重配置环境下 CPC 的研究与仿真

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1、精品论文推荐重配置环境下 CPC 的研究与仿真迟骋 北京邮电大学无线新技术研究所，北京（100876） E-mail：chicheng613摘要：随着全球化进程深入到人类生活的各个领域，通信界正在经历一个巨大的变革，使其 能够满足不断增长的用户需求。在异构的无线网络环境背景下，无线终端能够选择一个最佳的无线接入点以一种最合适的无线接入技术接入网络是十分必要的。E2R 工程研究的是在 B3G 背 景下，资源和功能在用户终端和网络间的最佳配置。最近，随着 E2R 项目的深入，产生了CPC(Cognitive Pilot Channel 感知导频信道)这样一个新的概念。CPC 可以理解为网络选择过

2、程中的一个辅助手段。用户通过 CPC 获得网络的存在信息，并联合网络完成网络选择的整个过程。鉴于 CPC 与网络选择有着密不可分的联系，这篇论文中还将介绍可以用于网络选择中的数 学算法。关键词：B3G，异构，感知导频信道，网络选择，选择算法- 9 -1. 引文1在异构的无线网络环境背景下，无线终端 能够选择一个最佳的无线接入点以一种最合 适的无线接入技术接入网络是十分必要的 1。尤其是在终端开机以后，终端是不知道哪 种接入技术是最佳的以及这些接入技术都在 哪些频带上工作23。从长远的角度来看， 后一个问题也许更为重要，因为新的频谱管理 办法将会 允许动 态的频 谱分配（ Dynamic Spe

3、ctrumAllocation）和灵活的频谱管理 (Flexible Spectrum Management )。在这种 情况下，终端在开启一个通信的时候将是完全 不知道频谱情况的，这是因为有动态分配机制 的存在。如果没有本地的无线接入技术的基本 的频谱信息，对全频域的扫描是不可避免的 4。本文在已有的 CPC 理论的基础上，提出 了一种新的基于邻居网络的 CPC 实现方案。 该方案使得 CPC 的使用更易推广。规避了由 于不同国家频谱规划各异的政治风险。2. 最初的 CPC 理论1本课题得到 China-EU S&T Cooperation Foundation of Ministry of

4、 S&T of China (0516), EU FP6Integrated Project IST-E2R II (IST-2005-027714), andNational Natural Science Foundation of China(60632030)的资助。在异构网络环境下，带外 CPC 将会提供相关信息（最少包含可获得的接入技术以及它们 的工作频带）给终端，这样终端就能够获得在 当时当地情况下最好的方式开启一个通信 4。这样做会带来多方面的便利：1 这些 CPC 承载的信息会简化网络选择 的过程，避免了大范围的扫描。2 用户终端会减少电池消耗。3 在动态频谱分配和灵活频谱管

5、理的情 况下，无论从运营商的角度还是频谱管 理者的角度，CPC 都是一个比较合适的 解决方案。因此 E2R 设想在一个协调的频带上承载 带外 CPC。基于以上的分析，带外 CPC 的公共 下行链路应该是没有运营商标识的，因为数据 是公共广播的。在 CPC 中最少应该包含每个运营商的每 个无线接入技术的频带信息。基于运营商的接 入技术列表，终端选择合适的接入技术接入网 络（基于终端本身的存在于 SIM 卡中的用户信 息）。这样最大限度的减少了 CPC 上加载的信 息，同时也减少了 CPC 所用频带不足的风险。 考虑到频带分配上的一些问题，CPC 的频带应 该是固定的，而不是遵循频谱动态分配的机

6、制。而且，无线接入技术的选择也将获得简化，CPC 的信息将随着每个运营商的的情况的 变化而动态更新。而运营商不用广播这些信 息。下面将提出 CPC 一些可能的解决方案，更 多的研究将在 E2R 的二期工程中进行。使用 CPC 进行选择要包含一下步骤：1 在切换时，手机应先监听带外 CPC 的信 息。2 获取存在的运营商和偏好接入方式的 列表，手机选择其中最合适的接入方式接入网 络。CPC 信息将随着每个运营商的策略而更 新。带外 CPC 必须具备终端随时能够获得的 特性，即使终端对当前的无线环境一无所知。 带外 CPC 的频带必然是固定的而且是为终端 预知的。带外 CPC 可以在大范围（包含很

