考虑负载均衡和用户体验的垂直切换算法

在超密集异构无线网络中,针对城区交通高峰期,大规模车载终端短时间聚集性移动引起的网络拥塞问题,该文提出一种考虑负载均衡和用户体验(LBUE)的垂直切换算法。首先,引入网络环境感知模型预测网络未来的拥塞程度,并提出一个融合自组织网络的网络架构,缓解网络拥塞。其次,定义业务适应度和负收益因子,并提出一种基于秩和比(RSR)的自适应切换判决算法,为用户筛选出当前环境下满意度最高的目标网络。实验结果表明,该算法能够有效降低终端接入网络的阻塞率和掉话率,实现网络间负载均衡并提升用户体验。     

异构无线网络的自适应垂直切换判决算法

在未来的异构环境中,网络间的垂直切换将对QoS保证产生重要影响。针对移动终端在异构网络间切换不理想的问题,提出了一种自适应的垂直切换判决算法。采用基于用户多应用的代价函数对接入网络进行评估与选择,综合考虑移动终端当前的电池电量,判断当前业务是否需要进行网络切换,使移动终端能自适应地进行切换判决。仿真结果表明,该算法可以有效地延长移动终端的工作时间,减少乒乓效应,提高系统的切换性能,改善业务的QoS。     

一种基于移动趋势量化的多属性垂直切换判决算法

由于对终端移动趋势的不明确,基站容易盲目发起切换,并导致较高的切换失败率。该文在LTE-WiMAX网络构成的异构无线网络环境下对现有的垂直切换算法进行了优化。该优化算法考虑了终端移动趋势,利用趋势量化参数来推断终端最终的目标区域,解决已有判决算法中存在的不必要切换过多的问题,提高切换成功率。在衰落信道下的计算机仿真结果表明,该优化算法可以减小切换中的切换失败率,从而提高网络的切换性能。     

基于分段式PPP协商的快速网络接入算法

多网融合是当今无线通信网络发展的必然趋势,垂直切换是网络融合的关键技术之一。对现有3G网络的终端接入信令流程进行分析,提出了一种基于分段式PPP协商的快速接入算法。通过在现网环境中测试,证明该算法有效地缩短了切换执行时延,对垂直切换过程中"切换执行"阶段的研究做出了贡献。     

多网络共存下基于贝叶斯的垂直切换算法

针对目前的垂直切换技术普遍不能满足多网络下的切换问题,提出了一种改进的基于贝叶斯决策的垂直切换算法。首先根据接入终端网络的信号强度、网络负载、误码率和网络阻塞率以及用户业务对网络的实际需求偏好建立多条件相关的切换概率分布,计算出先验切换概率;然后通过贝叶斯决策算法计算出后验概率来进行判决比较,从而选取最优的接入网络。仿真结果表明,该算法不仅能有效地实现不同接入技术之间的垂直切换,从而减少不必要的切换,提高了切换成功的概率,而且还能在维持各网络平均负载达到30%~40%时减轻通信热点的阻塞情况,为用户提供更优的服务质量。     

多层立体网络基于用户特征的切换方法

文中提出了一种多层立体网络中基于用户特征的切换方法,以天地一体的用户接入和通信过程为主要研究对象,提出了在多层立体网络中用户切换的方法与实现过程。切换方法考虑了接入点的基础条件、用户特征和相对移动性,以提高负载均衡和降低切换次数等作为设计目标,降低了切换对网络的影响,提高了网络的可控性与安全性。该方法可用于未来天地一体多层立体网络中,实现多种接入方式的优化选择与无缝切换。     

基于灰预测模型的蓝牙网络切换算法

蓝牙网络接入点切换问题是构建蓝牙网络必须考虑的关键问题,而蓝牙特点给接入点切换的实现带来了极大挑战。提出了一种基于灰预测模型的蓝牙网络切换算法,该算法对链路质量信息的数量和分布特征没有苛刻要求,仅用少量样本数据就可以预测出下一时间链路质量,当预测值低于阈值时,接入点搜索网络拓扑结构找出最佳接入点集合,并实时监测切换终端与集合中接入点之间链路质量,预测出下一时刻链路质量,当切换终端链路质量预测值低于另一阈值时,接入点选择最佳接入集合中预测值最佳的接入点完成切换。该算法预测过程可以动态地调整参数,实现自适应预测,提高了预测的精度。仿真结果表明,使用该算法减少了终端切换时延以及误切换概率。     

