基于网络触发的 IP 流移动性机制.doc

《基于网络触发的 IP 流移动性机制.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于网络触发的 IP 流移动性机制.doc（11页珍藏版）》请在三一文库上搜索。

1、精品论文基于网络触发的 IP 流移动性机制王青，李文璟（北京邮电大学，网络与交换技术国家重点实验室）5摘要：随着无线移动通信技术的迅猛发展，异构无线网络之间的融合将成为未来移动通信发 展的必然趋势。目前 3GPP 标准化组织在 EPS 中提出了多接入 PDN 连通性及 IP 流移动性的 方案，使多模终端同时使用多种不同的无线接入网络路由不同的 IP 流成为可能。本文从网 络触发流移动性的角度，设计了一种基于网络的 IP 流移动性触发机制，并结合网络性能以10及 IP 流的 QoS 需求，提出了一种基于 IP 流的移动性选择算法。并且通过仿真结果验证了 IP 流移动性机制在实现网络负载均衡的同时

2、，能够获得更好的用户满意度。 关键词：异构网络融合；IP 流移动性；触发机制；负载均衡中图分类号：TN91415Network-based IP Flow Mobility Trigger MechanismWANG Qing, LI Wenjing(Beijing University of Posts and Telecommunications, State Key Laboratory of Networking andSwitching Technology)Abstract: With the Multi Access Packet Data Network Connectivit

3、y and IP flow mobility20introduced by 3GPP, mobile devices with multiple wireless interfaces can connect to multiple access networks simultaneously, meanwhile allowing dynamic allocation of different IP flows todifferent access systems corresponding to their requirements. In order to enable IP flow

4、mobility, an effective IP flow mobility trigger mechanism is indispensible. However, among the existing technical standard and current literatures in IP flow mobility, almost no research involves the25trigger mechanism and decision algorithm. This paper proposes a mechanism for network-based IP flow

5、 mobility, which includes a trigger process and a network selection decision algorithm based on each IP flow. Simulation results validate the flexibility and efficiency of our proposed mechanism, which can achieve a better network load balancing as well as a higher user satisfaction.30Key words: IP

6、flow mobility; trigger mechanism; load balancing0引言随着无线通信技术的迅猛发展，异构无线接入网络之间的融合已成为未来无线通信发展 的必然趋势。在异构无线网络融合环境下，如何充分发挥不同接入网各自的优势，在多种网35络重叠覆盖的区域为移动终端提供无缝的业务连续性，是异构无线网络融合研究中的热点问 题。3GPP 标准化组织在系统架构演进（SAE）中引入了多接入 PDN 连通性及 IP 流移动性 的方案1，为异构无线网络之间的无缝切换提供了更细粒度的操作方式，同时也开启了异构 无线网络融合的新纪元。IP 流移动性2是指对于集成多种网络接口（如 3GP

7、P，WiFi，WiMAX 等）的移动终端40来说，既能够通过 3GPP 接入系统接入到 3GPP 核心网，同时也能够通过非 3GPP 接入系统 接入到 3GPP 核心网，且能够实现业务数据流在异构接入网络之间的无缝移动。目前已有的技术规范中针对支持 IP 流移动性的系统架构3、关键技术增强以及信令流 程4等方面进行了深入的研究和讨论，但对于 IP 流移动性的具体实现却没有给出详细的方 案及算法。同时，由于 IP 流移动性的标准化程度还不够成熟，现有文献中以 IP 流为粒度进作者简介：王青(1988-),女,在读研究生,网络管理通信联系人：李文璟（1973-），女，副教授，网络管理. E-mai

8、l: - 3 -45行网络选择或者为异构网络间的流移动性进行机制和算法相关的研究可谓凤毛麟角。鉴于此，本文提出了一种基于网络触发的 IP 流移动性机制，即由网络侧负责发起 IP 流 移动性并通过算法综合考虑各方面的影响因素实现每个 IP 流的接入网选择，终端进行辅助 将其获取的信息（如终端可用的接入网、信号强度及用户偏好等）告知网络侧。1流移动性机制501.1应用场景目前，已支持将非 3GPP 网络接入到统一的分组核心网 EPC5中。如图 1 所示，对于同 时具备 3GPP 网络接口和非 3GPP 网络接口的多模终端来说，在多种无线接入网络共同覆盖 的区域内，移动终端可以同时使用 3GPP 接

