异构网络中基于博弈的多宿主用户带宽分配算法

针对异构无线网络中的带宽分配问题,将网络间的带宽分配模型转化为非合作博弈模型,提出一种基于非合作博弈论的动态带宽分配（ NCRA）算法。首先,根据用户的带宽需求,并充分考虑当前各种不同网络的负载因素,设计一种基于网络能力动态为用户分配带宽的效用函数;然后,通过证明效用函数为凹函数来验证网络间非合作博弈纳什均衡的存在性,并获得网络间的最佳带宽分配策略;最后,通过仿真实验,验证所提出算法的性能。     

基于二分图的两级动态异构网络选择方案

通信技术的发展,使多种接入技术并存的异构网络成为未来通信网络的发展趋势,随着用户业务QoS需求的提高和传输带宽的增加,现有的网络选择算法已经不能满足用户高质量的通信需求。针对异构无线网络频谱资源日益紧缺的问题,提出了由用户端和网络端共同参与的两级动态网络选择方案。该方案包括灰度关联分析法和二分图联合优化匹配算法,通过用户端和网络端的共同决策,算法在有效满足移动用户业务服务质量需求的前提下,优化了系统吞吐量,均衡了网络负载。仿真实验表明,相对传统算法,该方案极大地提高了异构网络频谱资源利用率并降低了用户在无线网络间的切换概率,实现了用户需求和网络资源的合理配置。     

基于博弈论的Multi-homing负载均衡

针对移动网络的多主接入中的负载均衡问题,提出一种基于博弈论的解决方案。通过建立效用函数,量化用户对带宽的需求,根据用户对网络带宽的需求建立Bertrand博弈模型,求解出用户需求带宽的Nash均衡价格,并利用Nash均衡价格调整带宽资源的分配,从而最大化网络自身收益。仿真结果证明算法是有效的,该方案能够合理有效地利用带宽资源,实现了负载均衡。     

异构蜂窝系统中动态联合呼叫接纳控制算法

针对异构蜂窝系统的接纳控制问题,设计了一种动态联合呼叫接纳控制算法。该算法采取TOPSIS法选择最优接入网,根据系统负载分布情况动态调整网络资费,对用户的接入选择决策施加影响,以均衡网络间负载;针对不同的呼叫优先级,采取多级接入阈值及动态带宽分配策略,在接入控制环节进一步改善系统性能及用户体验。仿真结果表明,该算法在重视用户偏好的同时实现了负载均衡,降低了呼叫阻塞率和掉线率。     

基于动态负载均衡的层次性移动IPv6路由优化方案

针对层次性移动IPv6网络负载过重时存在的MAP负载分配失衡的问题,提出一种动态的MAP负载调度方案。方案中,MAP通过提出的计算模型,以带宽使用情况作为参数计算当前的负载。当检测到网络负载分配失衡时,根据MN的移动趋向调度MAP之间的负载,使网络中的计算资源合理分配,优化网络性能。仿真结果表明,该方案能有效地改善网络的整体服务质量,降低通信时延和减少通信过程中的丢包率。     

多蚁群算法的网络负载动态均衡方法

针对网络资源管理中的负载均衡与优化问题,提出一种多蚁群网络负载动态均衡方法,采用网络流量工程理论中拥塞控制机制实现信息素随网络流量动态释放与更新。算法通过蚁群间信息素的动态相互作用（蚁群内信息素相互增强,蚁群间信息素相互削弱）,将代表网络负载的蚂蚁合理分配到可用路径,避免蚂蚁集中到特定路径而造成网络拥塞。实验结果表明,通过路径信息素控制能够实现网络负载均衡,有效提高网络在路径延时、平均带宽利用率和平均丢包率方面的性能。     

基于空间拥塞博弈的自适应负载频谱分配算法研究

未来认知无线网络中,特定区域的频谱拥有者控制大量不同带宽的频谱带并为不同的认知用户提供通信服务,如何在这多个频谱服务提供者和多认知用户共存的环境中提高动态频谱访问的可靠性,从而实现频谱访问的负载均衡成为了一个关键问题。通过对上述多对多分配问题进行简化,并运用空间拥塞博弈模型对其进行扩展分析,提出了基于空间拥塞博弈的自适应负载频谱分配算法,对算法纳什均衡存在性进行了理论分析并详述了添加负载调控的效用函数设计。仿真实验结果表明,本算法能有效加快收敛速度,提高系统吞吐量,达到改善频谱访问可靠性和均衡负载的效果。     