适用于车载边缘计算网络的高效匿名认证协议

为了解决车载边缘计算网络中无线网络传输特性导致的窃听、重放、拦截、篡改等安全威胁,考虑到车载终端资源有限的特点,提出了一种轻量级匿名高效身份认证协议。基于切比雪夫混沌映射算法,避免了多数方案所采用的指数、双线性映射等复杂算法,有效降低了身份认证与密钥协商过程中的计算复杂度。此外,在实现接入认证及切换认证的同时,能够实现终端匿名性及可追溯、可撤销等安全功能。通过Scyther工具验证结果表明该协议能够满足认证过程中的安全需求并且能够抵抗多种协议攻击。相比已有方案,所提接入认证方案总计算开销最低可节省67%,带宽开销最低可节省11%。此外,相比于接入认证方案,所提域内切换认证方案总计算开销可节省99.8%,带宽开销可节省52%;域间切换认证方案总计算开销可节省80%,带宽开销可节省37%。性能分析结果表明该协议具备更良好的计算和通信性能,因此可以解决车载边缘计算网络中的终端高效安全接入及切换问题。     

车联网中基于贝叶斯决策的垂直切换方法研究

车辆需要在车联网的异构无线网络环境下进行垂直切换,针对垂直切换技术普遍不能支持 WAVE, WiMAX和3G cellular间的垂直切换这一问题,提出了一种基于贝叶斯决策的垂直切换算法。首先,根据接入网络的信号强度、传输速率、误码率和网络阻塞率以及车辆终端的速度和运动趋势建立多条件相关的切换概率分布,计算出切换先验概率;然后通过贝叶斯决策算法计算后验概率并进行决策分类,从而选取最优网络接入。仿真实验结果表明,该算法不仅有效地实现WAVE,WiMAX和3G cellular无线接入技术之间的垂直切换,而且避免了乒乓效应,保证了网络及时更新。     

异构无线网络中新的成本感知网络切换方案

针对异构无线网络中用户希望通过较低的花费获取最满意的网络服务的需求,本文提出了一种以用户为中心的成本感知网络切换方案.首先,根据用户能够获取到的网络传输速率建立用户服务满足度模型,并结合归一化的网络费用,将网络切换问题转化为一个多目标优化问题.考虑到网络阻塞是由于大量用户同时选择同一个网络导致的,将这种背景下的用户决策行为转化为EI Farol酒吧问题,通过求解该问题纳什均衡状态下的用户获取网络服务的概率来得到用户服务满足度的期望值.最后,通过考虑用户服务满足度回报率将所构建的多目标优化问题转化为一个最大化问题.仿真结果表明本文算法能够提高网络总吞吐量,降低用户切换阻塞率,使网络负载更加均衡.     

异构无线网络接入策略的比较研究

针对目前异构无线网络接入选择算法种类繁多并且功能各异的情况,为了解决异构无线网络中移动终端在任何时间、任何地点进行最优网络接入的问题,该文首先简单介绍了异构无线网络,其次根据优化目标的不同将异构无线网络接入选择算法分为基于决策因素的接入选择算法和基于数学模型的接入选择算法两类,最后分析了目前国内外异构无线网络接入选择算法的研究情况,对现有的异构无线网络接入选择算法在业务类型、用户策略以及网络安全性等方面进行了分析。为选择合适的异构无线网络选择算法提供了有效的依据及借鉴意义。     

基于反馈机制的自愈算法

提出了一种网络自愈算法,当网络中的节点发生故障或链路出现拥塞时,该算法利用Q学习的反馈机制、多QoS约束的评价函数和基于Boltzmann-Gibbs分布的路径选择策略,自适应地选择恢复路径,降低了选择发生故障和拥塞路径的概率,从而实现了自愈。仿真结果表明,该算法在恢复率、区分业务能力和网络资源优化等方面,表现出了良好的性能。     

Network coding based resource efficient congestion control for video streaming

The paper proposes a resource efficient solution for Network Coding (NC) based congestion control consisting in identification around the congested links of multiple butterfly or other low complexity NC-capable topologies by using the Discrete Lagrange Multiplier optimization algorithm. The identification of the NC-capable topologies is based on the resource management capabilities foreseen for the network entities of the Future Internet. The congestion control issue is tackled by separate encoding of appropriately selected groups of data flows passing through the bottleneck link. By optimal selection of the data flows to be encoded, the additional network resources required by the NC operations can be minimized. The encoding is realized by using an XOR-based algorithm adapted for unequal bit rate data flows, and the experimental performances are reported here. Due to its efficient usage of the network resources and high degree of scalability, the congestion control solution proposed in this paper is suitable for large bit rate transmissions, like video streaming.     