7、多小区） 广播，并且它应包含所有这些小区的信息。对于每个小区，带外 CPC 应当包含该小区 内的一切可获得的运营商信息，它们的技术和 频带信息的组织方式见图 1。每个小区的信息可描述为：运营商 1无线接入技术 1 频带 1，2，3无线接入技术 2 频带 1，2，3 运营商 2无线接入技术 1 频带 1，2，3无线接入技术 2 频带 1，2，3 无线接入技术的选择流程见图 21 终端启动2 确定自己的地理位置3 我们假定终端是预知 CPC 的广播技术 及其所占用的频带的4 终端从 CPC 获取该地区的接入技术的 信息，运营商的信息，频带信息5 终端通过相关的运营商与网络建立连 接如果终端定制了某

8、个运营商的服务，它可 以通过 CPC 获取该运营商的信息。继而用获得 的信息接入网络.【4】图 1 带外 CPC 的承载信息【4】图 2 使用 CPC 的网络选择流程3. 基于邻居网络的 CPC 方案3.1 带外 CPC 辅助的异构网络 CPC 方案 基本框架带外辅助带内为主的 CPC 设计思路，将简 单的辅助信息在大区制的带外 CPC 中发送，将 复杂的、细致的、高带宽的信息在小区制的带 内 CPC 发送。通过这种方法，克服大区制的天然缺陷，获得了 CPC 的所有益处，增强了无线资源的使用效率，简化了系统设计。 现有的带外 CPC，希望使用全球统一的频点。这在现实的世界中推广的难度很大。我们

9、 认为，需要确定一个大区制的带外 CPC 的频点 集合，其包含了所有可以被使用的 CPC 频点， 而在此频点集合中的每个频点都传输相同的 数据。各国无线电管理部门可以应 E2R 项目组 的要求根据当地情况向 E2R 项目组提供备选 的 CPC 频点。E2R 项目组根据未来用户数量的 预测，从中选出重要的部分作为 CPC 集合的元 素。从而简化了频点选择的流程，有效规避了 政治风险，有利于此概念在世界范围内的推 广。由于带外 CPC 起辅助作用，其传输的数据应该 尽量简化，能够辅助手机完成初始搜索即可。 内容可以包含国家编码、运营商编码、无线接 入技术编码、频带范围等。详细情况如图 3 所示：是

10、 66GHz。考虑到现有技术的兼容性和未来移动通信技术的发展，可以使用如下的带宽频点 表述方法：从 0Hz 到 100GHz 的范围内，频点 号码从 1 开始，每隔 5KHz 加 1，这样一个 5 KHz 的频点可以用 25bit 表示。根据统计表明，一般在一个地区的移动运 营商不会超过 4 个，否则就很难正常运营，而 这些无线运营商的使用的无线接入技术非常 有限，频点的分布也比较连续。可以假设在一 个地区有 8 个运营商、每个运营商运营 8 种制 式的无线接入技术，使用如上所示的数据广播 方案，我们可以计算出，数据数量不超过4kbit。以大区制的无线接入技术，考虑到帧 结构的开销，假定每秒每

11、赫兹的数据传输量为0.1bit 计算，使用一个 50k 赫兹带宽的无线 频带就能够承载这些数据。图 3：带外 CPC 的内容【4】自图 3 中可以看出，在一个带外 CPC 的覆 盖范围之内可能会存在多个运营商，每个运营 商会运营多种无线接入技术，每种无线接入技 术可能会占据多个离散的频点。带外 CPC 面对的是异构的无线通信网络， 在网络中已有多种通信技术，而新兴的无线接 入技术和概念正在不断的涌现中。这些无线接 入技术都各自规定了不同信道划分方法，在 CPC 中很难统一描述。因此有必要确定一种统 一的编码方案。根据现有的资料，无线接入技 术占用的最小带宽是 5KHz，使用的最高频点图 4：带

12、内 CPC 内容【4】带内 CPC 由实际承载业务的无线接入技 术的下行信道承载。发送的内容用来引导终端 进行切换和驱动程序的下载。如同在带外 CPC 中的情况，基本的信息内容内容包含了国家编 码、运营商编码、无线接入技术编码和频点范 围。然而不同的是，带外 CPC 隶属于国家的 政府部门，广播的内容包含在带外 CPC 的覆 盖区域中所有运营商的信息。而带内 CPC 属 于运营商自身，广播的信息根据运营商之间的 合作关系而产生变化，广播的消息是相邻小区 的消息。另外，为了在异构网络条件下进行无 线资源管理和网元管理，带内 CPC 还可以广播本小区和相邻小区的资源占用情况，并对邻区信息的顺序进行