异构无线网络终端服务感知的动态负载均衡机制

异构无线网络负载均衡是提高网络服务质量的关键技术之一。现有负载均衡机制大多没有考虑用户的个性化业务在请求网络资源时存在的差异,同时缺乏一种用户满意度保障机制。针对这一问题,提出一种终端服务感知的动态负载预先均衡机制。首先,采用模糊数学的推理方法,计算出终端对各个候选网络的接入期望值。在此基础上,充分考虑各候选网络的资源拥塞状况,有选择性地将该终端用户业务链接切换到低资源拥塞率、高接入期望值网络中,从而缓解网络中的局部热点,提高网络资源有效利用率与用户满意度。仿真结果表明,该机制能够显著均衡网络中各个无线接入点的工作负荷,有效减少拥塞发生的概率,改善用户的网络体验。     

异构无线网络中的Ad Hoc路由及QoS分析

首先分析了纯Ad Hoc网络环境下具有QoS保证的几种典型路由协议,然后阐述了异构无线网络的体系架构以及异构网络环境下的Ad Hoc路由,包括基于节点位置信息的路由分级路由、提高网络容量的多跳中继路由、实现网络负载均衡的路由,以及跨层路由协议。最后,总结了在异构网络环境下提出的基于Ad Hoc网络多跳中继路由的负载均衡策略的研究工作,分析了仿真结果。     

基于邻居集合的WiMAX网络带宽资源调度算法

在轮询带宽调度和随机带宽调度两种经典算法的基础上,提出了一种基于邻居集合的带宽资源调度算法来分析和优化WiMAX(world interoperability for microwave access)网络的带宽分配和调度过程.该算法通过使用邻居集合和优先列表,对网络中的用户站,尤其是对使用Mesh模式连接的用户站之间的带宽调度进行了优化,使无线网络的带宽资源能够在网络局部得到优化调度,以达到优化整个无线网络的带宽调度效率.NS2模拟结果表明,该算法具有更低的延迟和更高的吞吐量,能够更好地利用网络资源.     

Fair resource allocation and stability for communication networks with multipath routing

Multipath networks allow that each source-destination pair can have several different paths for data transmission, thus they improve the performance of increasingly bandwidth-hungry applications and well cater for traffic load balancing and bandwidth usage efficiency. This paper investigates fair resource allocation for users in multipath networks and formulates it as a multipath network utility maximisation problem with several fairness concepts. By applying the Lagrangian method, sub-problems for users and paths are derived from the resource allocation model and interpreted from an economic point of view. In order to solve the model, a novel rate-based flow control algorithm is proposed for achieving optimal resource allocation, which depends only on local information. In the presence of round-trip delays, sufficient conditions are obtained for local stability of the delayed algorithm. As for the end-to-end implementation in Internet, a window-based flow control mechanism is presented since it is more convenient to implement than rate-based flow control.     

基于网络编码的分布式无线光网络在线优化

最近, 一种集成骨干光传输网络、无源光网络和无线接入网的混合宽带无线光网络被提出。这种网络具有大带宽、低费用和无处不在的信息接入等特点。考虑在这种网络中的基于网络编码的多播会话的设计问题, 使得网络效用最大化, 而布网的费用最小化。这个问题被转换为一个混合的整数非线性规划问题, 精确求解极其困难。为了使得问题简化, 采用了一种两步优化方法进行求解, 交替地为多播会话选择光网络单元和网关。在每一次迭代过程中需要解决两个问题：光网络的网络编码设计问题和无线网络的用户和带宽分配问题。前者通过基于拉格朗日对偶分解的分布式方法实现; 后者通过广义Benders分解实现。通过仿真验证了所采用的方法的有效性。     

基于机会约束规划的无线Mesh网跨层优化算法

以无线Mesh网的联合拥塞控制与功率控制为优化目标,针对网络中的不可控数据流与无线传播环境的时变随机性两类随机性因素,结合随机网络效用最大化理论,建立了无线Mesh网的跨层联合优化模型。将无线Mesh网络中的不可控数据流和时变无线传播的干扰建模为随机变量,采用机会约束规划方法进行分析,最后利用遗传算法求解该随机优化问题,并进行了仿真验证。仿真结果反映了网络速率、节点发射功率与链路置信水平三者之间的定量制约关系。     

