CN110677875A - 一种面向边缘计算环境的无线网络负载均衡方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种面向边缘计算环境的无线网络负载均衡方法，属于通信技术领域。本发明考虑不同种类业务终端对QoS需求不同，会话类要求低时延，交互类要求丢包率小，流类对抖动要求高，背景类对丢包率要求高。针对此情况，本方法以此为依据通过AP网络状况是否满足业务需求为依据判断AP是否处于超载状态，并通过TOPSIS多属性判断算法为不满足的STA选择最优AP进行关联，减轻了AP负载，从而实现了负载均衡，提高了网络带宽的利用率。

Description

一种面向边缘计算环境的无线网络负载均衡方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，具体涉及一种面向边缘计算环境的无线网络负载均衡方法。

背景技术

近年来，随着便携式终端的普及以及移动互联网方式的发展，采用wifi的网络接入方越来越广泛。如今wifi网络覆盖了办公场所，学校，变电站等诸多场所，相比于有线网络，wifi网络使用量逐年增加。

在传统的IEEE801.11标准中，STA在MAC层的接入是仅仅依靠RSSI(接收信号强度)作为判决标准，选择自身周围RSSI最大的AP进行接入，这种方法造成功率大覆盖范围广的AP负荷较重，而覆盖范围小的AP负荷较轻。

在无线设备的接入AP(Access Point)后，网络性能会因业务的运行而发生变化。可能会造成部分AP超载或轻载，使得AP负载不均衡，造成部分AP信道利用率过低或过高，从而整个网络的运行效率大大折扣。当AP超载时会导致业务平均响应时间变长、链路拥塞，业务质量从而得不到保障，另一些AP则会处于空闲状态，造成无线网络资源浪费。同时AP根据承载的业务类型不同，负载能力也不尽相同，背景类业务对时延、带宽要求低，因此一个AP能够承载多个背景类业务，而会话类业务对时延、带宽要求高，一个AP只能承载少量的会话类业务，因此如何根据业务属性定义AP负载情况实现AP负载均衡，保证业务正常运行是一个新的解决思路。

为了解现有技术的发展状况，对已有的论文和专利进行了检索、比较和分析，筛选出如下与本发明相关度比较高的技术信息：

技术方案1：专利号CN201520048000.9的《一种具有负载均衡功能WIFI网络***》的专利，涉及一种具有AP负载均衡功能的方法。主要分为两步完成：第一，STA向负载均衡组内的AP发送连接请求。第二，AC控制组内无线接入用户数最少的AP快速与STA建立网络连接。

该方案包含AP控制器、接入点设备和无线终端。AP控制器和多个接入点设备通信连接形成Wi-Fi无线网络，STA向负载均衡组内的AP发送连接请求，AC控制组内无线接入用户数最少的AP快速与STA建立网络连接。缺点是该方法只通过计算AP关联的STA数量判断无线网络的负载均衡情况，忽略了不同类型STA对网络质量的要求不同。

技术方案2:专利号为CN201810694908.5的《一种应用于Wi-Fi漫游区域中的网络负载均衡算法》，涉及一种Wi-Fi漫游区域的负载均衡算法。主要分为两步完成：第一，预设至少具有两个以上Wifi接入点的Wifi漫游网络；各Wifi接入点拥有相同的SSID(ServiceSet Identifier)接入标识及相同的认证设置；第二：Wifi客户端对Wifi漫游网络中的Wifi接入点进行搜索，Wifi漫游网络中的Wifi接入设备对网络带宽的饱和状况进行判断；若网络带宽为非饱和状况，则进行Wifi客户端与Wifi接入点的网络连接；若网络带宽为饱和状况，则控制利用Wifi接入设备的无线虚拟接口工作在客户端模式(STA)，扫描周围的Wifi接入点。

该方案通过预设至少具有两个以上Wi-Fi接入点的Wi-Fi漫游网络，且在各Wi-Fi接入点进行相同的SSID接入标示以及相同的认证设置，外部Wi-Fi客户端连接Wi-Fi网络中任意一个接入点后，不需要从新验证任何信息即可接入其他的Wi-Fi接入点，减少负载均衡时STA切换的时间，提高了网络的带宽利用率。缺点是该方法缺少STA验证，安全性较低。

