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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:游春傑
研究生(外文):Chun-Jie Yu.
論文名稱:以灰預測-模糊決策法設計無線通訊交遞程序演算法
論文名稱(外文):A Hybrid Handoff Algorithm for Wireless Communication Systems Using Grey Prediction and Fuzzy Decision Systems
指導教授:李慶鴻
指導教授(外文):Ching-Hung Lee.
學位類別:碩士
校院名稱:元智大學
系所名稱:電機工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2003
畢業學年度:91
語文別:中文
論文頁數:89
中文關鍵詞:無線通訊系統模糊邏輯系統灰預測接收信號強度指示交遞程序
外文關鍵詞:Wireless communication systemfuzzy logic systemgrey predictionReceived Signal Strength Indicationhandoff algorithm
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在無線通訊系統中,為了在有限頻寬同一時間下得以服務更多使用者,因此通道的重複使用率之提高,是必然之趨勢,其基地台間之交遞程序更顯重要。本論文探討無線通訊系統中之交遞程序(Handoff)問題,並提出以灰預測-模糊決策方法(Grey-Prediction and Fuzzy Decision, GPFD)設計交遞程序演算法,其方法可簡述如下:GPFD係以灰預測系統(Grey Prediction, GP)為基礎,並結合模糊邏輯系統(Fuzzy Logic System, FLS)做成模糊決策(Fuzzy Decision, FD),本論文採用基地台間之接收信號強度指示(Received Signal Strength Indication, RSSI)做為GPFD之預測輸入,而後級決策條件是以基地台間之滯留區效應為基礎。GPFD法可利用預測得到RSSI之動態,配合後級之決策對於RSSI之驟降可以達到預先執行交遞程序,另外當本地基地台信號回復相較於遠端基地台有更大強度時,GPFD法亦快速地切回本地基地台以減少交遞延遲。
最後,本論文提出之GPFD法除了預測結果具有與輸入之高度近似及具備基地台間執行交遞程序即時性外,亦能確實地執行交遞程序切換,並且有效地減少不必要之交遞程序執行,還有減少交遞延遲,故GPFD確實不失為高效能之交遞程序演算法。

For wireless communication, due to finite bandwidth and obtaining an efficiently service, it is important to increase the channel reuse ratio (CRR), thus an available and efficient handoff algorithm should be developed. In this thesis, we proposed a hybrid handoff algorithm for wireless communication systems using Grey prediction and fuzzy decision system (GPFD). The GPFD method composed of grey prediction scheme and fuzzy decision system. The grey predictor is used to predict the RSSI (Received Signal Strength Indication) value for the inputs of fuzzy decision system. Thus, fuzzy decision system calculates the so-called handoff factor (HF) and compares with the handoff factor threshold (HFT) to make the decision. Our decision is based on effice of hysteresis and due to reduce delayed handoff. They are BS’s RSSI drop fastly and less than remote BS switch to remote BS, and local BS’s RSSI great than remote BS then come back. The GPFD has high prediction accuracy, on-line, and robustness of decision, which results good performance even the so-called Manhattan corner effect occur (causes the received signal level to drop). Several simulation results and comparisons show the effectiveness of GPFD method.

