车联网边缘场景下基于免疫算法的计算卸载优化

为了解决如何在降低车载终端计算时延的同时保证服务器的低能耗和负载均衡问题,本文首先构建了基于车对车通信的系统模型、时延模型、负载均衡模型、能耗模型和目标优化模型;然后提出了一种基于多目标免疫优化算法的计算卸载方案;最后将本文方案与多种卸载方案进行了对比实验。实验结果表明,本文方案能够有效降低用户的平均卸载时延,优化服务器之间的工作负载并有效降低能耗,且性能较各卸载方案有所提升。     

混合能源基站的用户关联与资源分配

5G超密集网络部署混合能源微小区基站(SBS),其网络架构和能源供应的异构性会导致负载分布的极度不均衡,引起资源的严重浪费。为有效利用可再生能源和无线资源,该文提出了一种约束目标通信速率的用户关联机制与资源分配策略的方法。该方法以最小化系统总能耗成本为前提,采用基站喜好偏置因子作为用户关联依据,考虑能量减少的不确定因素,提出基于大偏差理论的能量饥饿概率估计算法。在保证用户关联的基础上,利用拉格朗日对偶算法的资源分配策略合理利用带宽资源。数值仿真结果表明:该算法在能量充足的条件下相比最大接收功率算法系统能耗成本减少82.47%,绿色能量的使用率相比最大信道增益算法增加48%。     

密集网络下基于Self-Backhaul感知的用户接入负载均衡算法

针对密集异构网络自回程场景中带宽分配不合理引起的负载不均衡问题,提出一种基于self-backhaul感知的用户接入负载均衡方案.首先根据密集异构网络下各个小基站接入与回程资源的负载状态提出一种用户接入负载均衡策略;其次利用Q-Learning算法对各个小基站带内无线接入与回程带宽分配进行学习,用户在不同带宽分配因子下,根据用户接入负载均衡策略进行重新接入,得到不同接入情况下的系统效用,进而得到最优带宽分配策略,保证负载均衡性的同时实现系统效用最大化.仿真结果表明,该方案在密集异构网络自回程场景中提高了网络负载均衡性,同时提升了用户速率体验.     

基于混合基站策略的传感器网络移动数据收集算法

为了解决无线传感器网络中由固定基站引发的负载不均衡及路由空洞问题,借助移动基站提出了一种数据收集算法。首先在网络中引入两种不同类型的基站,进而有效地解决了由固定基站带来的路由空洞问题和由移动基站带来的通信延迟问题。其次,算法采用了中转数据拦截策略,该策略可在数据传递途中利用局部数据采集最小树上节点对中转数据实施拦截,达到减少数据传输距离、降低网络能耗的目标。仿真结果表明,该算法可以显著改善网络性能。     

WSN中基于虚拟网格的分簇路由算法

为了延长无线传感器网络生命周期,降低通信时延,提出一种基于虚拟网格的分簇路由算法CRVB。该算法将监测区域划分为若干虚拟网格,同一网格内节点自组织成簇,分布式地构建生成树进行路由,从而减小簇内通信代价。根据节点剩余能量启动计时器选取本地簇首,采用多跳的方式完成与基站通信,可避免能耗的不均衡。同时,均衡的网格分簇,能保证较低的通信时延。实验结果表明,CRVB算法在延长网络生存时间和降低通信时延方面优于LEACH和PEGASIS算法。     

可再生能源供电异构蜂窝网络中基于拓扑势的用户接入算法

可再生能源供电的蜂窝网络相关研究已经成为绿色无线网络热点研究内容之一. 针对可再生能源供电异构蜂窝网络场景,提出了一种基于拓扑势的用户接入算法,实现基站间能量均衡与负载均衡的折中. 定义用户与基站间拓扑势,综合考虑用户业务量、用户与基站间信道容量、基站可用能量,衡量基站对用户的吸引程度;将基站所接入用户拓扑势总和定义为基站效用值,并给出了基站间效用公平的用户接入最优化问题;提出了一种迭代方法求解最优化问题,通过用户与基站间信息交互与迭代更新完成用户接入基站选择,均衡基站间能量与负载. 仿真结果表明,所提算法在保证基站间负载均衡的同时充分利用了基站收集的可再生能源,实现了基站间能量均衡.     

异构蜂窝网络中一种基于匈牙利算法的用户关联方法

在异构蜂窝网络中使用传统的小区选择方法会导致宏基站和小基站的负载失衡,而与小基站关联的用户面临服务质量 (QoS) 的降低的问题。针对该问题,提出了一种基于效用函数最大化的用户与基站关联方法。该方法将用户与基站的关联过程建模为双目标优化问题并且线性化为系数可调的效用函数最大化问题,以实现基站负载均衡和用户QoS之间的折中。通过设计权值系数,将该效用函数最大化问题转化为基于二部图的最大匹配,并用匈牙利算法求得最优解。仿真结果表明,该方法实现了异构蜂窝网络中宏基站与小基站之间的负载均衡,并且通过系数调节,达到了基站负载均衡和用户QoS之间的折中。     

基于任务间依赖关系的小小区协作卸载策略

在密集部署的小小区网络中,考虑到小小区基站（SBS）的计算资源有限,提出了基于任务间串并依赖关系的协作卸载策略,以降低计算卸载任务的整体完成时延.首先,考虑将可以同时执行的并行任务卸载至不同的SBS,利用计算资源的分布式特点来降低整体时延,同时最大化单个SBS上的串行任务数量,以减小所需SBS的数目;然后,根据网络的负载均衡情况对2种场景进行讨论,联合考虑任务间的依赖关系、不同SBS的可用计算资源量和SBS与用户间的信道质量,分别引入最长路径理论和图着色算法以确定最佳任务卸载方案.仿真结果表明,与已有策略相比,所提策略可降低计算卸载任务的整体完成时延.     

基于基站休眠技术的无线通信网络能源协作策略

有效提高无线通信网络能源效率,降低能源成本,提升通信服务质量,一直是通信领域重要的研究课题. 本文利用基站休眠技术关闭低负载状态或处于空闲状态的基站,联合能源采集技术采集清洁能源供基站和其他系统使用,通过系统能源协作降低能源的浪费,该协作模型是一个约束优化问题,使用一种动态权重约束优化处理算法对模型进行求解分析. 实验表明,本文提出的系统模型能有效降低网络能耗,提高通信速率.     

具有QoS保障的多小区M2M负荷均衡算法

针对机器间通信终端分布不均引起的系统吞吐量减小和用户接入时延增大等问题,提出一种多小区机器间通信负荷均衡算法,综合考虑了各小区机器间通信接入负荷因子以及机器间通信设备的信号质量,建立了优化模型并将其近似为凸优化问题,实现了各小区间的负荷均衡. 仿真结果表明,当小区间负荷不均时,所提多小区机器间通信负荷均衡算法能够大大改善系统吞吐量和用户接入时延性能.