技术方案3:专利号为的《一种WiFi网络中用户均衡接入的多AP联合控制方法》，涉及一种多AP联合控制的负载均衡方法。主要分为完成：第一，邻居AP间周期性通过三次握手机制建立认证；第二，当STA向AP发起关联请求时，AP获得此STA被AP拒绝的次数以及邻居AP下接入的STA数量和负载情况，并依据这三者情况结合权值公式计算出权值，比较自身和邻居AP权值的大小决定是否允许该STA接入。

该方案AP间通过三次握手机制完成相互认证并形成本地邻居AP信息表，该表随着握手信息的周期性发送而更新，STA向AP发送关联请求时，AP根据自身和邻居AP信息表中的AP接入的STA数量、负载情况及该STA被AP拒绝的次数，决定是否允许新的STA接入。该方法只考虑了AP自身的信息，忽略了STA中业务信息。

因此如何克服现有技术的不足是目前通信技术领域亟需解决的问题。

发明内容

在以电力物联网为背景下的无线局域网中，存在海量、异构的终端设备，不同终端业务对通信带宽、网络时延、覆盖、安全等方面有不同的要求。针对该场景，本发明的目的在于解决现有技术的不足，研究一种面向边缘计算环境的无线网络负载均衡方法，采用AP主控的切换方式，首先根据当前AP承载的业务属性以及业务运行状况判定AP负载情况，其次当AP出现超载时，选择运行状况较差的STA切换到其它最为合适的AP中，保证业务运行质量，实现AP负载均衡。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种面向边缘计算环境的无线网络负载均衡方法，包括如下步骤：

步骤(1)，定义门限向量o，o_j表示STA对指标j的门限要求；其中，j＝1,2,...,4分别表示带宽、时延、抖动、丢包率四种门限值；O表示关联该AP的所有STA的门限向量构成的门线矩阵，O中元素O_ij表示与AP相关联的第i个STA的o_j值；

定义服务向量f，f_j表示与AP相关联的STA当前指标j的值；F表示关联该AP的所有STA的服务向量构成的服务矩阵，F中元素F_ij表示与AP相关联的第i个STA的f_j值；

时延f₂＝t_unpack，t_unpack表示排队时延；

令封包i’出队列时刻为t₁，封包i’+1出队列时刻为t₂，封包i’+2出队列时刻为t₃，则抖动f₃＝(t₃-t₁)-(t₂-t₁)；

丢包率f₄＝p^TMAX；其中，TMAX为最大重传数，

TxRetry表示重传的封包数，TxFail表示失败的封包数，TxSucc表示成功发送的封包数；

定义效益向量b＝(1,-1,-1,-1)；

STA接入AP后，首先向AP发送自身业务信息，即门限向量o，AP接收后构建门限矩阵O；

步骤(2)，AP定时器重置开始计时，AP收集相关联STA的服务信息，计算每个STA当前使用的带宽、时延、抖动、丢包率，得到服务矩阵F；

步骤(3)，根据的服务矩阵F以及门限矩阵O，计算约束矩阵U，U＝F-O；之后，计算带权约束矩阵Y，Y＝U×b；根据带权约束矩阵Y判定AP负载情况；如果矩阵Y中所有元素均为正值，则所有STA的各项网络门限均满足，处于正常运行状态，等到下一周期，回到步骤(2)；如果矩阵Y中有元素为负值，即Y中有元素Y_ij<0，则STA i的j指标没有得到满足，此时判断AP超载状态；

步骤(4)，选择没有得到满足的STA切换到其他AP中，等到下一周期，回到步骤(2)。

进一步，优选的是，步骤(4)中，选择没有得到满足的首个STA切换到其他AP的具体方法为：

步骤a，统计该STA周边RSSI值高于设定阈值的AP，并将其BSSID发送给当前连接的AP；假设该STA周边RSSI值高于设定阈值的AP数量为u，AP_k表示其中第k个AP；第k个AP负载状态向量S_k，S_k中元素S_kj表示AP_k的指标j的状况；