9、入和非 3GPP 接入路由不同的 IP 流。某一时刻， 由于网络状态发生变化、新的业务流产生等原因引起流移动性触发时，通过执行算法对 IP55流进行重新分配6。比如当某一接入上（3GPP 接入网）的负载过大时，可以将该接入上路 由的一个或多个 IP 流选择性的移动到另一接入（非 3GPP 接入网）上去。核心网3GPP接入网UMTS/LTE等非3GPP接入网WiFi/WiMAX等图 1 多接入场景示意图另外，根据 3GPP 针对多接入 PDN 连通性以及 IP 流移动性的相关标准规定，移动终端60同时接入的非 3GPP 接入网络最多只有一个，也就是说，Wifi 与 WiMax 两个网络中最多仅

10、能有一个作为被选网络。1.2接入选择框架本框架中引入了新的功能节点，负责在异构无线接入网络之间进行通信以及无线资源的 管理。所提框架如图 2 所示，需要说明的是，该框架并未包括异构网络环境中的所有逻辑功65能节点，仅将与流移动性中网络选择流程相关的部分呈现出来，其他现有的功能实体（如安 全性相关实体等）不在本文讨论范围之内。核心网CRRM实体文件数据库文件管理器选择决定算法模块3GPP接入网LRRM实体（例如LTE）非3GPP接入网LRRM实体（例如WiFi）会话持续时间 统计模块资源评估模块会话持续时间 统计模块资源评估模块资源采集模块资源预留模块资源采集模块 资源预留模块移动终端图 2 接

11、入选择框架该框架主要包括几部分：核心网侧的联合无线资源管理器，接入网侧的本地无线资源管70理器以及移动终端。 联合无线资源管理器（CRRM）作为将具体策略转化为特定算法的策略执行点，设置在核心网侧。主要包括三部分：文件数据库、文件管理器、选择决定算法模块。1、文件数据库：负责维护所有必需的参数信息，辅助选择决定算法模块进行 IP 流移动 的选择。752、文件管理器：监督影响流移动选择决定的各个实体（包括网络、用户、应用以及终 端），并将必需的信息存储在文件数据库中。文件管理器还将决定何时触发流移动选择算法， 并辅助选择决定算法模块执行算法运行结果。3、选择决定算法模块：具体算法机制将在第 2

12、节中进行详细介绍。 在无线接入网中设置本地无线资源管理器（LRRM），负责会话开始时的呼叫准入、会80话过程中与其他无线接入网络之间进行流移动相关信息的交换，以及处理移动终端上报的各 种有效信息（如终端从其他接入网的 LRRM 实体获知的可用接入网信息、用户偏好等）。 CRRM 评估未来一段时间内异构无线接入网络中的可用资源，并决定是否触发不同无线接 入网络之间的流移动。无线资源管理器实体主要包括下列功能：851、会话持续时间统计模块（CDSM）：负责控制和管理业务 IP 流持续时间及剩余时间。 例如，语音会话一般有个平均时间 120 秒，而对于非实时业务的其他类型（如流媒体业务） 来说，则可

13、以通过预期的数据大小进行评估。因此，CDSM 可以基于历史以及当前的数据 动态地更新会话持续时间值。2、资源评估模块（REM）：负责评估即将到来的时间内的可用资源。而本地无线资源90管理实体依据评估得到的未来可用资源的精确值决定是否允许呼叫准入，因此它的有效性在 该框架中非常重要。3、资源采集模块（RCM）：使用一组统一的标准参数对网络性能（例如网络总带宽、- 4 -95100105误码率）、网络状况（例如网络利用率以及负载情况）等相关信息进行采集，由此可使从不同接入网络中采集到的参数具有一致性。资源采集模块还需负责监视业务流结束后资源释放 时的快速发现。通常情况下，在大多数蜂窝网络中资源释放

14、的发现都会有几秒钟的时延，而 本文机制所采用的预期资源评估可以大大减少该时延。4、资源预留模块（RRM）：负责为即将开启的业务流或移动后的业务流预留资源。RRM 模块与其他模块相互作用决定某时刻的最大可用资源，并由此为即将到来的业务流分配资 源。每当接收到一个资源预留请求，RRM 立即与 REM 进行交互并对当前网络可用资源进 行总览；而当某些预留资源已被释放，RRM 则会立即告知 REM 更新资源状态。1.3机制流程描述对于终端用户来说，其支持多接入的能力提供了数据并行传输的基本条件。当移动终端 处于多个无线接入网络重叠覆盖的区域内，通常存在多个可用且稳定的无线网络连接。在这 种场景中，可以