密集小蜂窝网络中基于负载均衡的能效方案

针对密集小蜂窝网络中断概率高、负载不均衡的问题,提出了一种基于负载均衡的能效方案。在保证用户中断概率、最小速率等约束条件下通过联合优化负载均衡和基站开关模式,最大化网络能效,优化问题是一个非凸的NP-hard问题,求得最优解是相当复杂的,因此把原最优问题分解成两个次优化子问题：首先,负载均衡方案在给定的基站开关模式下给出最优负载均衡策略;其次,在满足用户最小速率约束条件下设计最优基站开关模式。实验结果表明,当用户数少于180时所提方案中断概率为零,而传统的最大信干噪比（Max-SINR）算法中断概率达到11%,在网络能效方面,所提方案均高于基站任意关闭（Ran-off）算法和基站不关闭（No-off）算法。所提方案能够提高网络能效且保证负载均衡。     

基于NOMA的5G超密网计算迁移与资源分配策略

针对5G超密网中移动设备计算能力不足、频谱资源有限的问题,提出了一种基于非正交多址接入（NOMA）的计算迁移与带宽分配策略。首先,对系统模型进行了分析,并在此基础上以最小化设备计算代价为目标对所研究的问题进行形式化定义;然后,将该问题分解成设备的计算迁移、系统的带宽分配和设备的分组匹配三个子问题,并利用模拟退火、内点法和贪心算法对这三个子问题进行求解;最后,通过联合优化算法对上述子问题进行交替性迭代求解,最终获得最优计算迁移和资源分配策略。仿真结果表明,所提出的联合优化策略不但优于传统的正交多址接入（OMA）方式,而且能获得比平均分配带宽的NOMA技术更低的设备计算代价。     

基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法

将粒群和遗传算法相融合,提出了基于遗传粒群路径优化的网络拥塞控制方法,该方法在满足带宽、时延、费用多项QoS指标的条件下对负载进行路径优化,以负载均衡分布函数和资源消耗函数作为优化目标,旨在消耗尽可能少的网络资源的同时,也使网络负载的分布尽量均衡,从而避免网络拥塞。仿真结果表明该方法的有效性和可靠性。     

Stability of data networks under an optimization-based bandwidth allocation

It is known that a data network may not be stable at the connection level under some unfair bandwidth allocation policies, even when the normal offered load condition is satisfied, i.e., the average traffic load at each link is less than its capacity. In this note, we show that, under the normal offered load condition, a data network is stable when the bandwidth of the network is allocated so as to maximize a class of general utility functions. Using the microscopic model proposed by Kelly (1997, 2001) for a transmission control protocol (TCP) congestion control algorithm, we argue that the bandwidth allocation in the network dominated by this algorithm can be modeled as our bandwidth allocation model, and hence that the network is stable under the normal offered load condition. This result may shed light on the stability issue of the Internet since the majority of its data traffic is dominated by the TCP.     

A new approach to dynamic bandwidth allocation in Quality of Service networks: Performance and bounds

Efficient dynamic resource provisioning algorithms are necessary to the development and automation of Quality of Service (QoS) networks. The main goal of these algorithms is to offer services that satisfy the QoS requirements of individual users while guaranteeing at the same time an efficient utilization of network resources.In this paper we introduce a new service model that provides per-flow bandwidth guarantees, where users subscribe for a guaranteed rate; moreover, the network periodically individuates unused bandwidth and proposes short-term contracts where extra-bandwidth is allocated and guaranteed exclusively to users who can exploit it to transmit at a rate higher than their subscribed rate.To implement this service model we propose a dynamic provisioning architecture for intra-domain Quality of Service networks. We develop a set of dynamic on-line bandwidth allocation algorithms that take explicitly into account traffic statistics and users’ utility functions to increase users’ benefit and network revenue.Further, we propose a mathematical formulation of the extra-bandwidth allocation problem that maximizes network revenue. The solution of this model allows to obtain an upper bound on the performance achievable by any on-line bandwidth allocation algorithm.We demonstrate through simulation in realistic network scenarios that the proposed dynamic allocation algorithms are superior to static provisioning in providing resource allocation both in terms of total accepted load and network revenue, and they approach, in several network scenarios, the ideal performance provided by the mathematical model.