非均匀多信道Ad Hoc网络信道选择方法

提出了一种基于混合博弈的Ad hoc网络多信道选择算法,以最大化每个节点吞吐量为目标,研究了在多个信道速率不同的情况下节点对接入信道的选择问题. 首先通过建立饱和吞吐量模型来量化节点选择不同信道所获得的收益,然后利用混合博弈纳什均衡理论分析不同用户数时的信道选择策略,并提出一种混合策略信道选择算法,以最大化每个节点的吞吐量,同时保证了信道分配的公平性. 仿真结果表明,该算法能较大地提高系统吞吐量,在多用户竞争情况下,与随机选择和共享信道等策略相比,吞吐量至少提高了15%.     

光突发交换网的带宽管理策略

针对支持多业务的光突发交换网，提出一种新的基于波长的带宽管理策略。给出了用于带宽管理的3个波长分配方案。静态分配方案基于各业务类的权重来分配波长；动态分配方案则根据加权流量来分配波长；优化分配方案基于流量预测器和动态优化算法，使网络的加权吞吐量接近最大化。仿真分析3个分配方案的性能，以加权丢包率作为性能指标，结果表明优化分配方案的性能最佳。从网络运营商的角度来说，优化分配方案可以使网络的收益最大化。     

超密集网络中混合接入方式下基于分组的资源分配

针对混合接入方式下的超密集异构网络中存在的干扰及频谱资源分配问题,提出了一种基于分组的资源分配方案.根据Small cell间的干扰采用模拟退火算法对Small cell进行分组;运用基于最小信干噪比最大化的信道分配方案对分组后的网络进行信道分配.给出了混合接入方式下用户的资源使用方式.仿真结果表明,该方案可以有效地抑制干扰,提高系统性能.     

基于不完全信道信息的D2D功率分配算法

针对蜂窝与终端直通(Device-to-device,D2D)混合网络中的不完全信道状态信息(Channel state information,CSI),提出了一种基于不完全CSI的最优功率分配算法。利用拉格朗日乘数法推导出了最优功率分配解的闭式表达式。相对于传统的最大发送功率分配方案,该最优解受信道信息误差的影响较小,具有较好的鲁棒性。仿真结果表明,本文算法可以节约发送功率,并得到更大的接收信噪比。     

协同通信系统中基于系统容量的功率分配研究

对放大转发协同中继系统进行了容量分析,综合考虑源节点与中继节点以及各中继节点之间不同功率分配对系统容量的影响．基于中继信道强度的瓶颈效应,提出了一种使系统容量最大的优化功率分配方案,并得到了源节点功率Ps、中继节点总功率Pr、各个中继节点功率Pi的闭合表达式．仿真结果表明,相比传统的等功率分配,该方案使系统容量显著提高,特别是当信道信噪比较低时,提高比例超过90％;又因其复杂度低,该算法有很强的实用性．     

P2P节点在线机制的纳什均衡和社会最优策略

针对P2P网络中节点均追求个人收益的最大化导致系统收益不能达到社会最优的问题,提出向请求节点征收接入费用的方案。依据P2P网络节点的在线机制,建立服务台数随机变化的连续时间排队模型,采用矩阵几何解方法,基于不可观察排队规则进行系统模型的稳态分析,给出节点平均延迟以及节点激活率等指标的表达式。构造收益函数,分析节点在线机制的纳什均衡策略和社会最优策略,通过合理的收费方案,实现P2P网络的社会最优。     

煤矿井下无线传感器网络分布式信道快速分配算法

在深入分析现有的分布式信道分配算法的基础上,结合无线传感器网络节点分布的特点和网络架构等特征,通过采用接收者协议干扰模型和确定网络节点最小发射功率的方法,提出了基于网络拓扑最大链路边数的分布式信道分配算法CALENT.与现有的无干扰分布式信道分配算法Dis-Link的深入分析和对比研究表明,CALENT算法在同信道干扰指数和算法收敛速度等方面具有明显的优势,性能表现更为优越.     