其中，S_k中元素

load_max表示该AP最大带宽容量；

S_k中元素S_k2＝min{F_i2}；

S_k中元素S_k3＝min{F_i3}；

S_k中元素S_k4＝min{F_i4}；

之后通过AP之间广播自身负载状态向量S_k得到负载状态矩阵S；

步骤b，当前连接的AP结合负载状态矩阵S，利用TOPSIS多属性判决算法选择最优AP推送给STA；

步骤c，STA断开与当前AP连接，关联推送的最优AP。

进一步，优选的是，步骤b的具体方法为：

S1，负载状态矩阵S标准化：对负载状态矩阵S中每个元素S_kj进行变换，得到标准化矩阵d，标准化矩阵d中元素d_kj计算方法如下：

S2，根据该STA业务偏好，对指标进行两两比较，重要程度使用1-9进行量化，得到判决矩阵Z；

之后，对于判决矩阵Z进行归一化处理，得到矩阵q；q中元素q_hj计算方法如下：

Z_hj为Z的元素；

接着对矩阵q按行求和得一向量G，G中元素

再进行归一化处理，得到权重向量ω，ω中元素

S3，将标准化矩阵d每行元素与权重向量ω对应相乘，计算得标准化带权判决矩阵E；E中元素E_kj计算方法如下：

E_kj＝d_kj×ω_h,k＝1,2,...,u,h＝1,2,...,4；

S4，确定最差解V⁺和理想解V^-：

其中，候选方案指矩阵E每行对应的AP，理想方案为理想解V⁺对应的AP，最差方案为最差解V^-对应的AP；R⁺表示候选方案到理想方案的距离，R^-表示候选方案到最差方案的距离；

S6，计算最优方案：

选择R_k最大的AP为最优AP。

本发明，STA业务终端连接AP后主动发送自身对网络服务质量的需求，AP根据网络状况判决自身是否处于超载状态，由此提高负载判断的准确性和灵活性。电力物联网中，对QoS需求不同的终端最终都能得到满足。之后，利用TOPSIS多属性判决算法根据终端的网络偏好，选择最优AP进行关联。

本发明与现有技术相比，其有益效果为：

现存的比较流行的自适应切换负载均衡方法，通过判断AP的MAC发送时延判定AP的负载情况，当时延超过预先设定阈值时则为超载，该方法忽略了不同业务对网络时延要求的不同，尽管AP关联STA较多，但可能都能正常运行。传统基于RSSI的负载均衡方法，通过获取的周围AP的信号强度，AP关联的STA数量选择最优AP进行接入，该方法的缺陷是有AP虽然关联了很多STA，但每个STA通信量很低，AP能够满足STA需求，所以造成判断不准确。本发明方法考虑不同种类业务终端对QoS需求不同，会话类要求低时延，交互类要求丢包率小，流类对抖动要求高，背景类对丢包率要求高。针对此情况，本发明以此为依据通过AP网络状况是否满足业务需求为依据判断AP是否处于超载状态，并通过TOPSIS多属性判断算法为不满足的STA选择最优AP进行关联，减轻了AP负载，从而实现了负载均衡，提高了网络带宽的利用率。

与现有的负载均衡方法如通过Mac发送时延判断方法，STA接入数量方法等相比较，本发明考虑了终端QoS需求，以此判断AP是否处于负载状态，判断准确率更高。通过优化STA选择问题，从而实现AP负载均衡。

附图说明

图1为面向边缘计算环境的无线网络负载均衡方法流程图；

图2为应用实例实验结果。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述。

本领域技术人员将会理解，下列实施例仅用于说明本发明，而不应视为限定本发明的范围。实施例中未注明具体技术或条件者，按照本领域内的文献所描述的技术或条件或者按照产品说明书进行。所用材料或设备未注明生产厂商者，均为可以通过购买获得的常规产品。

基于业务属性的负载均衡策略主要分为两步，第一步判断AP负载情况，计算当前AP关联的STA的QoS情况，如时延、带宽、抖动、丢包率等因素，判断AP的网络状态是否满足STA业务需求，第二步当不满足时，通过TOPSIS算法选择最优AP，将网络质量得不到满足STA关联到该AP上。

1.AP负载判断方法。

无线通信类业务根据内容通常划分为四类，会话类、流类、交互类、背景类。四种业务类型QoS需求如下。

(1)会话类业务包含语音会话，视频会话等，最大特点是端到端时延小，业务量上下行对称或几乎对称。对于会话类业务，需要考察的QoS指标主要是传输时延和时延抖动。对于丢包率和错包率来说，人的感官没有那么敏感，可以允许一些短暂的话音停顿和画面马赛克现象。

(2)流类业务包括视频点播，FTP下载等。虽然也具有实时性，但通常本地设有缓存来保持一定时间的业务连续性，该类业务对时延参数没有会话类业务敏感，但对抖动和业务带宽要求高。

(3)交互类业务指用户和远程设备进行在线数据交互的业务，包括Web浏览，数据库检索，网络游戏等，特点是请求响应要求高，时延通常比会话类业务长，但比流类业务短，对丢包率要求高，一般不允许丢包。