15、为属于不同高层应用的业务数据流选择不同的无线接入网络，并可根据网络 和无线链路的动态变化情况，执行数据流重匹配的控制操作7。本文提出的基于网络触发的 IP 流移动性机制具体流程如下图所示：开始文件管理器监测各网络实体 采集流移动性所需参数终端上报用户偏好、可用接入 网信息通过各接入网LRRM实体对相关 资源进行统计、评估、预留是否满足流移动性触发条件 否是选择决定算法模块运行流移动性选择算法判断IP流路由规则是否发生改变否是触发IP流移动性结束110图 3 流移动性机制流程首先，由核心网侧 CRRM 实体中的文件管理器对相关实体进行监测，将终端上报的用 户偏好、可用接入网存储在文件数据库中。同

16、时，位于无线接入网中 LRRM 实体的 RCM 与 REM、CDSM 进行交互，对网络资源进行统计、评估、预测，将当前接入网的状况以及可- 5 -115120用资源情况上报给文件管理器。文件管理器根据触发条件决定是否触发流移动性选择算法，并将算法相关属性参数提供给选择决定算法（SDA）模块。最终 SDA 模块运行流移动性选 择算法（具体算法在第 2 节中进行详细介绍），为每个 IP 流选择合适的接入网。如果选择 决定算法运行结果与该 IP 流当前路由规则不一致，则由网络侧发起 IP 流移动性。2流移动性选择算法2.1系统模型假设本章中研究的网络环境下共有 n 种重叠覆盖的无线接入网络，带宽是各

17、种接入系统 为用户提供服务的基本资源，所考虑的移动终端均为可支持多种接入的多模终端，且具备同 时接入多种不同接入网络的能力。设移动终端当前可用的所有无线接入网络集合为N = Ni , i = 1, 2,L, n移动终端运行的所有业务流集合为f = fk , k = 1, 2,L, l（1）（2）125某一时刻触发流移动选择决定，需要对移动终端开启的 K 个 IP 流在其可用的 n 个无线 接入网络之间进行选择，可能为不同的 IP 流选择了不同的接入网，也可能选择同一个接入 网。影响流移动选择决策的接入网络属性集合设置为A = Aj , j = 1, 2,L, m（3）130基于历史数据或者当前

18、性能评估数据指示，网络 N i 所对应的属性 Aj 的参数值为 xij 。对 于不同类型的 IP 流来说，其对 QoS 的需求各不相同，表现在不同的属性值具有不同的重要 程度。3GPP 中将业务类型分为四种：会话型、流媒体、交互型以及后台型，其中，会话型 业务流对时延有较高的需求，但对丢包率要求不高，而对于 FTP 同步业务流来说情况正好 相反。因此，根据重要程度为不同类型 IP 流设置每个网络属性的权重值为w ( fk ) = wkj , k = 1, 2，Ll, j = 1, 2,Lm（4）135140145m其中，对于每个 IP 流 f k ，满足 wkj = 1 。j =1对于每个 I

19、P 流来说，流移动选择算法就是根据接入网络属性以及对应的权重值，为其 选择最适合的接入网络。将 IP 流根据优先级进行排序，按照优先级从高到低的顺序进行求 解。2.2改进的 DiA 算法为了避免 TOPSIS 算法8的排序异常问题，提供更准确的被选网络排序方法来选取最佳 接入网，我们使用改进的 DiA 算法来解决这个问题。在 DiA 算法中，通过测量每个备选方案与正理想解和负理想解之间的 m 维曼哈顿距离（而不是欧几里得距离）来克服 TOPSIS 算法的限制。当某个备选方案从候选方案列表中移 除时，曼哈顿距离可以呈现一致地变化。而且，正理想方案具有与正理想解之间的最短距离、 与负理想解之间的最

20、大距离，实际选取的“最佳”方案则是与正理想方案之间拥有最短距离 的一组备选方案，而不是取 TOPSIS 中距离理想方案的相对接近程度。下面将具体介绍 DiA 算法的原理。首先，与 TOPSIS 算法中的一样，计算每种属性的正理想解以及负理想解，也就是加权标准化决策矩阵 V 中每一列的最大值和最小值，见式 5 以及式 6。+- 6 -150a j = maxvij j（5）a- = minv jjij（6）下一步，计算在 m 维空间中每个备选方案的属性值与正理想解、负理想解之间的距离 时，TOPSIS 使用的是欧几里得距离，而 DiA 则选取其曼哈顿距离mi ijj（7）D+ =vj =1- a

