CN103458476A - 基于gps位置信息的运动感知垂直切换方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了基于GPS位置信息的运动感知垂直切换方法，通过GPS技术获取终端的位置信息，利用这些信息估测终端的运动速度以及终端在某基站覆盖范围内的滞留时间进行判决，本方案发明了有效位移因子，此参数能够反映用户运动的形式，克服了用户做往返运动、围绕基站做圆周运动等特殊情况下产生的严重误差，能够明显的降低切换次数，提供用户的可用带宽；本方案同时克服了采用RSS历史记录估测终端运动状态过程中随机噪声的影响，降低***开销的同时提高了估测滞留时间的精确度，使得垂直切换更合理，***资源利用率更高。

Description

基于GPS位置信息的运动感知垂直切换方法

技术领域：

本发明属于通信领域，具体涉及异构网络切换领域

背景技术

下一代网络集成了多种无线接入技术，各种网络相互协作，优势互补，为用户提供性能更好的无线连接，实现“ABC”需求。由于不同网络的重叠覆盖，不同网络的位置区的划分的不同，需要有先进的位置管理技术。因此，下一代网络中的移动性管理技术也是人们研究的热点。仅就切换管理而言，就需要时刻检测周围的无线环境，自动选择出最佳的网络并无缝地切换到这个最佳网络，需要完成不同技术之间的无线资源联合利用与负载均衡。

在移动通信网络覆盖范围内，用户不断移动时，就有可能移出当前服务基站的覆盖范围，就需要切换到新的基站，以保证会话的连续性和可靠性。传统方法一般采用基于历史信息的移动预测算法[Wonjun L，Eunkyo K.Movement—aware vertical handoff of WLAN and mobile WiMAX for seamlessubiquitous access[J].IEEE Transactions on Consumer Electronics，2007，53(4)：1268—1275]和基于RSS的运动预测算法[Chen Gu，Mei Song.GPSinformation assisted handoff mechanism in heterogeneous wirelessnetworks[C]，Communications Technology and Applications，2009：737—743]，通过考虑终端的运动速度、运动方向来判断对切换造成的影响。一个快速移动的终端不应该切换到覆盖半径很小的网络，否则会导致不必要的切换，甚至会导致会话终端。对终端位置信息的获取以及对终端运动趋势的预测，直接影响切换判决的效益。

GPS是以空间卫星为基础的无线电导航与定位***，能全天候、全时间、连续地提供精确的三维地理、三维速度及时间信息。目前很多移动终端已经安装有GPS***，可以周期性的获取终端的位置坐标信息及运动参数，为用户提供定位和导航服务。可以将这些位置信息用于垂直切换判决中[Fazida A，MahamodI.Location—aided scanning mechanism using GPS during handoff processin mobile WiMAX[C].2012IEEE Symposium on Wireless Technology andApplications，2012：22—26]。

文献[刘敏，李忠诚，过晓冰.一种基于速度感知的垂直切换算法[J].电子学报，2008，36(6)：1198—1201]提出了基于运动感知的垂直切换算法，该算法通过GPS等技术获取终端的位置信息，利用这些信息估测终端的运动速度以及终端在某基站覆盖范围内的滞留时间。将滞留时间作为一个切换判决参数，通过参数的大小估测用户是否将在短时间内离开基站，以此作为辅助判决依据。

该算法考虑了用户的运动状态，但没有考虑用户的运动形式。该算法在求解滞留时间时，采用的是终端的运动速度。但是影响用户与基站之间的距离的速度不是用户的运动速度，而是用户速度在半径方向上的速度分量。情形如用户围绕基站做圆周运动，接收信号强度RSS基本不会变化，即用户运动速度大但与基站距离不变。

文献[Feng He，Furong Wang.Position aware vertical handoff decisionalgorithm in heterogeneous wireless networks[C].InternationalConference on Wireless Communications，Networking and Mobi le Computing，2008：1-5]采用基于RSS移动预测的垂直切换算法。由于接受信号强度和终端与基站之间的距离有直接的联系，可以根据接收信号强度RSS的变化来估测终端与基站之间的距离变化。通过RSS的历史记录估测运动速度大小，然后估计出终端在某基站覆盖范围内的滞留时间，进行辅助判决，这可以减少不必要的切换，提高通信质量。