时变协作通信系统中的联合码设计与功率分配

针对协作通信网络中的信道时变特性,以系统错误概率为准则,设计了一种新的系统方案．根据编码函数,对不同信道上的发送信号选择具有最佳汉明距离的纠错码进行保护,使系统错误概率最小．在此基础上,采用时变功率分配算法对信源节点和中继节点的发送功率进行优化分配．理论分析及仿真结果表明,该方案可使帧错误性能改善07 dB．     

无线AdHoc网络中一种基于演化博弈的信道接入机制

针对多个有限理性用户接入多个信道的无线Ad hoc网络中,如何实现系统容量最大化问题,提出了一种基于演化博弈的信道接入机制。在该机制中,为了确保用户以分布式的行为方式实现系统容量最大化,推导并定义了一种新的收益函数,并在此基础上设计了一种能以较快的速度收敛到Nash均衡解的动态信道接入算法和与之对应的动态方程。理论分析和仿真结果表明,所提出的收益函数能在基于博弈的框架下实现系统容量最大化,且与之对应的动态方程具有全局逐步稳定性,当用户发生局部的理性偏移时能保证较快收敛和较小性能偏离。     

单播中继协议性能分析及中继选择

对多入多出多中继系统中的单播中继协议进行了性能分析,给出了接收信噪比表达式,该表达式可表示为中继节点前向/反向信道部分奇异值和部分奇异矢量夹角的函数. 基于容量最大化准则,简化了单播中继协议的容量表达式,提出了基于瞬时信道状态信息和平均信道状态信息的中继节点选择方法,实现了信道信息反馈开销与系统各态历经容量之间的折中.     

基于联合资源分配的飞蜂网吞吐量优化研究

研究了基站功率连续可调的飞蜂网络(femtocell networks)中最大化最小飞蜂窝吞吐量问题。提出一种轮循优化算法JPCA(joint power and channel allocation),对功率控制和信道分配进行优化。首先在确定的信道分配方案基础上,利用求解线性分式规划问题优化功率控制;继而,在所得的功率分配方案基础上,利用贪婪策略优化信道分配;依次轮循,直至收敛于某一最优解。模拟实验表明,同目前常用的资源分配算法相比,JPCA算法可大幅提升网络性能。     

基于无线广播优势的无线Mesh网络负载感知多播算法

提出了基于无线广播优势的负载感知多信道多播(W-LMCM)算法,以解决最大化服务用户数的多播路由与信道分配问题,将起始于同一节点的兄弟链路视为整体进行信道分配,充分利用无线广播优势节省带宽;提出最大信道号信道分配方法,避免随机信道分配带来的不利影响;在满足干扰范围内信道容量约束条件下,以最小化干扰为目标为链路分配信道,解决无干扰信道分配引起的服务用户数受限的问题.仿真结果表明,W-LMCM算法能有效提升多播吞吐量及网络服务能力.     

无线认知自组网报文多播问题: 随机网络编码方法

基于随机网络编码技术研究了无线认知自组网的报文多播传输技术.首先提出报文多播传输的核心问题,称作多信道单跳报文多播问题(multi-channel single-hop wireless multicast problem,MCSHWMP),并且给出多信道单跳报文多播问题的定义,基于此提出其四元模型;然后提出基于网络编码技术的无线认知自组网报文多播传输算法框架,并根据该框架提出几种候选算法.所提算法通过网络编码技术充分利用无线通信的广播性质,显著节省了无线认知自组网报文多播传输报文传输数量;综合考虑无线认知自组网传输网络节点间不同信道的访问权限及报文的传输质量,使上游网络节点的每次报文传输都能使后续节点的报文收益得到最大化;从而有效节省多播传输组合报文中用于解码的附加信息,同时降低无线认知自组网传输报文的长度.仿真测试与分析结果表明,针对多信道单跳报文多播问题基于网络编码技术的算法相对于非网络编码算法明显节省报文传输数量,且在链路报文传输成功率较高但小于1时优势较大,节省报文数量可达50%.     

移动边缘计算中的时延和能耗均衡优化算法

为了提升移动边缘计算（MEC）网络中的任务卸载效用,提出了一种基于任务卸载增益最大化的时延和能耗均衡优化算法.通过分析通信资源和计算资源对时延和能耗这2种性能指标的制约关系,将原问题分解为联合发射功率子信道分配子问题和MEC计算频率分配子问题.通过Karush-Kuhn-Tucker条件,导出了最优的MEC计算频率闭式解.此外,提出了一种基于二分法的发射功率分配算法和基于匈牙利二部图匹配的子信道分配算法.仿真结果表明,提出的算法相比传统算法可以显著提升用户的任务卸载效用.     