21、+155mi ij j（8）D- =然后，取 D + 的最小值以及 D - 的最大值。vj =1- a-i imi ijj（9）min D+ = min D+ = minvj =1- a+mi ijj（10）max D- = max D- = minvi ij =1- a-160在由 ( D + , D - ) 组成的坐标平面上，点 (min D + , max D - ) 即是“理想方案”所对应的 点，我们称之为 PIA（positive ideal alternative）。那么，实际的最佳方案也就是距离 PIA 具有最短距离的被选网络，见图 4 所示。D-PIAD1- A1Di- Aim

22、inD+D1+ Di+ D+图 4 平面坐标图备选方案与 PIA 之间的距离可通过下列公式求得165R = (D+ - min D+ )2 + (D- - max D- )2（11）i i i最终，我们选取与 PIA 之间距离最短的备选方案（也就是 Ri 值最小的被选网络）作为 最佳网络。1702.3评价指数通过 DiA 算法，给每个 IP 流分配了一个最佳的接入网。通过执行流移动性，将移动终 端的所有 IP 流按照该算法结果进行路由。为了评估该 IP 流移动性机制的性能9，我们定义 了两个评价指标接入网络负载均衡度以及用户满意度，分别从系统性能和用户感知两个- 11 -175180方面考核所

23、提机制算法的性能。一、接入网络负载均衡度 异构无线网络中的负载均衡，通过将系统中的负载动态均匀的分摊到多个无线网络中，可以使不同类型接入网络之间的负载保持均衡分布，从而使系统能够更高效地协同利用网络 资源。带宽作为异构无线网络为用户提供服务的主要资源，其利用程度可以作为反映接入网 络资源分配情况的可靠依据。另外，在数理统计中，方差可以用来衡量一组数据波动程度的 大小。因此，我们取系统中所有被选网络的可用带宽的方差值来对负载均衡程度进行评估。每个接入网的可用带宽（Access Networks Available Bandwidth ，ANAB）可以通过下 列公式求得：B =occp ilk =

24、1Bassg ik（12）avaioccpBi= Bi - Bi（13）Bassg ik：表示网络 N i 为 IP 流 f k 分配的带宽；Boccp i：表示网络 N i 中已被占用的带宽；185Bi ：表示网络 N i 中的总带宽容量；Bavai i：表示网络 N i 目前可用的带宽数；190在求得 ANAB 之后，所有接入网的可用带宽的方差值（Variance of Access Networks Available Bandwidths，VANAB）即可获得。通过观察一段时间内 VANAB 值的浮动，可以 获知整个网络系统中异构无线接入网络之间的负载均衡情况。方差越大，说明负载均衡情

25、况 越差；方差越小或趋近于零时，说明负载均衡情况越好或者趋于负载均衡。 二、用户满意度（User Satisfaction，US）以用户感知为出发点，综合考虑移动终端所开启的特定 IP 流对于信号强度、信息传输 速率、时延、丢包率以及费用等方面因素的偏好，定义了能够反映用户满意度的效用函数 S，如下列公式所示：lS = (wk1 lnRBavai - bdk 4+ wk 2 ln+wk 3 ln- D + w ln lk 5- L + w ln C )iikkikii195k =1RrefBrefDrefLrefCref（14）其中，R 为被选网络的信号强度大小，bk 为 IP 流 f k 所

26、需带宽，D 为被选网络平均时延， d k 为 IP 流 f k 的最大可接受时延，L 为被选网络的平均丢包率， lk 为 IP 流 f k 的最大可接受 丢包率，C 为所需花销，wk 为 IP 流 f k 不同属性的相对权重。3仿真和性能分析2002053.1仿真场景和参数设置论文中假设所考虑的移动终端均支持四种无线网络接口，可同时接入到 UMTS、Wifi、 WiMax、LTE 四种不同类型的无线接入网络。假设仿真中某位置区域内共有 1000 个移动终 端，每个终端均开启四种不同业务类型的 IP 流，分别为会话型业务流、流媒体业务流、交 互型业务流和后台型业务流。另外，假设可用带宽、网络利用