由于接收信号强度容易受到各种噪声的影响，该算法对终端运动状态的预测存在较大的误差。可以对接收信号强度RSS采样值进行处理，如对接入信号强度RSS进行卡尔曼滤波处理，最小二乘法多项式拟合处理等方法来降低噪声影响，虽然可以减少RSS的随机误差，但还是存在较大误差，同时对RSS的处理增加了算法的复杂度，增加了***开销。该方案对高速运动的终端预测误差较大。

发明内容

发明目的：本发明提出一种新的基于GPS的运动感知的垂直切换方案(GPS_MAV)。在该方案中，利用终端获取的GPS位置信息来估测终端的运动信息(速度大小、运动方向、滞留时间)，计算终端运动速度在半径方向上的分量来求得终端在某基站覆盖范围内的滞留时间，从而得到更准确的滞留时间，减少不必要的切换次数，提高用户平均可用带宽，更好的利益***资源。

技术方案：

GPS位置信息更新方法

假定是由UMTS网络和WLAN无线局域网组成的异构无线网络环境。UMTS网络已经实现全域覆盖，只需要检测WLAN的信号即可。若WLAN信号较好，则选择切换到WLAN网络，否则就在UMTS网络接受服务。由于WLAN无线局域网有较高的接入带宽，切换判决时优先接入WLAN网络，即只要WLAN网络满足通信质量要求，就接入WLAN网络。

终端周期性检测WLAN网络的无线信号，如果检测到了来自WLAN无线局域网的无线信号，并且接收信号强度大于某个门限值，则将WLAN无线局域网的这个基站加入到可用WLAN基站集合BS_WLAN中。如果集合BS_WLAN中的某个基站链路质量下降，即接收信号强度RSS下降到某一门限值以下时，就将该WLAN基站移出集合BS_WLAN，同时删除其RSS集合，同时可以计算出该WLAN基站与终端的距离d_WLAN-MN，即

BS_WLAN={BS_WLAN|(RSS_WLAN>RSS_{WLAN_thres})&&(d_{WLAN_MN}<R_WLAN)}  (1)

其中，RSS_WLAN是接收到的某个WLAN基站的接收信号强度，RSS_{WLAN_thres}是终端与WLAN基站能够正常通信的接收信号强度门限值，R_WLAN为WLAN基站的覆盖半径。

另外，为了比较准确地预测终端相对于某个WLAN基站的运动状态，需要记录终端在最近一段时间内的GPS位置信息，则终端的历史位置信息集合Positon为，

Positon={p₀，p₁，…，p_k，…，p_N}     (2)

其中，p_N是最新的位置坐标信息，元素p_k可以表示为

p_k={t_k，x_k，y_k}      (3)

式中，t_k是获得该位置信息的时间，x_k是t_k时刻的横坐标，y_k是t_k时刻的纵坐标。

如果终端接入WLAN且当前无线链路质量很好，说明短时间不可能触发切换的，不需要终端更新本身的GPS位置信息的。如果终端当前接入的网络是UMTS，由于是WLAN优先原则，只要可用WLAN基站集合BS_WLAN非空，就可能有适合切换的WLAN备选基站。因此，需要周期性更新终端的GPS位置信息，再利用GPS—MAV方法来处理，进行切换判决。综上可知，关闭终端GPS更新的条件为当前接入的网络是WLAN，并且接收信号强度RSS大于某个门限值。

RSS_{WLAN，service}>RSS_{no_update}    (4)