13、排列。采用和带外 CPC 相 似的数据格式，可以预计带内 CPC 的数据量 基本上是现存的无线通信系统能够承受的。3.2 CPC 应用场景分析图 5 ：重构终端的应用场景图 5 中描述了这样的场景：有两个城市， 覆盖他们的无线接入技术都包含有较大的覆 盖范围的蜂窝和覆盖孤立的热点地区的高速 无线接入系统。在图 5，高速无线接入系统分 别覆盖了机场和火车站。在两个城市中，可能 采用不同的蜂窝技术和高速无线接入技术。在 每个城市中，高速无线接入系统、蜂窝系统和 其他为的无线接入系统是异构协同的，能够为 用户提供最好的业务体验。为了让异构的无线 通信网络能够更好的工作，两个城市的政府部 门都使用带外

14、 CPC 对本城市进行覆盖。这两个 城市之间有较多的商业往来，通过飞机和火车 两种交通工具进行连接。在两个城市之间，有 稳定的蜂窝技术进行覆盖，没有高速无线接入 系统，而由于发送功率和信道环境等因素的影 响，带外 CPC 的也仅仅覆盖了城市中心区的范 围，对于两个城市的交接区域存在 CPC 覆盖盲 区。我们可以假设在城市 1 中，使用的蜂窝技 术是 CDMA2000，使用的高速无线接入系统是 HIPERLAN；在城市 2 中，使用的蜂窝技术是 WCDMA，而使用的无线接入技术是 WALN。BS3 使用的蜂窝技术是 CDMA2000。乘客 A（终端 A），将乘坐火车从居住城市 1 到城市 2，并

15、假设终端 A 更加偏好使用高 速无线接入系统。其终端中已经存储了城市 1 使用的 RAT 的驱动程序，因此无需下载服务。 其终端将首先进入到 BS1 的覆盖范围。在 BS1 的带内 CPC 消息中，广播了 A 和 D 两个热点地 区和 BS2 的信息。当终端进入火车站，也就是 热点地区，终端将附着在 HIPERLAN 上。在 热点的带内 CPC 消息中，只有 BS1 的信息。 随着列车移动，终端重新进入 BS1 的覆盖范 围，并附着在 BS1 上。并进一步附着在 BS2、 BS3 等基站上。随着列车的进一步移动，终端 将进入 WCDMA 的覆盖范围。幸运的是，两个城 市的运 营商 是一种 伙

16、伴的关 系，所 以 在 CDMA2000 的覆盖范围中广播了 BS4 采用的蜂 窝技术的详细信息，包括使用的国家代码、运 营商代码、无线接入技术代码、频率范围和资 源占用情况等。终端自主的决定下载 WCDMA 无 线接入技术的驱动程序，并将此程序完整的存 储在终端的存储器中以备未来使用。当列车进 入到 BS5 的覆盖区域，终端监听到 BS5 的临区 信息中包含热点地区 B、C 和 BS4 的信息，并 察觉到热点地区 B、C 中采用的无线接入技术 和终端中存储的驱动程序不同。通过蜂窝系 统，终端下载了 802.11 的驱动，并在到达热 点地区 B 的时候，顺利地使用 802.11 进行通 信。假

17、设乘客 B（终端 B），从居住城市 2 乘 坐飞机到城市 1。与上面的例子类似，乘客 B 更加偏好使用高速无线接入系统，终端中已经 存储了本城市中使用的 RAT 的驱动，因而无需 使用下载服务。当终端到达热点地区 C，终端 将附着在 802.11 上。通过 802.11 的带内 CPC 信息和上下文关系，终端判定将在未来的时间 内，可能工作在 CDMA2000 或者 HIPERLAN 的覆 盖下。检索自身存储的驱动程序，发现终端中 没有 CDMA2000 或者 HIPERLAN 的驱动程序。终 端将自动的下载这两种驱动程序。此后，用户 将登机，并关闭终端。当乘客到达城市 1 的热 点地区 D，

18、 乘客开机。终端将搜索城市 1 的 带外 CPC1 ，并根据 CPC1 提供的无线接入技术信息、SIM 卡中存储的信息和终端中存储的驱动程序的内容，开始小区搜索。在热点地区 D，搜索到两种不同的无线接入技术，CDMA2000 和 HIPERLAN。随后，根据用户的偏好，终端 B 选择附着在 HIPERLAN 上。3.3 感知无线电在 CPC 中的应用图 6：感知无线电在 CPC 中的应用如图 6 所示，在某城市中，有三种不同的 网络覆盖：一是蜂窝系统，二是高速无线接入 系统，三是带外 CPC。其中，高速无线接入系 统的传输速率很高，覆盖范围很小，处于孤岛 状态，为热点地区提供服务；蜂窝系统能够