基于带宽优化分配和Shapley值的网络收益

针对多域联盟网络中的带宽分配和收益问题,提出了一种基于带宽优化分配的收益最大化算法和基于Shapley值激励的收益分享机制.利用在端到端的Qo S约束条件下与每个管道s相关联的效用函数Us(as),结合Qo S约束条件下的带宽分配模型,应用于多域网络联盟的带宽拍卖,从而实现联盟的收益最大化.将联盟博弈理论和Shapley值用于联盟收益分享,根据在全部AS之间按Shapley值的比例进行分享的机制来激励联盟中的ASs,从而为整个联盟提供更多容量.结果表明,提出的带宽优化分配算法和收益分享机制既能使整个联盟收益最大化,又能增加整个联盟的收益和其自身的收益分享.     

基于深度强化学习的多小区NOMA能效优化功率分配算法

在下行多小区非正交多址接入系统中,功率分配是决定系统性能的关键因素之一。由于多小区系统间的功率优化问题的非凸性,获得最优功率分配在求解上非常困难。为此提出了一种基于深度强化学习最大化能效的功率分配算法,将深度Q网络作为动作?状态值函数,将系统能效直接设置为奖励函数,优化信道功率分配,使系统能量效率最大化。仿真结果表明,该算法比加权最小均方误差、分式规划、最大功率和随机功率算法等能够获得更高的系统能量效率,在算法计算复杂度、收敛速度和稳定性方面也有较好表现。     

多源-多中继协作通信的中继选择与功率分配

针对多中继协作通信带来的中断性能差与高能耗问题,在N个源节点的混合译码放大转发网络中,提出了一种基于多源-多中继协作通信的中继选择与功率分配方案.该方案将空闲时的N-1个源节点当作"中继节点","中继节点"根据信道统计特性值自适应地降序排列,选取M个"中继节点"组成最优中继集合.当中断概率一定时,根据信噪比门限判断被选择M个"中继节点"的协作方式,构造系统总功率Lagrange函数,通过 Karush-Kuhn-Tucker极值条件求得系统各节点的最小功率.数值分析结果表明,在传输速率为0.5~0.8 bit·s-1·Hz-1范围内,相比于放大转发方式下的多源-多中继协作通信的功率分配方案,该功率分配方案的总功率节省了9~22 dBm,极大地减小了系统资源的消耗.     

非对称双向中继信道中断概率分析与功率分配策略

为改善非对称瑞利衰落信道下双向放大转发中继系统的中断性能,提出一种新的最小化中断概率的功率分配方案.引入非对称因子,通过理论分析给出传统三节点网络结构中4种非对称双向中继信道下系统中断概率的闭合表达式,并通过仿真比较发现下行信道非对称系统中断性能最差.针对下行信道非对称系统,利用基于信道状态信息的用户节点功率分配方案来最小化中断概率,该方案中功率分配值为与非对称因子有关的分段函数,节点能根据信道状态的变化自适应调整发射功率.仿真实验结果表明:提出的功率分配方案可以改善下行非对称双向中继系统的中断性能,与等功率分配方案相比,非对称因子越小,改善效果越好.     

在线开放通信网络信道分配算法优化

针对传统的通信网络信道分配方法进行信道分配时存在信道分配不准确及效率低的问题,提出一种基于干扰度与链路优先级划分的通信网络信道分配方法.由Posisson分布模型建立通信网络节点流量模型,对链路流量及干扰进行评估,建立干扰模型计算出对应干扰程度等级,结合流量模型及干扰模型对分配的信道设计权重值,根据计算出的权值作为选取信道的依据,并根据优先级对网络信道进行分配.实验结果表明,相比传统的信道分配算法,采用改进算法进行信道分配吞吐量较高,信道分配精确度好,具有一定的优势.     

基于邻居节点分组的认知无线电Ad Hoc网络公共控制信道分配算法

针对目前认知无线电Ad Hoc网络中公共控制信道分配在网络拓扑变化下性能差以及对主要用户活动鲁棒性差等问题,提出了一种基于邻居节点分组的公共控制信道分配算法。该方法根据认知无线电Ad Hoc网络频谱异构性对认知节点及其1跳邻居节点进行分组操作,然后利用最大边二分团建立起分组认知节点与可用信道集的映射关系,最后将控制信息时延和控制信道吞吐量联合起来构成可用控制信道效用函数,进而选择具有最大效用函数值的可用控制信道作为邻居节点组的最优控制信道。仿真结果表明:该算法性能优越,在认知节点密度和主用户数量增加时,能优化公共控制信道选择并有效降低业务传输时延,较好地适应了认知网络信道可用性空-时变换特性。