式中，RSS_WLAN,service是当前接入WLAN基站的接收信号强度RSS，RSS_{no_update}是一个门限值。

GPS终端信息处理方法

针对集合BS_WLAN中的某个WLAN基站，用本专利提出的(GPS—MAV)方法处理，计算出终端相对于该WLAN基站的距离、运动速度、滞留时间等有用信息。

如图1所示，WLAN基站的位置是点O，其坐标为(x₀,y₀)；终端MN的当前位置是点D，其坐标为(x_N，y_N)。终端的当前速度为大小v_t，其方向与向量

相同；基站与终端确定的射线为

，其中线段OD为基站与终端之间的距离；射线

与x轴正向方向相同；终端运动方向

与x轴正向

所成的角度为

，且

；基站和终端连线

与x轴正向的夹角为θ_t，且0≤θ_t<2π。

由上面运动分类，WLAN基站覆盖范围内滞留时间的估计更准确。对终端速度v_t做矢量分解。其在方向的分量大小为v_BS-＞MN，其垂直方向的分量大小为v_vertical。速度分量v_vertical不影响基站和终端之间的距离，基站和终端之间距离受到速度分量为v_BS-＞MN的影响。另外，v’是终端的另一时刻的速度，是与v’相对应的夹角。根据上面的假设，可以表示出速度分量v_BS-＞MN和v_verticcal，即

若v_BS-＞MN>0，则终端与基站之间的距离增大，接收信号强度RSS逐渐减小；若v_BS-＞MN<0，则终端与基站之间的距离减小，接收信号强度RSS逐渐增大。

由图1可知，夹角θ_t是向量

与向量

所成的夹角，即为(X_N-x₀，y_N-y₀)与(1，0)确定的夹角。所以

${\mathrm{\&theta;}}_t=\left\{\begin{array}{c}\arccos \left(\frac{x_N-x_0}{\sqrt{{(x_N-x_0)}^2+{(y_N-y_0)}^2}}\right),(y_N-y_0)\&GreaterEqual;0\\ 2\mathrm{\&pi;}-\arccos \left(\frac{x_t-x_0}{\sqrt{{(x_N-x_0)}^2+{(y_N-y_0)}^2}}\right),(y_N-y_0)<0\end{array}\right.---\left(7\right)$

前一时刻的终端坐标为(x_N-1，y_N-1)。由于相邻的两次位置更新的时间间隔很小，可以认为终端在这个周期内做匀速直线运动。因而，在一个周期内终端的运动方向就可以由这两个时刻的位置坐标(x_N，y_N)和(x_N-1，y_N-1)来确定，即

考虑到用户运动的随机性，在进行速度分解时，采用的是最近一段时间内角度的平均值

即

式中，α是指数分布平滑因子，

是由位置信息p_k和p_k-1计算得到的。

终端与WLAN基站的当前距离d_t为

$d_t=\sqrt{{(x_N-x_0)}^2+{(y_N-y_0)}^2}---\left(10\right)$

那么，终端最新的位置信息p_N和p_N-1运动速度大小vt为，

$v_t=\frac{\left|\mathrm{\&Delta;d}\right|}{\mathrm{\&Delta;t}}=\frac{\sqrt{{(x_N-x_{N-1})}^2+{(y_N-y_{N-1})}^2}}{|t_N-t_{N-1}|}---\left(11\right)$

考虑到用户运动的随机性，在进行速度分解时，采用的是一段时间内速度大小v_t的平均值

即

${\tilde{v}}_t=(1-\mathrm{\&alpha;})\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&alpha;}}^{N-k}{v}_k---\left(12\right)$

式中，v_k是由位置信息p_k和p_k-1计算得到的。

所以，速度在

方向的分量大小v_BS-＞MN分量大小可表示为

若GPS位置信息更新周期T_GPS很小并可以连续取得样值，那么，角度平均值

速度大小平均值

就可以表示为，

${\tilde{v}}_t=(1-\mathrm{\&alpha;}){\&Integral;}_0^N{\mathrm{\&alpha;}}^{N-i}{v}_i\mathrm{di}---\left(15\right)$

用户运动的随机性使速度大小和方向都不是恒定的。一种情况就是在某点基站覆盖边缘做往返运动。此时，终端的平均速度大小

的值可能很大，但在一段时间内的位移是很小的。若按照上式来求滞留时间时，得到的结果是有很大误差的，在此提出一个新参数，即有效位移因子β，

$\mathrm{\&beta;}=\frac{|d_N-d_0|}{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{dis}}_{i,i-1}}---\left(16\right)$

${\mathrm{dis}}_{i,i-1}=\sqrt{{(x_i-x_{i-1})}^2+{(y_i-y_{i-1})}^2}---\left(17\right)$