(4)背景类业务包括一些自动的后台E-mail收发，SMS、文件接收和数据库下载，这类业务的对传输时间没有很高要求，但对丢包率要求高，一般为零丢包率。对时延和抖动要求较低，采用尽力而为方式进行转发。

定义如下AP负载判断模型：

(1)定义门限向量o，o_j表示STA对指标j的门限要求。其中j＝1,2,...,4分别表示带宽、时延、抖动、丢包率四种门限值。O表示关联该AP的所有STA的门限向量构成的门线矩阵；O中元素O_ij表示与AP相关联的第i个STA的o_j值；

(2)定义服务向量f，f_j表示与AP相关联的STA当前指标j的值。F表示关联该AP的所有STA的服务向量构成的服务矩阵，F中元素F_ij表示与AP相关联的第i个STA的f_j值；

(a)带宽f₁。统计单位时间内传输的数据帧数量。

(b)时延f₂。

f₂＝t_rec+t_que+t_unpack+t_packet+t_send

t_rec，t_que，t_unpack，t_packet，t_send分别表示接收、排队、拆包解析、封包、发送时延。而通常Mac帧的接收和发送、拆包解析、封包时延为固定值，网络时延主要消耗在排队过程中，这里指考虑排队时间：

f₂＝t_unpack

排队时延的获取可以通过封包出队列时间减去如队列时间值获取。排队时延可以很好的表现网络拥塞状况。

(c)抖动f₃，指相邻的两个封包的RTT差。延迟抖动的测量可以通过802.11Mac层出队列的时间间隔获取。假设封包i’出队列时刻为t₁，封包i’+1出队列时刻为t₂，封包i’+2出队列时刻为t₃，抖动则为

f₃＝(t₃-t₁)-(t₂-t₁)

(d)丢包率f₄，可以通过计算失败的封包数、重传的封包数以及成功发送的封包数来计算。其中，TMAX为最大重传数。

f₄＝p^TMAX；

TxRetry表示重传的封包数，TxFail表示失败的封包数，TxSucc表示成功发送的封包数；

(3)定义效益向量b＝(1,-1,-1,-1)，其中带宽为增益型，越大越好，设效益值为1，而时延、抖动、丢包率为成本型，越小越好，设效益值为-1。

负载状态判断根据门限矩阵O以及网络性能F判断，计算约束矩阵U＝F-O，带权约束矩阵Y为U中每一行与b对应列相乘而得。

Y＝U×b

当Y所有元素均为正值时，可知所有STA的各项网络门限均满足，处于正常运行状态。而当存在负值时，即Y中元素Y_ij<0，则STA i的j指标没有得到满足，此时判断AP超载状态。

STA在初次连接AP前，首先扫描获取周围AP的RSSI信号接收强度，选择RSSI大于设定阈值的AP进行连接。AP负载状态判断流程如下：

(1)STA接入AP后，首先向AP发送自身业务信息，即门限向量o，AP接收后构建门限矩阵O；

(2)AP定时器重置开始计时，AP收集相关联STA的服务信息，计算每个STA当前使用的带宽、时延、抖动、丢包率，得到服务矩阵F；

(3)根据的服务矩阵F以及门限矩阵O，计算带权约束矩阵判定AP负载情况。如果矩阵Y中所有元素均为正值，则处于正常状态，等到下一周期，回到步骤(2)；如果矩阵Y中有元素为负值，则超载；

(4)选择没有得到满足的首个STA切换到其他AP中，等到下一周期，回到步骤(2)；

AP负载判断流程图如图1。

2.AP选择方法。

得到AP负载情况后，向服务要求没有得到满足的STA发送超载信号，请求其切换到其他轻载AP中，即为一个AP选择问题。AP之间通过互相通信，交换负载信息，结合STA周边的AP RSSI信息，通过多属性判决算法选择最优AP进行关联。

定义如下AP选择模型：

QoS没有得到满足的STA统计周边RSSI值高于设定阈值的AP，并将其BSSID发送给当前连接的AP，获得负载状态矩阵S，负载状态矩阵S由负载状态向量组合构成，假设符合要求的AP数量为u，AP_k表示其中第k个AP。具体描述见下：

(1)定义AP_k负载状态向量S_k，S_kj表示AP_k的指标j的状况。由AP_k的服务质量矩阵F可以计算得出当前AP_k的状态向量。AP每隔周期T广播自身负载状态向量。F中元素F_ij表示与AP相关联的第i个STA的f_j值。