目 錄
中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iii
目錄 iv
目錄表 vi
圖目錄 vii
一、 緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 研究方法回顧 2
1.3 研究方法 4
1.4 論文架構 6
二、 背景 7
2.1 問題描述 7
2.2 基地台接收信號強度指示模型 8
2.2.1 接收信號強度指示(RSSI) 9
2.2.2 接收信號強度指示模型建立與模擬 12
三、 交遞程序之信號預測方法介紹 16
3.1 引言 16
3.2 移動平均預測法 16
3.3 灰預測 18
3.3.1 內涵型式之灰預測 27
3.3.2 灰預測之模擬結果 29
四、 交遞程序之決策 31
4.1 引言 31
4.2 二元比較決策法(BCD) 37
4.3 移動平均決策法(MAD) 39
4.4 Type-1 模糊理論 42
4.4.1 Type-1 模糊決策法(T1-FD) 43
4.4.2 Type-1 模糊決策之模擬結果 46
4.5 Type-2 模糊理論 50
4.5.1 Type-2 模糊決策法(T2-FD) 51
4.5.2 Type-2 模糊決策之模擬結果 55
五、 模擬結果與分析 60
5.1 引言 60
5.2 移動平均預測-二元比較決策法(MAPBCD) 60
5.3 移動平均預測-移動平均決策法(MAPMAD) 62
5.4 移動平均預測-Type-1模糊決策法(MAPT1-FD) 65
5.5 移動平均預測-Type-2模糊決策法(MAPT2-FD) 69
5.6 灰預測-二元比較決策法(GPBCD) 72
5.7 灰預測-移動平均決策法(GPMAD) 74
5.8 灰預測-Type-1模糊決策法(GPT1-FD) 76
5.9 灰預測-Type-2模糊決策法(GPT2-FD) 79
六、 結論 85
參考文獻 87
目 錄 表
表1-1 交遞程序演算法總覽 5
表3-1 MAP法之誤差結果 18
表3-2 GP法之誤差結果 30
表3-3 預測方法誤差結果比較 30
表4-1 不同之決策條件執行交遞程序之結果 33
表4-2 BCD法交遞程序之決策結果 39
表4-3 MAD法交遞程序之決策結果 42
表4-4 T1-FD法交遞程序之決策結果 45
表4-5 T1-FD法採用不同推論運算之決策結果 49
表4-6 T2-FD法交遞程序之決策結果 58
表4-7 決策方法比較總覽結果 58
表5-1 MAPBCD法交遞程序之決策結果 62
表5-2 MAPMAD法交遞程序之決策結果 62
表5-3 MAPT1-FD法交遞程序之決策結果 69
表5-4 MAPT2-FD法交遞程序之決策結果 72
表5-5 GPBCD法交遞程序之決策結果 72
表5-6 GPMAD法交遞程序之決策結果 75
表5-7 GPT1-FD法交遞程序之決策結果 79
表5-8 GPT2-FD法交遞程序之決策結果 79
表5-9 交遞程序演算法比較結論總覽 84
圖 目 錄
圖1-1 無線通訊基本架構 1
圖2-1 基地間之滯留效應 7
圖2-2 兩基地台間可能移動位置的範圍 9
圖2-3 單點接收信號強度指示(RSSI)分佈 12
圖2-4(a) 接收信號強度指示模型 13
圖2-4(b) 接收信號強度指示模型之發送功率及α分佈 13
圖2-5 接收信號強度指示模型(一) 14
圖2-6 接收信號強度指示模型(二) 15
圖3-1 直接型式FIR架構 17
圖3-2 MAP之脈衝響應及頻率響應 17
圖3-3(a) MAP法對RSSI模型(一)之預測結果 17
圖3-3(b) MAP法對RSSI模型(二)之預測結果 18
圖3-4 建構灰預測之流程圖 26
圖3-5(a) GP法對RSSI模型(一)之預測結果 29
圖3-5(b) GP法對RSSI模型(二)之預測結果 30
圖4-1(a) RSSI模型(一)之假設條件執行交遞程序點 34
圖4-1(b) RSSI模型(二)之假設條件執行交遞程序點 34
圖4-2(a) Benchmark-1對RSSI模型(一)之執行交遞程序點 35
圖4-2(b) Benchmark-1對RSSI模型(二)之執行交遞程序點 35
圖4-3(a) Benchmark-2對RSSI模型(一)之執行交遞程序點 36
圖4-3(b) Benchmark-2對RSSI模型(二)之執行交遞程序點 36
圖4-4(a) BCD法對RSSI模型(一)之交遞程序決策結果 38
圖4-4(b) BCD法對RSSI模型(二)之交遞程序決策結果 38
圖4-5(a) MAD-1法對RSSI模型(一)之交遞程序結果 40
圖4-5(b) MAD-1法對RSSI模型(二)之交遞程序結果 40