有效位移因子β反应了终端相对于原来位置移动的比例大小。β越大，对RSS变化的影响越大；β越小，对RSS变化的影响越小。根据有效位移因子β的定义可知：若用户沿半径方向做匀速直线运动，取得最大值β＝1；若用户做往返运动，其往返周期越小，β越小；若用户绕基站BS做圆周运动，则β取到最小值0。

现在得到终端与基站之间的距离d_t，终端运动速度在

方向的分量大小v_BS-＞MN，以及有效位移因子β。那么，可以估算出用户在当前基站覆盖范围内的滞留时间t_dwell，即

$t_{\mathrm{dwell}\_\mathrm{dispose}}=\frac{R_{\mathrm{WLAN}}-d_t}{\left|v_{\mathrm{BS}->\mathrm{MN}}\right|}---\left(18\right)$

$t_{\mathrm{dwell}\_\mathrm{factor}}=\frac{R_{\mathrm{WLAN}}-d_t}{\mathrm{\&beta;}\left|{\tilde{v}}_t\right|}---\left(19\right)$

t_dwell＝min{t_{dwell_dispose}，t_{dwwll_factor}}    (20)

式中，滞留时间t_{dwell_dispose}是根据速度分量v_BS-＞MN求得的，滞留时间t_{dwell_factor}是根据有效位移因子β求得的。

切换判决方法

如果是从UMTS网络向WLAN无线局域网的切换，即从优先级较低的网络向优先级较高的网络切换。切换判决应该在满足通信需求的条件下，尽量降低要求，以充分利用WLAN无线局域网的较高的接入带宽。即来自WLAN基站信号强度大于门限值；终端在WLAN网络内的滞留时间应该可以保证切换可以顺利完成。另外，考虑到“乒乓效应”的存在，规定终端在WLAN基站覆盖边缘做往返运动时，不会切换到WLAN无线局域网，即有效位移因子不小于门限值。

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{RSS}}_{\mathrm{WLAN}}>{\mathrm{RSS}}_{\mathrm{WLAN}\_\mathrm{thres}}\\ t_{\mathrm{dwell}}>t_{\mathrm{handover}\_\mathrm{delay}}\\ \mathrm{\&beta;}>{\mathrm{\&beta;}}_{\mathrm{thres}\_\mathrm{pingpong}}\end{array}\right.---\left(21\right)$

其中，t_{handover_delay}是切换时延；β_{thres_pingpong}是一个常数。

如果是从WLAN无线局域网向UMTS网络的切换，即从优先级较高的网络向优先级较低的网络切换。切换之后，服务质量会降低。所以，应该使切换条件比较苛刻，以充分利用WLAN网络的较高的接入带宽。即来自WLAN基站信号强度小于门限值；在WLAN网络内的滞留时间小于门限值，仅仅足以满足切换的需要；终端与当前服务WLAN基站的距离在逐渐增大。即

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{RSS}}_{\mathrm{WLAN}}<{\mathrm{RSS}}_{\mathrm{WLAN}\_\mathrm{thres}}\\ t_{\mathrm{dwell}}\&le;t_{\mathrm{handover}\_\mathrm{delay}}\\ v_{\mathrm{BS}->\mathrm{MN}}>v_{\min }\end{array}\right.---\left(22\right)$

有益效果

(1)本专利提出了基于GPS位置信息的运动感知方法，该方案能够利用GPS技术获得较准确的终端位置信息，克服了采用RSS历史记录估测终端运动状态过程中随机噪声的影响。本专利在降低***开销的同时提高了估测滞留时间的精确度。这样使得垂直切换更合理，***资源利用率更高。

(2)本专利在方法中发明了有效位移因子，此参数能够反映用户运动的形式。克服了用户做往返运动、围绕基站做圆周运动等特殊情况下产生的严重误差。能够明显的降低切换次数，提供用户的可用带宽。