(a)针对带宽S_k1，定义

(b)针对时延S_k2，定义S_k2＝min{F_i2}

(c)针对抖动S_k3，定义S_k3＝min{F_i3}。

(d)针对丢包率S_k4，定义S_k4＝min{F_i4}。

(2)STA接收到超载信号后，扫描得到周边AP得到其RSSI信息，通过AP之间广播自身负载状态向量S_k得到负载状态矩阵S，S表示为满足STA需求的AP负载状态矩阵：

S_kj表示AP_k的j指标情况。

(3)定义权重向量ω＝{ω₁,ω₂,ω₃ω₄}，通过多属性判决算法选择最优AP进行关联。

选择最优AP算法流程如下：

①QoS没有得到满足的STA统计周边RSSI值高于设定阈值的AP，并将其BSSID发送给当前连接的AP，获得负载状态矩阵S。

②AP结合负载状态矩阵，利用TOPSIS多属性判决算法选择最优AP推送给STA。

③STA断开与当前AP连接，关联推送AP。

TOPSIS是一种经典的多属性判决算法，基于候选方案到理想方案最近和到最差方案最远的原则。理想方案由所有候选AP的最优属性值构成，最差方案由所有候选AP的最差属性值构成，这里距离采用欧式距离计算方案间距离。

1)假设有u个满足STA业务需要的AP，由各候选AP的状态向量构成负载状态矩阵S。

2)负载状态矩阵S标准化。对负载状态矩阵S中每个元素进行如下操作，得到标准化矩阵d；

3)特征向量法定义属性权重。

a)根据STA业务偏好，对指标进行两两比较，重要程度使用1-9进行量化，其中1是比较同等重要，9是非常重要，2-8重要程度介于1和9之间，重要程度依次递增，得到判决矩阵Z。例如z₁₂表示带宽相对于时延的重要程度，该矩阵可通过运维人员经验设定，本发明对于不做特殊限制。

b)判决矩阵归一化处理。对Z中每一个元素计算

得到矩阵q。

c)按行求和得一向量。对每行计算

d)归一化处理：所得ω即为是权重向量。

4)标准化矩阵每行元素权重向量对应相乘，计算得标准化带权判决矩阵E。

E_kj＝d_kj×ω_h,k＝1,2,...,u,h＝1,2,...,4

5)确定最差解V+和理想解V-。因为带宽为效益性指标，理想解取所有方案中最大值，最差解取最小值。抖动、时延、丢包率为成型型指标，理想解取所有方案中最小值，最差解取最大值。

6)距离计算：计算每个候选方案到理想方案以及最差方案的欧式距离，其中候选方案指矩阵E每行对应的AP，理想方案为理想解V⁺对应的AP，最差方案为最差解V^-对应的AP；R⁺表示候选方案到理想方案的距离，R^-表示候选方案到最差方案的距离。

7)计算最优方案。

选择R_k最大的AP进行连接。

应用实例

基于上述策略，利用仿真工具进行仿真实验。实验中，设置m个AP(m＝3)，最大带宽容量分别为30Mbps，40Mbps，50Mbps，实验中设定AP的抖动以及时延服从泊松分布，丢包率默认设为0。设置12个STA，其中背景类、交互类、流类、会话类STA各三个。每种业务的QoS门限值设置如下：

使用负载比标准差描述试验结果，负载比标准差Lrsd表示表示m个AP的负载比标准差，其中load_max表示AP最大带宽容量，load_curr表示当前AP带宽使用情况，

表示AP的负载比，公式如下：

实验结果如图2所示，横坐标表示时间进度，单位为秒，每隔一个时间单位有一个STA关联到AP中。

(1)在0～5期间负载比标准差呈上升状态，该期间由于只有若干STA关联AP，存在AP可能处于空载状态，负载比标准差逐渐上升。

(2)5～12期间，STA根据AP的剩余带宽、时延、抖动等因素关联最优AP，不仅仅满足了自身业务运行的需要，还减轻了负载较重的AP负担。

(3)13时刻出现高峰，原因在于会话STA突然关联到AP中，会话类业务对带宽要求较高，打破了AP负载均衡状态，随后AP通过负载均衡策略，负载比标准差逐渐收敛到0.1。

现在的技术方法大多仅仅通过获取AP状态来判断AP负载情况，忽略了STA的业务运行状况，本发明结合AP状态信息和STA运行状况，根据网络中的带宽、抖动等QoS属性是否满足STA运行要求来判断AP负载情况，更佳符合现实情况。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (3)

