前向无线分组调度算法研究靠

在CDMA20001xEV-DO系统,针对尽力而为业务,提出改进DRC算法(M-DRC)和自适应DRC算法(A-DRC).M-DRC算法在DRC算法基础上,引入用户平均信道环境这一附加参数,提出改进的DRC(M-DRC)指数算法.该算法将时隙分配给平均信道环境好的用户,以达到优化系统吞吐量的目标.PFS算法要体现公平性要求具有相似的信道环境,针对该问题,提出了A-DRC算法.     

基于Q-learning的机会频谱接入信道选择算法

针对未知环境下机会频谱接入的信道选择问题进行研究。将智能控制中的Q-learning理论应用于信道选择问题, 建立次用户信道选择模型, 提出了一种基于Q-learning的信道选择算法。该算法通过不断与环境进行交互和学习, 引导次用户尽量选择累积回报最大的信道, 最大化次用户吞吐量。引入Boltzmann学习规则在信道探索与利用之间获得折中。仿真结果表明, 与随机选择算法相比, 该算法在不需要信道环境先验知识或预测模型下, 能够自适应地选择可用性较好的信道, 有效提高次用户吞吐量, 且收敛速度较快。     

MIMO系统中的自适应比例公平调度算法研究

在MIMO系统中,通过在每个时隙选择信道条件最好的用户进行通信,可以利用无线通信系统的多用户分集大大提高系统吞吐量,但该方法存在公平性差的缺点。主要关注应用机会波束形成的MIMO系统的公平性。提出了一种自适应比例公平调度算法来提高长时间处于较差信道条件下的用户的吞吐量,从而提高系统的公平性。在每个时隙,基站监测每个用户的实时请求速率和过去一段时间内的平均请求速率,并根据这两个速率来调整算法中的自适应参数。提出的算法较好地获得了系统吞吐量和公平性的折中,仿真实验结果也表明了算法的有效性。     

前向无线分组调度算法研究

在CDMA2000 1x EV-DO系统,针对尽力而为业务,提出改进DRC算法（M—DRC）和自适应DRC算法（A-DR ）。M-DRC算法在DRC算法基础上,引入用户平均信道环境这一附加参数,提出改进的DRC（M-DRC）指数算法。该算法将时隙分配给平均信道环境好的用户,以达到优化系统吞吐量的目标。PFS算法要体现公平性要求具有相似的信道环境,针对该问题,提出了A-DRC算法。     

基于NOMA系统的用户分组和功率分配策略

针对非正交多址接入（NOMA）系统的最优用户分组和功率分配方案的高复杂度问题,提出一种改进的用户分组和功率分配策略。首先,对用户进行分组,由信道增益值确定每个子信道的第一个用户,再由贪婪匹配方法分配剩余用户;然后,对用户的功率进行分配,将该功率分配问题分成子信道间和子信道内两部分,对于子信道间采用线性注水算法分配功率,对于子信道内则采用所提的迭代功率分配算法分配功率;最后,构造拉格朗日函数以实现在最大发射功率以及保证每个用户最低数据速率的约束下系统吞吐量的最大化。仿真结果表明,在多用户的情况下,与线性注水的分数阶功率分配（LWF-FTPA）算法和等分数阶功率分配（EQ-FTPA）算法相比,系统吞吐量分别提高了8%和20%,所提策略优于传统算法。     

蜂窝网络中D2D中继通信的信道分配算法研究

D2D(Device-to-Device)通信技术通过复用蜂窝用户的信道资源,可以有效提高系统吞吐量。然而,D2D链路对在复用信道资源时,会导致用户间的同频干扰问题。因此,为解决D2D用户、基站、蜂窝用户三者之间的干扰问题,提出一种基于双距离机制的改进信道分配算法,为D2D对分配合适的信道资源。再根据信道分配结果,为每个D2D对选择合适的空闲用户作为中继,实现D2D中继通信。仿真结果表明,该算法能够有效提高通信系统的吞吐量。     

一种基于最小生成树的无线多跳网络信道分配算法

在无线多跳网络环境下,提出了一种信道分配算法,该算法可优先考虑最小生成树上的可用信道,为每个节点分配信道资源,然后考虑利用生成树外其他可用链路为节点提供信道资源,以提高吞吐量。该算法通过考虑每个用户的通信需求,可充分利用空闲信道资源。仿真结果显示,相比于不考虑最小生成树外链路时,本算法可有效地提高网络整体的吞吐量。     