附图说明

图1用户速度矢量分解图

图2用户运动轨迹

图3不同速度下的平均切换次数比较图

图4不同速度下的可用带宽比较图

图5GPS运动感知垂直切换方法流程图

具体实施方式

仿真分析

终端的GPS位置信息的最小更新周期为50ms。由于RSS抽样周期为10ms。所以，每个RSS抽样周期进行判决时，采用最近一个周期内的GPS位置信息，以及最近一段时间内的GPS位置信息。但是，为了更好地评价分析该方法的性能，用户的运动轨迹如图2所示。

其中，E点为线段BC的中点，线段EC与线段SC的长度相等。DF是以基站位置O为圆心的一段圆弧。用户的运动有四种情形：第一种是用户的初始位置在S点，初始服务网络是UMTS，沿线段SE运动到E点，所占比例为40％；第二种是用户的初始位置在E点，初始服务网络是WLAN，沿线段ES运动到S点，所占比例为40％；第三种是从D点出发沿圆弧DF运动到D点，服务网络为WLAN，所占比例为10％；最后一种是从E点出发沿圆弧FD运动到F点，服务网络为WLAN，所占比例为10％。

为了验证本文提出的基于GPS位置信息的运动感知垂直切换方法(GPS-MAV)的性能，将GPS-MAV方法(包含圆弧运动，占比例为20％)、GPS-MAV方法(不包含圆弧运动)、文献[刘敏，李忠诚，过晓冰.一种基于速度感知的垂直切换算法[J].电子学报，2008，36(6)：1198-1201]提出的基于运动感知的垂直切换方法(MAV)做了仿真分析，并比较这三种情况下的平均切换次数和用户平均可用带宽。其中，平均切换次数比较仿真结果如图3所示。

从图3可知，在不包含圆弧运动时，GPS-MAV方法的切换次数与MAV的切换次数曲线随用户速度的变化曲线是基本重合的。但在包含圆弧运动时，GPS-MAV方法的性能明显优于MAV方法，切换次数减少了20％。GPS-MAV方法与MAV方法类似，充分利用了GPS位置信息，都可以减少不必要的切换次数，提高判决性能。但在包含圆弧运动这类特殊运动时，GPS-MAV方法性能更好。

从图4可以看出，随着用户运动速度不断增大，四种情况下的可用带宽都会不断下降。在不包含圆弧运动的情况下，GPS-MAV方法的可用带宽要高于MAV方法的可用带宽，提高幅度在10％-20％之间。在包含圆弧运动的情况下，本发明提出的GPS-MAV方法的可用带宽优于MAV方法，可用带宽提高了30％以上。综上可知，在不同的用户运动速度下，GPS-MAV方法在用户平均可用带宽上都优于MAV方法，可以提高10％-30％，更好的利用了WLAN网络高速数据传输的能力。效益的提高主要是因为本专利对滞留时间的估测更准确，不会将处于WLAN网络覆盖边缘的做圆弧运动的终端切换到UMTS网络。

所有的切换过程如图5所示。利用GPS技术来周期性获取终端的准确位置信息，根据GPS位置信息处理方法获得终端位置信息和滞留时间，最后通过判决条件进行切换判决和执行切换。

步骤1，GPS位置信息更新，终端周期性检测WLAN网络的无线信号，如果检测到了来自WLAN无线局域网的无线信号，并且接收信号强度大于某个门限值，则将WLAN无线局域网的这个基站加入到可用WLAN基站BS_WLAN集合中。

步骤2，GPS终端信息处理，针对集合BS_WLAN中的某个WLAN基站，用本专利提出的(GPS-MAV)方法处理，计算出终端相对于该WLAN基站的距离、运动速度、滞留时间等有用信息。

步骤3，切换判决，将GPS终端信息处理方法得到的值代入判决条件，最终判断是否需要切换到其他网络中。

Claims (2)

1.一种基于GPS位置信息的运动感知垂直切换方法，其特征在于：利用终端获取的GPS位置信息来估测终端在基站覆盖范围内的滞留时间，通过滞留时间来判断是否需要进行切换；其中：