19、提 供了连续覆盖，但是传输的速率一般；带外 CPC 采用大区制的覆盖方式，传输速率最低， 为整个城市提供带外 CPC 服务。在一个异构协同的无线通信网络中，使用 的所有无线接入技术都是相互协作的。然而， 无线信道是时变的，设备的覆盖范围会产生剧 烈的变化，在异构网络条件下，造成临区关系 同时发生变化。当基站或者接入点因故开通或 者从网络中去除，需要及时更改相关小区的临 区信息。这些问题都要求网络能够迅速准确地 更新带内 CPC 的内容，为终端的迅速切换和软 件下载提供必要的帮助。实际的工程经验告诉 我们，设备的工作状态具有不确定性，地理信 息系统不能提供完美的地理信息，无线电波的 传输模型同样

20、是不准确的。所以不可能通过集 中的计算来预测异构网络条件下临区信息的 内容。使用感知无线电技术能够解决上述问题。 当终端处于开机状态，即可根据带内 CPC 的初始内容对无线信道环境进行扫描，并将测量的结果通过某无线接入技术的上行信道传到 CPC SERVER。CPC SERVER 对于数据进行 存储并进行实时分析，更新每个基站（接入点） 的带内 CPC 信息。4. 算法介绍下面是在本研究中关注的几个网络选择 算法.1.全随机网络选择算法，用户从覆盖所在地点的所有网络中随机的选取一个网络接 入。在这种情况下,身在热点的用户从蜂窝和 热点中等概率的选取一个网络接入,而没在热 点中的用户则从蜂窝中随

21、机选取网络接入。没 有任何网络选择算法对网络性能给予保障.也 可以这样理解,只要终端能够侦测到一个网络 的信号, 就把该网络作为备选随机的一个方 案。2.蜂窝随机算法，在这里,用户随机的 附着在一个蜂窝网络中,该算法等效为用户始 终停留在一个特定的蜂窝网络,即便该网络的 现状不允许用户进行当前的业务,用户也不去 切换,即没有网络算法对网络的性能提供保证, 从而导致了大量的掉话.3.加门限的 GRC 修正算法(以下简称为GRC 算法)首先,我们将网络的性能描述成一个参数 集 P(X), 该集合内的元素即为网络的性能参 数。在下面的仿真中,我们主要涉及的参数有 时延,抖动,频带利用率,传输速率,网

22、络差错率 和开销等等。这样,由 P(X)构成的序列可以描 述为：Xi =(Xi (1), Xi (2),., Xi (k) （1） 参数的评估采用灰色关联理论进行5。上面关注的参数，可以分成两类：一类数据的 数值越小,用户感觉越好,比如时延和抖动；相 反的,另一类数据则越大越好,比如网络带宽, 传输速率。在序列比较的原则下，要达到灰色 联度分析的目的，我们必须进行数据处理。这 一处理过程被称为灰色关系的生成。如果参数的用户期望值是越大越好（比如X k S k网络带宽,速率），它可以表示为：其中 i ( ) j ( ) 并不是表示具体数值的大xi (k) =Xi (k) ( X (k)min小关

23、系,而是说明网络 i 的第 k 项参数满足当前(X (k)max ( X (k)min（2）业务 j 的需求下限,S j ( k ) 表示要保证业务 j如果参数的用户期望值是越小越好（比如 时延,抖动），它可以表示为：正常进行,第 k 项网络参数的底线要求。这样 我们将 GRC 算法修正为ix (k) =(X (k)max Xi (k)n = (x )F(X ) = F(X ) x (k)(X (k)max (X (k)min（3）i i i i（6） k ik=1数据经过上面处理后,可以利用下面的式子完成对于每个网络的性能评定:n这样,所有不满足通信需求的网络灰色系 数都被置零.在这种条件下

24、,我们再对网络进行i =(xi ) =k xi (k) f k=1（4）排队,如果有i j ，就说明 i 网络对于 j网络来说具有更好的性能。从而,在所有的备其中k 代表了各 个元素的权重值， nk =1选网络中,用户选择最优的网络接入.4.尽量热点算法 一般来说，无线局域网的覆盖半径较小，k=1到的。, k 在这里是由层次分析法67得其传输速率较高。当用户进入热点地区以后,先对热点的网络状况进行判断,如果热点的每单纯的 GRC 算法是对所有参数的综合评定,通过的灰色关联系数反映的只是一个网络 的综合性能。然而在网络选择过程中，不仅要 选择整体评价最好的网络，还要在每个参数上 进行严格的比较，