27、率仅受所考虑的四种业务流影响，其他业务流对其产生 的影响不在本文考虑范围之内。210在为 IP 流进行移动性选择过程中，共考虑五个属性因素：无线信号强度（R）、网络可用带宽（B）、时延（D）、丢包率（L）以及价格（C）。不同接入网络的性能及属性参数 如表 1 所示，其中，网络可用带宽随着 IP 流的不断开启动态的变化。表 1 网络性能参数网络RB/MbpsD/msL/ 10-6C/(cent/byte)UMTS31400100100WiFi282002010WiMax330150205LTE2801001530不同类型 IP 流的 QoS 需求见表 2，根据不同属性对于不同类型 IP 流的重要

28、程度为不同类型 IP 流分配相应的权重如表 3 所示：表 2 IP 流各属性值IP 流类型RBDLC会话型业务流0.050.250.50.050.15流媒体业务流0.050.60.20.050.1交互型业务流0.050.150.150.350.2后台型业务流0.050.10.050.40.4215表 3 IP 流各属性对应权重IP 流类型比特率/Kbps时延/ms丢包率会话型业务流2015010-3流媒体业务流8030010-2交互型业务流5100010-6后台型业务流5300010-6220225230说明：上述网络性能参数以及 IP 流 QoS 需求等指标均为综合考虑技术标准以及相关文献1

29、0所指定的。另外，根据 3GPP 针对多接入 PDN 连通性以及 IP 流移动性的相关标准规定， 移动终端同时接入的非 3GPP 接入网络最多只有一个，也就是说，Wifi 与 WiMax 两个网络 中最多仅能有一个作为被选网络。3.2仿真结果与分析基于前文中介绍的适用于 IP 流移动性的 DiA 算法，将上述网络性能及 IP 流相关的需求 参数作为算法输入，通过 MATLAB 数学工具软件，对 IP 流移动性机制进行仿真验证；并 与垂直切换技术在网络资源利用率以及用户满意度两个层面上，分别进行实验对比分析。 一、网络资源利用率每当触发 IP 流移动性，随之开启流移动性决定算法，并按照算法结果为

30、每个 IP 流分配 对其来说最佳的网络接口。本章考虑的同时激活的最大用户数为 1000 个。随着用户数的增 多，异构网络中可用带宽也在不断减少，如图 5 所示。其中，实线代表 UA 算法下的各个网 络使用情况，虚线代表 DiA 算法下的网络使用情况。首先观察 UA 算法的运行结果，由于 WiMax 网络和 LTE 网络在性能方面均占有明显优 势，在用户数少于 700 时，随着用户数增大，两种网络可用带宽降幅显著，WiMax 网络尤 其明显，直降至网络过载。而 Wifi 网络只有在用户数超过 800 时才会被占用，UMTS 网络235240245则一直未被使用。然后再来观察 DiA 算法的运行结

31、果，如图中虚线部分所示，虽然起初 LTE以其性能上的绝对优势被选作最佳网络致使其可用带宽迅速骤减，然而在用户数超过 500 时，与 WiMax 网络的可用带宽逐渐接近，并呈现交替且同步降低的趋势，不会出现某个可 用网络资源迅速过载的局面。另外，UMTS 网络在本仿真过程中始终未被选用，与本文所选 取的影响因子有关。在本文所考虑的网络性能方面，UMTS 网络相比其他三种网络具有明显 劣势。实际上，UMTS 网络在很多方面也有其优点，比如具有更大的网络覆盖范围、更高的 安全性等等，而这些并不在本文的讨论范围之内，在我们未来的后续工作中可以对此进行下 一步的研究和讨论。事实上，UA 算法在接口选择过

32、程中没有针对不同类型的 IP 流设置不同的权重，从垂 直切换算法的角度将多种网络性能参数进行综合对比，为移动终端的所有 IP 流选取了同一 个网络接口。正是由于该算法不能将用户开启的所有 IP 流分摊到多个网络，从而容易造成 某个网络迅速超载，无法实现负载均衡。用户数/个图 5 两种算法下的 ANAB 情况根据上图中的仿真结果，继而可以得到接入网可用带宽的方差。由此，网络负载均衡度 与用户数之间的关系对比情况如下图所示。250用户数/个图 6 两种算法下的负载均衡情况如图 6 所示，红色虚线代表 UA 算法下整个系统的负载均衡情况，蓝色虚线代表 DiA算法的负载均衡情况。我们知道，各个网络之间