获得滞留时间的方法需要进行GPS位置信息更新、GPS终端信息处理；具体步骤如下：

步骤1，GPS位置信息更新方法，终端周期性检测WLAN网络的无线信号，如果检测到了来自WLAN无线局域网的无线信号，并且接收信号强度大于某个门限值，则将WLAN无线局域网的这个基站加入到可用WLAN基站集合BS_WLAN中；如果集合BS_WLAN中的某个基站链路质量下降，即接收信号强度RSS下降到某一门限值以下时，就将该WLAN基站移出集合BS_WLAN，同时删除其RSS集合，可以计算出该WLAN基站与终端的距离d_WLAN-MN；为了比较准确地预测终端相对于某个WLAN基站的运动状态，需要记录终端在最近一段时间内的GPS位置信息；如果终端接入WLAN且当前无线链路质量很好，说明短时间不可能触发切换的，不需要终端更新本身的GPS位置信息的；如果终端当前接入的网络是UMTS，由于是WLAN优先原则，只要可用WLAN基站集合BS_WLAN非空，就可能有适合切换的WLAN备选基站；因此，需要周期性更新终端的GPS位置信息，再利用GPS-MAV方法来处理，进行切换判决；

步骤2，GPS终端信息处理方法，针对集合BS_WLAN中的某个WLAN基站，用本专利提出的(GPS-MAV)方法处理，计算出终端相对于该WLAN基站的距离、运动速度、滞留时间等有用信息；

WLAN基站的位置是点O，其坐标为(x₀，y₀)；终端MN的当前位置是点D，其坐标为(x_N，y_N)；终端的当前速度为大小v_t，其方向与向量

相同；基站与终端确定的射线为

其中线段OD为基站与终端之间的距离；射线与x轴正向方向相同；终端运动方向

与x轴正向

所成的角度为

且基站和终端连线与x轴正向的夹角为θ_t，且0≤θ_t<2π；

由上面运动分类，WLAN基站覆盖范围内滞留时间的估计更准确；对终端速度v_t做矢量分解；其在

方向的分量大小为v_BS-＞MN，其垂直方向的分量大小为v_vertical；速度分量v_vertical不影响基站和终端之间的距离，基站和终端之间距离受到速度分量为v_BS-＞MN的影响；另外，v’是终端的另一时刻的速度，

是与v相对应的夹角；根据上面的假设，可以表示出速度分量v_BS-＞MN和v_vertical，即

若v_BS-＞MN>0，则终端与基站之间的距离增大，接收信号强度RSS逐渐减小；若v_BS-＞MN<0，则终端与基站之间的距离减小，接收信号强度RSS逐渐增大；夹角θ_t是向量

与向量所成的夹角，即为(x_N-x₀，y_N-y₀)与(1，0)确定的夹角；所以

${\mathrm{\&theta;}}_t=\left\{\begin{array}{c}\arccos \left(\frac{x_N{-x}_0}{\sqrt{{(x_N-x_0)}^2+{(y_N-y_0)}^2}}\right),(y_N-y_0)\&GreaterEqual;0\\ 2\mathrm{\&pi;}-\arccos \left(\frac{x_t-x_0}{\sqrt{{(x_N-x_0)}^2+{(y_N-y_0)}^2}}\right),(y_N-y_0)<0\end{array}\right.---\left(7\right)$

前一时刻的终端坐标为(x_N-1，y_N-1)；由于相邻的两次位置更新的时间间隔很小，可以认为终端在这个周期内做匀速直线运动；因而，在一个周期内终端的运动方向就可以由这两个时刻的位置坐标(x_N，y_N)和(x_N-1，y_N-1)来确定，即

考虑到用户运动的随机性，在进行速度分解时，采用的是最近一段时间内角度

的平均值

即

式中，α是指数分布平滑因子，

是由位置信息p_k和p_k-1计算得到的；

终端与WLAN基站的当前距离d_t为

$d_t=\sqrt{{(x_N-x_0)}^2+{(y_N-y_0)}^2}---\left(10\right)$

终端最新的位置信息p_N和p_N-1运动速度大小v_t为，

$v_t=\frac{\left|\mathrm{\&Delta;d}\right|}{\text{\&Delta;t}}=\frac{\sqrt{{(x_N-x_{N-1})}^2+{(y_N-y_{N-1})}^2}}{|t_N-t_{N-1}|}---\left(11\right)$