25、以满足业务的 QoS 需求、 用户的偏好。这是因为，特定的业务对某个参 数是有严格下限或者上限要求的。比如,用户 当前进行的是视频电话业务,为了达到最不清 晰的视频效果要求,传输速率必须达到一个特 定的值,如果速率没有到达这个业务下限,用户 无疑将通信失败。如果使用单纯的 GRC 算法 并没有考虑到这一点,这就造成了网络选择的项参数指标都满足用户当前业务的需求下限,即用户接入无线局域网。 即：F ( X 热点 ) = 1F ( X 蜂窝 ) = 0如果热点不可用, 用户再根据加门限的 GRC 修正算法,对蜂窝网络进行排队,在三层 蜂窝中挑选最佳的网络接入。5.无门限的 GRC 算法(无门限算法

26、)12无门限算法体系了最原始的 GRC 思想,它是利用失败。也就是说,一个网络的综合评估即便最x (k) =X (k) ( X (k)好,它也未必能使通信顺利进行,如果用户的选ii(X (k)min (X (k)择算法没有考虑到这点,将肯定造成掉话。基 于上述的考虑,我们对 GRC 算法做出修正.我（7）maxmin们可以定义如下的一个门限函数.F( X ) = 1. X1 (1)S1 (1),., Xi (k )S j (k )i 0.else或（8）xi (k) =(X (k)max Xi (k)(X (k)max (X (k)min（5）对已经分类的数据进行处理,再用下式进 行简单的加权

27、求和.ni =(xi ) =k xi (k)k=1（9）然后再对 1 到 n 排队.,从中选择 最大 的网络请求接入。通过下面的仿真结果就可看 出,对于特定的业务,综合评定最好的网络未必 可用.消费取向,将用户分配到不同的网络中去,从而避免了对用户的强制切换。从这个角度来讲, 如果能将我们的网络参数设制的更具优劣层 次,可以通过价格杠杆把不同等级的用户分散 开来,这样做会有助于增加网络总的吞吐量,减 少掉话率,提高用户的满意度.不同算法掉话数对比5. 仿真结果掉话数本仿真的场景基于一个 19 个小区四层网 络覆盖的 CLUSTER,每层网络被认为是一个 独立的系统。用户可以以五种不同的速度,在

28、 该场景内运动进行直线运动。在仿真中,用于 表述网络状况的数据,都是针对每个独立的系 统进行描述的。在这四层网络中,有三层用于 模拟当前蜂窝系统的网络特性，另外的一层用 于模拟热点地区的一些小覆盖半径的通信技术的网络特性。300025002000150010005000用户数图 7 不同算法掉话数对比GRC 尽量热点 无门限 蜂窝随机 全随机这两类系统的技术优势各不相同.其中,蜂 窝技术在时延、连接的连续性方面有更好的性 能,而对于热点技术来说,优势是传输速率和低 廉的价格。为了更清晰的展示本组仿真中的网 络参数,下面将用表格的形式说明每个系统的 性能细节.(时延,抖动和差错率描述的都是它 们

29、各自均值,这三个参数都服从正态分布)表 1 仿真参数从上面的表格可以看出,对于蜂窝系统,我 们假定具有更好性能的网络也具有更高的价 格。价格是本组仿真新加入的一个参数,从后 面的仿真可以看出,价格参数的加入不仅和用 户的满意度直接相关,而且如果网络参数设定 的合理,它还将非常有效的促进网络间的负载 均衡。也就是说,网络端可以利用用户的不同从图 7 可以看出,在掉话率方面,GRC 算法是明显优于无门限算法,蜂窝随机算法和全随 机的.但与尽量热点算法相比则稍显不足。在 不考虑用户开销的场景中,用户仅仅根据网络 的性能指标进行网络选择.也就是说,用户会根 据自身的业务需求,选择能力最好的网络请求 接

30、入.在网络方面,各个系统按照用户申请接入 的先后顺序对用户进行排队,依据先到先服务 的原则将用户接入网络。用户在该场景中是均 匀分布的,而无线局域网的具有很强的带宽能 力，无线局域网的带宽资源很难被耗尽,它始 终具有比蜂窝系统更低的网络带宽占用率。当 用户可以接入无线局域网时，尽量热点算法将 会增加无线局域网的占用率，有利于负载均衡 从而提高所有系统的总吞吐量，降低掉话率。 当然，强行切换最大化了网络的利益,但对用 户来说则未必最佳,图 8 说明了各种网络选择 算法对于用户满意度的影响。不同算法下的用户满意度对比网络带宽占用率对比3.532.521.5网络占用率GRC 尽量热点 无门限 蜂窝随

