1.一种认知异构无线网络垂直切换方法，其特征在于，包括以下步骤：

101、首先，用户侧结合层次分析法和灰度关联分析法对候选网络进行网络排序，用于网络排序的属性包括时延、网络容量、接收信号强度和网络负载率，网络排序过程被规划为三个步骤；首先，获取符合RSS>RSS0的候选网络的时延、网络容量、接收信号强度和网络负载率等属性参数，其中RSS0为接收信号强度阈值；其次，使用AHP方法获得各个参数的权重值；最后，使用灰度关联分析法获得候选网络的GRA排序；

102、根据步骤101得到的GRA排序结果，首先将用户集合U和网络集合N作为二部图最大匹配算法的输入，判断用户集合数量和网络集合数量是否相等；若不相等，对原始二部图进行标准化处理；其次，根据步骤101求出的各个候选网络的GRA值，为标准化后的二部图中的每条边赋权值；最后，采用二部图最大匹配算法求解用户与网络间的完美匹配，通过使二部图的总权最大，达到用户服务质量全局最优的目标。

2.根据权利要求1所述的一种认知异构无线网络垂直切换方法，其特征在于，所述步骤

101在进行网络排序之前，首先使用层次分析法获取切换判决属性的权重，为了构建属性之间的重要性对比矩阵，AHP采用重要性对比矩阵来衡量属性之间的重要性；其中，中间值被用来表示不确定的情况，若用户不确定属性间的重要性是1还是3，则可以选择中间值2，属性间的重要性不相等，得到四个属性之间的重要性对比矩阵，且该矩阵为4×4大小的方阵。

3.根据权利要求2所述的一种认知异构无线网络垂直切换方法，其特征在于，所述步骤

101使用灰度关联分析法获得候选网络的GRA排序，具体为：假设终端设备的候选网络集中有n个网络，切换判决属性有p个，那么终端需要做的就是计算出n个候选网络的p个属性的加权综合效益值GRA，并按照GRA的大小对候选网络进行等级排序，具体步骤如下：

1)、根据不同网络的不同判决属性值，构建决策矩阵；构建决策矩阵D，如下：其中，j∈{1,2,3,4}，i∈{0,1,2......n‑1}，dij表示网络i的第j个属性的值。di1,di2,di3,di4分别表示网络容量、RSS、网络负载率、时延；

2)、将决策矩阵D进行归一化处理；

3)、得到比较序列 之后，定义理想序列为最优候选网络所对应的属性队列，根据判决参数的归一化表达式定义可知，当 或无限逼近1时，候选网络的该属性的性能是最优的，因此，用户倾向于选择 的候选网络，理想序列 表示为：

3)、根据比较序列和理想序列得到灰度关联系数 灰度关联系数 用来表征候选网络i的属性j的值接近 的程度，根据灰度关联系数 和各属性参数的权重值，求得GRA的表达式如下：

其中

ωj为属性j的权重，取GRAi中的最大值作为目标网络。

4.根据权利要求3所述的一种认知异构无线网络垂直切换方法，其特征在于，所述2)采用max‑min归一化方法，其中包含成本型参数和效益型参数，对于成本型参数，其值越小越好；对于效益型参数，其值越大越好，时延、网络负载率为成本型参数，网络容量、接收信号强度为效益型参数；其中，xij表示网络i的第j个属性的值，对于成本型参数，xij归一化后的表达式为：

对于效益型参数，xij归一化后的表达式为：其中，max{xij}表示xij中的最大值，min{xij}表示xij中的最小值。

5.根据权利要求3所述的一种认知异构无线网络垂直切换方法，其特征在于，所述步骤

102二部图的最大匹配步骤如下：

(1)原始二部图由用户集合U＝{U0,U1,U2...Um‑1}和网络集合N＝{N0,N1,N2...Nn‑1}组成，根据贪心算法的原理，将m个用户分为k组，每组n个用户进行网络选择；

(2)根据步骤101求出的GRAj的值，将GRAj的中位数设置为服务质量阈值σ，当阈值σ取GRAi的中位数时，不会出现服务质量过大或者切换率过小的问题，当二部图中的边权大于b

σ，且M中存在匹配关系，则将边权设置为GRAij×1.1，否则边权仍旧等于GRAij，反之，当二部图中的边权小于σ，则将边权设置为0；通过比较阈值给二部图赋权值，将双目标函数优化问题转化为单一目标函数优化问题，即二部图的最大完美匹配问题；

(3)采用改进的KM算法求解二部图的最大匹配问题。

6.根据权利要求5所述的一种认知异构无线网络垂直切换方法，其特征在于，所述采用改进的KM算法求解二部图的最大匹配问题，具体流程包括：(1)对于给定的具有二部划分(V1,V2)的完全加权二部图G，从任何平凡顶标l开始，确定(Kn,n,w)的l等子图Gl，并且在Gl中选取一个匹配M。若匹配M饱和G中的结点集V1，则M是完美匹配，也即M是最优匹配，算法终止。否则转入(2)；

(2)基于匹配M，在(Kn,n,w)的l等子图Gl中执行匈牙利算法，该算法终止于S属于V1，T属于V2，且N(S)＝T。利用公式

计算值αl，然后计算新的可行顶标l’，并用l’替代l，以Gl’替代Gl，转入(1)。