考虑到用户运动的随机性，在进行速度分解时，采用的是一段时间内速度大小v_t的平均值

即

${\tilde{v}}_t=(1-\mathrm{\&alpha;})\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&alpha;}}^{N-k}{v}_k---\left(12\right)$

式中，v_k是由位置信息p_k和p_k-1计算得到的；

所以，速度在

方向的分量大小v_BS-＞MN分量大小可表示为

若GPS位置信息更新周期T_GPS很小并可以连续取得样值，那么，角度平均值

速度大小平均值就可以表示为，

${\tilde{v}}_t=(1-\mathrm{\&alpha;}){\&Integral;}_0^N{\mathrm{\&alpha;}}^{N-i}{v}_i\mathrm{di}---\left(15\right)$

用户运动的随机性使速度大小和方向都不是恒定的；一种情况就是在某点基站覆盖边缘做往返运动；此时，终端的平均速度大小的值可能很大，但在一段时间内的位移是很小的；若按照上式来求滞留时间时，得到的结果是有很大误差的，在此提出一个新参数，即有效位移因子β，

$\mathrm{\&beta;}=\frac{|d_N-d_0|}{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{di}{s}_{i,i-1}}---\left(16\right)$

${\mathrm{dis}}_{i,i-1}=\sqrt{{(x_i-x_{i-1})}^2+{(y_i-y_{i-1})}^2}---\left(17\right)$

有效位移因子β反应了终端相对于原来位置移动的比例大小；

估算出用户在当前基站覆盖范围内的滞留时间t_dwell，即

$t_{\mathrm{dwell}\_\mathrm{dispose}}=\frac{R_{\mathrm{WLAN}}-d_t}{\left|v_{\mathrm{BS}->\mathrm{MN}}\right|}---\left(18\right)$

$t_{\mathrm{dwell}\_\mathrm{factor}}=\frac{R_{\mathrm{WLAN}}-d_t}{\mathrm{\&beta;}\left|{\tilde{v}}_t\right|}---\left(19\right)$

$t_{\mathrm{dwell}}=\min \left\{t_{\mathrm{dwell}\_\mathrm{dispose},}{t}_{\mathrm{dwell}\_\mathrm{factor}}\right\}---\left(20\right)$

式中，滞留时间t_{dwell_dispose}是根据速度分量V_BS-＞MN求得的，滞留时间t_{dwell_factor}是根据有效位移因子β求得的。

2.根据权利要求1所述的基于GPS位置信息的运动感知垂直切换方法，其特征在于：利用滞留时间进行切换判决；切换判决方法如下：

如果是从UMTS网络向WLAN无线局域网的切换，即从优先级较低的网络向优先级较高的网络切换；切换判决应该在满足通信需求的条件下，尽量降低要求，以充分利用WLAN无线局域网的较高的接入带宽；

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{RSS}}_{\mathrm{WLAN}}>{\mathrm{RSS}}_{\mathrm{WLAN}\_\mathrm{thres}}\\ t_{\mathrm{dwell}}>t_{\mathrm{handover}\_\mathrm{delay}}\\ \mathrm{\&beta;}>{\mathrm{\&beta;}}_{\mathrm{thres}\_\mathrm{pingpong}}\end{array}\right.---\left(21\right)$

其中，t_{handover_delay}是切换时延；β_{thres_pingpong}是一个常数；

如果是从WLAN无线局域网向UMTS网络的切换，即从优先级较高的网络向优先级较低的网络切换；切换之后，服务质量会降低；所以，应该使切换条件比较苛刻；即来自WLAN基站信号强度小于门限值；在WLAN网络内的滞留时间小于门限值，仅仅足以满足切换的需要；终端与当前服务WLAN基站的距离在逐渐增大；即

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{RSS}}_{\mathrm{WLAN}}<{\mathrm{RSS}}_{\mathrm{WLAN}\_\mathrm{thres}}\\ t_{\mathrm{dwell}}\&le;t_{\mathrm{handover}\_\mathrm{delay}}\\ v_{\mathrm{BS}->\mathrm{MN}}>v_{\min }\end{array}\right.---\left(22\right).$

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