1.一种面向边缘计算环境的无线网络负载均衡方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤(1)，定义门限向量o，o_j表示STA对指标j的门限要求；其中，j＝1,2,...,4分别表示带宽、时延、抖动、丢包率四种门限值；O表示关联该AP的所有STA的门限向量构成的门限矩阵，O中元素O_ij表示与AP相关联的第i个STA的o_j值；

定义服务向量f，f_j表示与AP相关联的STA当前指标j的值；F表示关联该AP的所有STA的服务向量构成的服务矩阵，F中元素F_ij表示与AP相关联的第i个STA的f_j值；

时延f₂＝t_unpack，t_unpack表示排队时延；

令封包i’出队列时刻为t₁，封包i’+1出队列时刻为t₂，封包i’+2出队列时刻为t₃，则抖动f₃＝(t₃-t₁)-(t₂-t₁)；

丢包率f₄＝p^TMAX；其中，TMAX为最大重传数，

TxRetry表示重传的封包数，TxFail表示失败的封包数，TxSucc表示成功发送的封包数；

定义效益向量b＝(1,-1,-1,-1)；

STA接入AP后，首先向AP发送自身业务信息，即门限向量o，AP接收后构建门限矩阵O；

步骤(2)，AP定时器重置开始计时，AP收集相关联STA的服务信息，计算每个STA当前使用的带宽、时延、抖动、丢包率，得到服务矩阵F；

步骤(3)，根据的服务矩阵F以及门限矩阵O，计算约束矩阵U，U＝F-O；之后，计算带权约束矩阵Y，Y＝U×b；根据带权约束矩阵Y判定AP负载情况；如果矩阵Y中所有元素均为正值，则所有STA的各项网络门限均满足，处于正常运行状态，等到下一周期，回到步骤(2)；如果矩阵Y中有元素为负值，即Y中有元素Y_ij<0，则STA i的j指标没有得到满足，此时判断AP超载状态；

步骤(4)，选择没有得到满足的STA切换到其他AP中，等到下一周期，回到步骤(2)。

2.根据权利要求1所述的面向边缘计算环境的无线网络负载均衡方法，其特征在于，步骤(4)中，选择没有得到满足的STA切换到其他AP的具体方法为：

步骤a，统计该STA周边RSSI值高于设定阈值的AP，并将其BSSID发送给当前连接的AP；假设该STA周边RSSI值高于设定阈值的AP数量为u，AP_k表示其中第k个AP；第k个AP负载状态向量S_k，S_k中元素S_kj表示AP_k的指标j的状况；

其中，S_k中元素

load_max表示该AP最大带宽容量；

S_k中元素S_k2＝min{F_i2}；

S_k中元素S_k3＝min{F_i3}；

S_k中元素S_k4＝min{F_i4}；

之后通过AP之间广播自身负载状态向量S_k得到负载状态矩阵S；

步骤b，当前连接的AP结合负载状态矩阵S，利用TOPSIS多属性判决算法选择最优AP推送给STA；

步骤c，STA断开与当前AP连接，关联推送的最优AP。

3.根据权利要求3所述的面向边缘计算环境的无线网络负载均衡方法，其特征在于，步骤b的具体方法为：

S1，负载状态矩阵S标准化：对负载状态矩阵S中每个元素S_kj进行变换，得到标准化矩阵d，标准化矩阵d中元素d_kj计算方法如下：

S2，根据该STA业务偏好，对指标进行两两比较，重要程度使用1-9进行量化，得到判决矩阵Z；

之后，对于判决矩阵Z进行归一化处理，得到矩阵q；q中元素q_hj计算方法如下：

z_hj为Z的元素；

接着对矩阵q按行求和得一向量G，G中元素

再进行归一化处理，得到权重向量ω，ω中元素

S3，将标准化矩阵d每行元素与权重向量ω对应相乘，计算得标准化带权判决矩阵E；E中元素E_kj计算方法如下：

E_kj＝d_kj×ω_h,k＝1,2,...,u,h＝1,2,...,4；

S4，确定最差解V⁺和理想解V^-：

S5，距离计算：计算每个候选方案到理想方案以及最差方案的欧式距离，其中，候选方案指矩阵E每行对应的AP，理想方案为理想解V⁺对应的AP，最差方案为最差解V^-对应的AP；R⁺表示候选方案到理想方案的距离，R^-表示候选方案到最差方案的距离；

S6，计算最优方案：

选择R_k最大的AP为最优AP。

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