < Time & Ind < length(X)-Sp_ms)
%计算时间
t
t = t + delta;
Ind = Ind + Sp_ms;
Ind2 = Ind2 + 1;
%根据坐标位置，得到MB的当前区域
Xp = X(Ind);
Yp = Y(Ind);
%根据不同的区域，确定有几个网络
ID = func_NET_ID(Xp,Yp,P_tds,P_tdl1,P_tdl2,R_tds,R_tdl);
%计算RSS值
RSS_tds = func_Rss_cal(Xp,Yp,Sp_ms,P_tds ,F_tds,t,Pow_tds,ISFAST);
RSS_tdl1 = func_Rss_cal(Xp,Yp,Sp_ms,P_tdl1,F_tdl,t,Pow_tdl,ISFAST);
RSS_tdl2 = func_Rss_cal(Xp,Yp,Sp_ms,P_tdl2,F_tdl,t,Pow_tdl,ISFAST);
%判断每一时刻的备选网络
%进行分层计算,这个根据业务模型的不同，而不同
%接收功率、最大的传输速率、时延、费用价格
%正常情况下，我们假设接收功率时变，而其他三个参数固定，从而进行实时计算网络贡献值
%这里，分层法的解W，我参考了另外一篇的做法，比较方便
if type == 1%语音业务，我们认为时延最重要
%接收功率、最大的传输速率、时延、费用价格
C=[1 5 1/7 3;
1/5 1 1/3 1/2;
7 3 1 2;
1/3 2 1/2 1];
end
%计算权值W
for i = 1:4
w2(i) = (C(i,1)C(i,2) C(i,3)* C(i,4))^0.25;
end
for i = 1:4
w(i) = w2(i)/sum(w2);
end
w1 = w(1);
w2 = w(2);
w3 = w(3);
w4 = w(4);
%注意，这里矩阵C的建立，具有一定的主观性，所以我就不设置了，你改下，就可以换别的业务模型进行仿真了
%注意，这里矩阵C的建立，具有一定的主观性，所以我就不设置了，你改下，就可以换别的业务模型进行仿真了
%计算网络贡献权值由上面的分层法计算得到
%接收功率、最大的传输速率、时延、费用价格
%将功率dbm转换为标准功率w
PP_tds = 10^(RSS_tds/20);
PP_tdl1 = 10^(RSS_tdl1/20);
PP_tdl2 = 10^(RSS_tdl2/20);
%构成矩阵，并规划化
Rs = [PP_tds ,Rb_tds ,DLY_tds ,MNY_tds;
PP_tdl1,Rb_tdl1,DLY_tdl1,MNY_tdl1;
PP_tdl2,Rb_tdl2,DLY_tdl2,MNY_tdl2];
[r,c] = size(Rs);
for j = 1:c
Mins = min(Rs(:,j));
Maxs = max(Rs(:,j));
for i = 1:r
R(i,j) = (Rs(i,j)-Mins)/(Maxs);
end
end
%表示一个网络
if ID(2) == 0 & ID(3) == 0
Networkcontribution_tds = w1R(1,1) +w2R(1,2) +w3R(1,3) +w4R(1,4);
Networkcontribution_tdl1 = 0;
Networkcontribution_tdl2 = 0;
end
%表示2个网络
if ID(2) == 0 & ID(3) > 0
Networkcontribution_tds = w1R(1,1) +w2R(1,2) +w3R(1,3) +w4R(1,4);
Networkcontribution_tdl1 = 0;
Networkcontribution_tdl2 = w1R(3,1) +w2R(3,2) +w3R(3,3) +w4R(3,4);
end
if ID(3) == 0 & ID(2) > 0
Networkcontribution_tds = w1R(1,1) +w2R(1,2) +w3R(1,3) +w4R(1,4);
Networkcontribution_tdl1 = w1R(2,1) +w2R(2,2) +w3R(2,3) +w4R(2,4);
Networkcontribution_tdl2 = 0;
end
%备选集为三个网络
if ID(1) > 0 & ID(2) > 0 & ID(3) > 0
Networkcontribution_tds = w1R(1,1) +w2R(1,2) +w3R(1,3) +w4R(1,4);
Networkcontribution_tdl1 = w1R(2,1) +w2R(2,2) +w3R(2,3) +w4R(2,4);
Networkcontribution_tdl2 = w1R(3,1) +w2R(3,2) +w3R(3,3) +w4R(3,4);
end
%根据网络贡献值，来选择网络
[V,I] = max([Networkcontribution_tds,Networkcontribution_tdl1,Networkcontribution_tdl2]);
%将每次循环的结果进行保存
ClK(Ind2) = t-delta;
IDs(Ind2,1) = ID(1);
IDs(Ind2,2) = ID(2);
IDs(Ind2,3) = ID(3);
RSS_tdss(Ind2) = RSS_tds;
RSS_tdl1s(Ind2) = RSS_tdl1;
RSS_tdl2s(Ind2) = RSS_tdl2;
Networkcontribution_tdss(Ind2) = Networkcontribution_tds;
Networkcontribution_tdl1s(Ind2) = Networkcontribution_tdl1;
Networkcontribution_tdl2s(Ind2) = Networkcontribution_tdl2;
IDs2(Ind2) = I;
end
01_059_m`