基于POMDP的认知无线网络次用户多时隙信道选择算法

为了最大化认知无线网络次用户系统的吞吐量,同时减少信道选择过程中的计算量,在多条主用户信道的次用户多时隙系统中,用半马尔科夫链POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)理论刻画次用户信道选择过程,并提出对应的认知无线网络信道选择算法。在每一个时隙开始时,次用户选择部分信道进行感知,之后根据感知结果选择不同的传输功率接入信道,对于没有被感知的信道,次用户可以直接接入。对POMDP问题求解给出最优策略、次优策略。通过在不同仿真环境下对最优策略、次优策略以及任意策略进行数值分析比较,论证了该设计算法的有效性。     

基于匹配理论的NOMA异构网络资源分配算法

在非正交多址接入异构网络中,通过联合资源分配和用户调度可达到用户调度数与系统吞吐量之间的平衡。提出一种基于匹配理论的用户-子信道双边匹配算法(USTSMA)。在满足用户最小数据速率需求和已知完美信道状态信息的条件下,将用户和子信道认为是追求自身最大收益的两个独立集合,通过迭代的方式实现用户和子信道之间的稳定匹配。在此基础上,利用注水算法解决用户的功率分配问题。仿真结果表明,USTSMA在系统总吞吐量、用户调度数等方面性能优于S-MGA和GA两种用户分组算法以及正交频分多址接入方案,并且逼近最优上界。     

基于能效的多小区LTE系统资源分配算法

针对多小区LTE移动通信系统,考虑用户的最小速率要求,以最大化系统能效为目标,提出了一种迭代式的资源分配算法,通过不断迭代子信道分配和功率控制两个子过程来优化系统能效.针对子信道分配问题,提出了一种基于三种基本模式的子信道调整算法;针对功率控制问题,建立了多小区非合作博弈模型,理论证明了纳什均衡点的存在性,并设计了算法收敛于该纳什均衡点.仿真结果表明,与多小区最大化系统吞吐量算法相比,提出的算法获得了明显的能效增益,同时也达到了较好的系统吞吐量,尤其在强干扰环境下该算法的优势更加明显.     

多用户接入与SLT编码的二维喷泉系统及性能分析

在物联网时代,多用户接入系统的设计将迎来巨大的挑战。本文在现有系统基础上提出了一种多用户接入与SLT编码结合的二维喷泉系统。在时间层上对各用户原始信息进行SLT编码,在用户层上各用户通过接入概率竞争传输,从而构成一种二维喷泉形式,该系统充分利用喷泉编码能有效提高信号抗干扰能力。对于采用SLT编码的每个用户,可以简单地使用置信传播译码算法进行译码。仿真结果表明,与已有多用户接入系统相比,本文提出的系统明显能实现更好的吞吐性能,且解决了已有系统译码算法在较高接入概率下性能急剧下降的问题,从而能给更多的用户进行信息传输的机会,在多用户数据传输中有很好的实用性。     

基于改进式贪婪算法的5G网络切片动态资源调度策略

为了解决移动通信网络中资源利用率和用户体验质量的瓶颈问题,5G 引入网络切片来应对用户的巨大资源需求。提出了一种基于改进式贪婪算法的网络切片动态资源调度策略,在切片调度和用户调度阶段,设计了一种两层模型,即切片?用户模型,并且结合改进式贪婪算法,使服务权重值最大的切片和优先级最高的用户组合,完成相应的服务。该方法是将全局资源最优问题简化为规模更小的子问题,通过每一次切片和用户的最佳组合,从而使整个系统的资源和用户的体验质量达到最优。Matlab的仿真结果表明,基于改进式贪婪算法的网络切片动态资源调度策略在系统剩余资源利用率、系统达到平均的QoE水平、系统吞吐量等方面都显优于现行的资源调度策略,能够更好地满足用户的需求。     

一种两阶段自适应的IMS-Based IPTV应用服务器负载均衡策略

随着IPTV用户数目的增长,IPTV应用服务器的负担愈加繁重。在这种情况下,集群系统逐渐成为构建高性能和高服务质量的一种有效的应用服务器体系结构。保证应用服务器各节点的负载均衡,可以有效提高系统的吞吐量,提高IPTV服务质量。针对负载均衡问题,提出了一种基于IPTV用户行为特点的,两阶段自适应负载均衡策略,负载均衡器通过实时监控应用服务器集群内各节点的负载情况,动态修改各节点负载分配权值。算法在保持应用服务器各节点负载均衡的同时,维护用户会话的完整性,保证了服务质量QoS（Quality of Services）。仿真结果显示此算法具有较好的性能,能在保证服务质量的前提下有效地提高系统吞吐量。     