圖4-6(a) MAD-2法對RSSI模型(一)之交遞程序結果 41
圖4-6(b) MAD-2法對RSSI模型(二)之交遞程序結果 41
圖4-7 Type-1模糊邏輯系統(FLS) 43
圖4-8 Type1模糊決策之定義 43
圖4-9 T1-FD法之模糊集合 45
圖4-10(a) T1-FD法對RSSI模型(一)之交遞程序結果(HFT = 0.87) 47
圖4-10(b) T1-FD法對RSSI模型(二)之交遞程序結果(HFT = 0.87) 47
圖4-11(a) T1-FD法對RSSI模型(一)之交遞程序結果(HFT = 0.7) 48
圖4-11(b) T1-FD法對RSSI模型(二)之交遞程序結果(HFT = 0.7) 48
圖4-12 T1-FD法之模糊集合(參考文獻) 49
圖4-13 不同型式FLS之歸屬函數 50
圖4-14 Type-2模糊邏輯系統(FLS) 51
圖4-15 Type-2模糊決策之定義 51
圖4-16 T2-FLS高斯型式之歸屬函數 52
圖4-17 T2-FD法輸出Y計算 55
圖4-18 T2-FD之模糊集合 55
圖4-19(a) T2-FD法對RSSI模型(一)之交遞程序結果(HFT=0.87) 56
圖4-19(b) T2-FD法對RSSI模型(二)之交遞程序結果(HFT=0.87) 56
圖4-20(a) T2-FD法對RSSI模型(一)之交遞程序結果(HFT=0.7) 57
圖4-20(b) T2-FD法對RSSI模型(二)之交遞程序結果(HFT=0.7) 57
圖5-1(a) MAPBCD法對RSSI模型(一)之交遞程序結果 61
圖5-1(b) MAPBCD法對RSSI模型(二)之交遞程序結果 61
圖5-2(a) MAPMAD-1法對RSSI模型(一)之交遞程序結果 63
圖5-2(b) MAPMAD-1法對RSSI模型(二)之交遞程序結果 63
圖5-3(a) MAPMAD-2法對RSSI模型(一)之交遞程序結果 64
圖5-3(b) MAPMAD-2法對RSSI模型(二)之交遞程序結果 64
圖5-4 MAPT1-FD法之模糊集合 66
圖5-5(a) MAPT1-FD法對RSSI模型(一)之交遞程序結果(HFT=0.87) 67
圖5-5(b) MAPT1-FD法對RSSI模型(二)之交遞程序結果(HFT=0.87) 67
圖5-6(a) MAPT1-FD法對RSSI模型(一)之交遞程序結果(HFT=0.7) 68
圖5-6(b) MAPT1-FD法對RSSI模型(二)之交遞程序結果(HFT=0.7) 68
圖5-7(a) MAPT1-FD法對RSSI模型(一)之交遞程序結果(HFT=0.87) 70
圖5-7(b) MAPT1-FD法對RSSI模型(二)之交遞程序結果(HFT=0.87) 70
圖5-8(a) MAPT1-FD法對RSSI模型(一)之交遞程序結果(HFT=0.7) 71
圖5-8(b) MAPT1-FD法對RSSI模型(二)之交遞程序結果(HFT=0.7) 71
圖5-9(a) GPBCD法對RSSI模型(一)之交遞程序結果 73
圖5-9(b) GPBCD法對RSSI模型(二)之交遞程序結果 73
圖5-10(a) GP-MAD法對RSSI模型(一)之交遞程序結果 74
圖5-10(b) GP-MAD法對RSSI模型(二)之交遞程序結果 75
圖5-11(a) GPT1-FD法對RSSI模型(一)之交遞程序結果(HFT=0.87) 77
圖5-11(b) GPT1-FD法對RSSI模型(二)之交遞程序結果(HFT=0.87) 77
圖5-12(a) GPT1-FD法對RSSI模型(一)之交遞程序結果(HFT=0.7) 78
圖5-12(b) GPT1-FD法對RSSI模型(二)之交遞程序結果(HFT=0.7) 78
圖5-13(a) GPT2-FD法對RSSI模型(一)之交遞程序結果(HFT=0.87) 80
圖5-13(b) GPT2-FD法對RSSI模型(二)之交遞程序結果(HFT=0.87) 80
圖5-14(a) GPT2-FD法對RSSI模型(一)之交遞程序結果(HFT=0.7) 81
圖5-14(b) GPT2-FD法對RSSI模型(二)之交遞程序結果(HFT=0.7) 81

[1] Chan, T.M., Kwong, S., Man, K.F., and Tang, K.S., “Hard handoff minimization using genetic algorithm,” Signal processing, vol. 82, 2002, pp.1047-1058.
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