33、的可用带宽方差值越大，说明系统间的负载255260差别越大，负载均衡程度越差；反之，则说明负载均衡程度越好。由图可见，在用户数为100 附近时，UA 算法的可用带宽方差值不但没有趋于降低，反而达到一个小高峰，说明在 此之前并未实现负载均衡。虽然两种算法下的可用带宽方差值最终均趋于零，但是在整个仿 真过程中，对于同样的用户数而言，明显可见 DiA 算法的负载均衡情况始终优于 UA 算法。 由此，也验证了基于 IP 流粒度的移动性技术较垂直切换技术在网络负载均衡方面具有显著 优势。二、用户满意度该部分中，我们抽样选取 10 组用户数，每增大 100 个用户时，根据用户评价函数公式14 求得当前状态

34、下的用户满意度。公式中的部分参考值取值如下：Rref 为 1，Bref 为 1Mbps，-2Dref 为 100 ms， Lref 为 10， Cref 为 1。265图 7 所示分别为采用 UA 算法以及 DiA 算法之后，通过评价函数计算所得的用户满意 度柱状图。从图中可见，用户数在 01000 范围内的十组抽样值中，UA 算法求得的用户满 意度评价函数值全部明显低于 DiA 算法对应的结果。而且，随着用户数的不断增多，当用 户数达到 900 甚至 1000 时，UA 算法所得的用户满意度骤减；而对于 DiA 算法来说，用户 满意度整体较为平稳，即使用户数达到 1000 时，平均每用户的用

35、户感知也在可接受范围内。用户数/个2704结论图 7 两种算法下的用户满意度情况275280本文提出了一种由网络侧触发的 IP 流移动性机制和算法。该机制通过综合考虑网络性 能和当前状况、用户偏好以及 IP 流的 QoS 需求等各方面信息，因地制宜，为不同类型的 IP 流选择对其来说最合适的接入网。由于 IP 流移动性选择问题也可以归纳为一种多属性判决问题，本文中结合目前较为经 典的多属性决策算法，提出了一种改进的 DiA 算法。通过为 IP 流的移动性问题进行建模， 使用 DiA 算法进行求解，为每个 IP 流选择一个最合适的网络接口。最后，通过 MATLAB 对本章提出的算法进行仿真，从网

36、络负载均衡程度和用户满意度 两方面评价该 IP 流移动性算法性能，实验结果最终验证了算法的有效性，并且证实 IP 流移 动性方案与垂直切换技术相比，能够达到更好的负载均衡效果以及更高的用户满意度。参考文献 (References)2852902953001 3GPP,23.861-2009.Multi access PDN connectivity and IP flow mobilityS.2 3GPP,23.261-2010.IP flow mobility and seamless Wireless Local Area Network (WLAN) offloadS. 3 3GPP,2

37、3.402-2011.Architecture enhancements for non-3GPP accessesS.4 3GPP,23.401-2011.General Packet Radio Service (GPRS) enhancements for Evolved Universal TerrestrialRadio Access Network (E-UTRAN) accessS.5 姜怡华，许慕鸿，习建德. 3GPP 系统架构演进（SAE）原理与设计M. 北京：人民邮电出版社，2010年.6 I.T.Ahmed. Multi Access Data Network Conne

38、ctivity and IP Flow Mobility in Evolved Packet System (EPS)OL.2010.http:/ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?tp=&arnumber=5506524&contentType=Confere nce+Publications&queryText%3DMulti+Access+Data+Network+Connectivity+and+IP+Flow+Mobility+in+Evolv ed+Packet+System+.LB.EPS.RB.7 Antonio de la O

39、liva. IP Flow Mobility: Smart Traffic Offload for Future Wireless NetworksJ. Communications Magazine, IEEE,2011,10:124-132.8 P.N.Tran, N.Boukhatem. The distance to the ideal alternative (DiA) algorithm for interface selection inheterogeneous wireless networksOL.2008.http:/www.acm.org/9 Adiline Macriga, Anandhakumar. Mobility Management for Seamless Information Flow in a HeterogeneousNetworksJ. Journal of Computer Science, 2011, 7(2):270-278.10 F.Bari, V.C.M.Leung. Automated Network Selection in a Heterogeneous Wireless Network EnvironmentJ, Network IEEE, 2007, 21(1):34-40.