有缓冲的认知无线电系统的接入控制算法

采用连续时间马尔科夫链对有缓冲机制的认知系统进行建模和分析,针对过多的认知用户接入会导致业务中断的特点,设计算法控制认知用户的接入概率,在满足用户中断概率限制的前提下最大化系统容量。仿真结果表明,在使用该算法的系统中,用户的接入概率与系统吞吐量随中断概率限制的增大而增大,中断概率限制下的最大接入概率即为最大化系统容量的接入概率,用户中断概率限制的满足是以牺牲系统吞吐量为代价的。同时,引入缓冲机制能够提高用户的接入概率和系统容量。     

A hybrid optical–mechanical calibration procedure for the Scalable-SPIDAR haptic device

In this research, a simple, yet, efficient calibration procedure is presented in order to improve the accuracy of the Scalable-SPIDAR haptic device. The two-stage procedure aims to reduce discrepancies between measured and actual values. First, we propose a new semi-automatic procedure for the initialization of the haptic device. To perform this initialization with a high level of accuracy, an infrared optical tracking device was used. Furthermore, audio and haptic cues were used to guide the user during the initialization process. Second, we developed two calibration methods based on regression techniques that effectively compensate for the errors in tracked position. Both neural networks and support vector regression methods were applied to calibrate the position errors present in the haptic device readings. A comparison between these two regression methods was carried out to show the underlying algorithm and to indicate the inherent advantages and limitations for each method. Initial evaluation of the proposed procedure indicated that it is possible to improve accuracy by reducing the Scalable-SPIDAR’s average absolute position error to about 6 mm within a 1 m × 1 m × 1 m workspace.     

基于HSDPA的增强型分组调度算法研究

从系统吞吐量、用户公平性等方面分析研究了HSDPA系统中支持非实时业务的三种经典分组调度算法RR、Max C/I和PF。针对PF算法重传时延过长问题,提出了一种结合混合自动请求重传HARQ的增强分组调度算法。该算法通过提高重传分组的优先级降低重传时延,有效地避免系统资源的浪费。MATLAB仿真结果表明,该算法在降低单用户重传时延的同时,仍能保证用户间的公平性和系统的吞吐量。     

基于业务QoS保证的中继系统资源分配算法

在基于正交频分多址（OFDMA）的中继系统中,为了满足用户的QoS要求,保证系统的吞吐量最大的同时又保证用户公平性,给出了一种面向业务服务质量的资源分配算法。先根据用户在队列中的等待时延和用户对速率的需求引入时延优先级因子和速率优先级因子,以此计算用户的优先级。然后分别在回程链路和接入链路进行动态资源调度与分配。仿真结果表明,新算法能够兼顾中继用户和直传用户的性能,实现低丢包率、较好地满足 GBR需求,实现较高的系统吞吐量和公平性。     

面向通信负载均衡的轨迹优化技术研究

应急救灾场景下,无人机可以作为应急通信设备搭建应急通信网络;在多无人机构建的应急通信系统中,无人机的负载情况会影响地面用户的通信质量;面向通信负载均衡,对多无人机通信系统中无人机的轨迹优化技术进行了研究;提出了无人机轨迹优化模型,分别设计了基于用户位置和基于无人机负载的虚拟力场计算公式;以虚拟力场为依据,提出了无人机轨迹控制方法,给出了详细无人机运动控制流程;仿真实验验证了算法在无人机轨迹优化的有效性,平衡了无人机之间的用户负载,提高了用户的通信吞吐量.     

OFDMA中继系统中比例公平调度算法研究

研究网络资源调度优化问题,中继技术是发展网络的关键技术。传统的资源调度算法中,部分比例公平调度(PPF)与两跳比例公平调度(THPF)均有不足,PPF算法能获得较高的系统吞吐率,但不能保证用户的公平性,THPF算法则相反。为了解决系统同时获得吞吐率与用户公平性问题,根据THPF算法设计了一种基于最少好信道优先的两跳比例公平调度算法(S-THPF),通过优先给好信道较少的用户分配信道资源,从而保证尽可能多的用户获得最优的信道。仿真表明算法在提高系统吞吐率的同时能满足用户公平性要求。