人脸识别门禁系统最大的特点是接入技术的不同，人脸识别门禁系统融合多种无线接入技术给无线资源管理带来巨大的挑战。同构网络中资质的无线资源管理方法不能解决整个人脸识别门禁系统的资源配置和优化,如传统的准入控制算法没有考虑到异构网中的不同网络间的差异，无法适应人脸识别门禁系统容量有限的问题，而且增加了如何优化使用多接入网络的问题。

人脸识别门禁系统的特点决定了其无线资源管理机制的联合控制特征，包括网络联合、资源联合、机制联合。这些特点和特征的出线是设计新的适合与人脸识别门禁系统的无线资源管理算法的最大挑战。如果设计一种异构玩过的准入控制算法，当新的连接到达时，异构网络的准入控制机制需要判断：发起连接请求的网络和互连的其他网络是否有空闲资源？遵循怎样 的策略机制来判决是否准入当前的连接请求？

在人脸识别门禁系统中，不同的接入网也有不同的特点。对具有多种不同资源、提供多种不同服务的网络，关键是如何根据每个业务的Qos请求为其提供最后的无线承载。可以对达到的业务力量拆分与联合流量调度，然后将业务流映射为不同接入网中的的不同服务等级，在各接入网中分别传输，从而提高整个人脸识别门禁系统的服务质量。对于以紧耦合方式互通的异构网络的连接节点来说，可以在异构无线网络的连接点处理将接受或发送的数据流进行拆分。拆分的原则是易于不同业务流对人脸识别门禁系统服务质量的不同要求。拆分后的数据流分别在两个字网络中进行传输，在到达的终端或连接节点后进行流量的汇聚，从而可以提高人脸识别门禁系统的服务质量。

在对人脸识别门禁系统的多种业务进行流量调度时，所有到达的数据流的排队和优先级管理均有联合流量调度器负责，并进行联合准入控制。准入控制算法负责在最大化地利用人脸识别门禁系统容量和减少由于数据包的丢失率增加而造成服务质量下降这二者之间取得有效的平衡。

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