31、机 全随机10.80.60.40.2GRC 尽量热点 无门限 蜂窝随机 全随机1 0用户数用户数图 8 不同算法下用户满意度对比未来的通信中, 用户将成为网络选择 的主体,其在工作中必然更加倾向于自身的利 益。我们规定了一种衡量用户满意度的方法。 GRC 算法的设计正是基于这种思想-在平衡 各种网络选择参数中寻求用户群体满意度的 最大化。所以尽量热点算法能减少网络的掉话 率,但在用户满意度方面却不及当前的 GRC 算 法。无门限的 GRC 算法和蜂窝随机算法会产 生明显的掉话,所以他们的用户满意度更加不 尽人意。不同算法下网络总吞吐量对比14000001200000图 10 网络带宽占用率网络

32、总吞吐量和带宽占用率的曲线走向 反映出同样的问题,在不考虑用户开销的情况 下,强制性更强的尽量热点算法更加有利于负 载均衡,而具有更大自由度的 GRC 算法会造成 某个网络的接入拥塞。蜂窝随机算法是一种完 全不具备智能选择的算法,该算法存在的最大 问题是,由于用户盲目的附着在蜂窝网络上,一 旦该网络的某个性能参数不满足用户业务的 需求下限就会产生掉话，而且由于不能使用热 点地区的无线局域网，导致可使用资源下降。 对于无门限的 GRC 算法而言,选择性能更好网 络的取向是没错的,但它只是对网络的综合评 估。很可能出现这种情况,即便是综合指标最 好的网络它的某个网络参数也有可能不满足1000000

33、8000006000004000002000000GRC 尽量热点 无门限 蜂窝随机 全随机用户业务的需求下限,由于这种情况产生的掉 话是它不及 GRC 算法和尽量热点算法的原 因。网络负载均衡度对比20080014002000260032003800440050005600用户数图 9 不同算法下网络总吞吐量的对比0.45网络负载均衡度0.40.350.30.250.20.150.10.050GRC 尽量热点 无门限 蜂窝随机 全随机总吞吐量用户满意度用户数图 11 网络负载均衡度对比为了更清楚的比较网络均衡状况，我们定 义了网络均衡度这个参数。通过上图可以看出,在不考虑开销的情况下,用户会

34、较集中的挤向性能较好的网络,这也就是 GRC 算法中需要增 加网络占用率这个参数的原因。6. 结束语通过对异构网络选择算法的研究，我们发 现，在 CPC 广播的帮助下，终端能够获得或 者计算出详细的 QoS 参数，在参考终端自身 条件、业务需求、价格、网络占用率的情况下， 终端能够做出更加明智的网络选择。参考文献1Helen J. Wangy,Randy H. Katz, and Jochen Giese, “Policy-Enabled Handoffs Across Heterogeneous Wireless Networks”,WMCSA 99, NewOrleans,Louisian

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40、d Computing Techniques”,IEEE, WirelessCommunications ,June 2005Research on Cpc and Capability Simulation inHeterogeneous NetworksChi PinBeijing university of posts and telecommunications，Beijing（100876）AbstractAs globalization penetrates in all fields of human initiative, the world of telecommunicat

41、ions is currentlyundergoing some radical changes, in order to meet the continuously increasing user demands. In the context of heterogeneous radio network environment, it is necessary for reconfigurable radio terminals to be able to initiate a new user session to set the conditions allowing a connec

42、tion to the most suitable access point of the most appropriate Radio Access Technology (RAT). The E2R project is pursing research on the definition of the most appropriate distribution of intelligence and functionalities between end-users terminals and network, in the context of B3G heterogeneous en

43、vironment. E2R is currently developing concepts and solutions for a Cognitive Pilot Channel (CPC), encompassing both in-band/out-band and downlink/uplink functionalities. CPC could be understood as an assistant method in the process of network selection. Users get network information through CPC and complete the whole selection process with networks. Due to the relationship between CPC and network selection, this paper will also introduce some algorithms that could be used in the network selection.Keywords：B3G，heterogeneous，CPC，network selection，selection algorithm作者简介：迟骋，现就读于北京邮电大学无线新技术研究所。