QoE-aware video distribution mechanism in FiWi

The mismatch of transmission ability causes the discontinuous transmission of video services in fiber-wireless access network,aimed at this problem,an QoE-aware video distribution mechanism was proposed.According to the structural characteristics of fiber-wireless access network,link state information and scalable video coding structure was considered,a QoE evaluation mode was established,and the particle swarm optimization algorithm was used to select optimal video transmission rate.Then the node transmission capacity and the node matching degree was analyzed,transmission path for the services was selected,so as to ensure the reliable transmission of services.The results show that the proposed mechanism can effectively improve the utilization rate of network resources and reduce network congestion while improving the quality of the user experience.     

基于上下文学习的电力物联网接入控制方法

针对6G时代电力物联网海量终端接入冲突严重、队列积压大、能量效率低等问题,提出了一种基于上下文学习的接入控制算法。所提算法基于强化学习和快速上行链路授权技术,考虑终端活跃与休眠2种状态,优化目标为在终端接入服务质量需求的长期约束下最大化网络总能量效率。利用李雅普诺夫优化对长期优化目标与约束进行解耦,将长期优化问题转化为单时隙独立的确定性子问题,并利用基于终端状态感知的上置信界算法进行求解。仿真结果表明,所提算法能够在满足终端接入服务质量需求的同时,有效提高网络总能量效率。相较于传统快速上行链路授权算法,所提算法可提高平均能量效率48.11%,提高满足接入服务质量需求的终端比例54.95%,降低平均队列积压83.83%。     

An Efficient Cross-Layer Optimization Algorithm for Data Transmission in Wireless Sensor Networks

In this paper, we propose a cross layer congestion optimization scheme for allocating the resources of wireless sensor networks to achieve maximization of network performance. The congestion control, routing selection, link capacity allocation, and power consumption are all taken account to yield an optimal scheme based on the Lagrangian optimization. The Lagrangian multiplier is adopted to adjust power consumption, congestion rate, routing selection and link capacity allocation, so that the network performance can be satisfied between the trade-off of efficiency and fairness of resource allocation. The proposed algorithm can significantly achieve the maximization of network performance in relieving the network congestion with less power consumption. Excellent simulation results are obtained to demonstrate our innovative idea, and show the efficiency of our proposed algorithm.     

多群组和设备侧密钥分发的安全认证和密钥协商

随着MTC（Machine Type Communication）移动终端数量不断增长,网络拥塞问题日益严重。本文提出了一种多群组和设备侧密钥分发的安全认证和密钥协商（Multi-based and Device Side Key Distribution Secure Authentication and Key Agreement, MGDK-AKA）协议。该协议首先将大量请求接入设备按照一定的规则分成多个群组。组首对组成员的请求信息进行聚合,组首与核心网完成整个认证和密钥协商过程,组成员仅与组首之间完成相互认证,避免了大量设备同时访问核心网络。同时将原核心网侧的密钥分发转移到设备侧完成,进一步克服网络拥塞,并保证数据的安全传输。安全性分析表明了提出的方案可以完成安全目标,并抵抗一些攻击。仿真结果验证了该协议在网络拥塞避免的可行性。      

Distributed congestion control strategy using network utility maximization theory in VANET

Cooperative vehicle safety system (CVSS) rely on periodical beacons to track neighboring vehicles.High traffic density often causes channel congestion,seriously damaging the performance of CVSS.Existing congestion control strategies aim to ensure the performance in network layer,without considering the service requirements of vehicles in different driving contexts.To solve the problem,a distributed congestion control strategy using network utility maximization (NUM) theory was proposed.First of all,the NUM model for channel resource allocation was introduced.A utility function reflecting vehicle’s safety requirements was proposed in the model.Then under the condition of fixed transmit powers,a optimization problem of channel resource allocation was proposed.Lastly,to solve the optimization problem,a distributed congestion control algorithm named utility-based rate congestion control (UBRCC) algorithm was designed,the algorithm worked out the optimal beaconing rate by updating vehicle’s congestion price,realizing the resource allocation according to vehicle’s safety requirements.Simulation results validate that UBRCC algorithm can efficiently control channel congestion,reduce transmission delay,ensure reliable data transmission and satisfies the requirements of safety applications.     

一种软件定义无线网络负载均衡架构及算法

软件定义网络( SDN)为实现异构无线网络中的负载均衡提供了新的思路。设计了一种软件定义的无线网络负载均衡架构,并提出对应算法。首先,根据接收信号强度构建候选网络列表;其次,根据各候选网络的可用负载比率标准差进行负载差异分级;再次,将服务质量匹配度函数和负载均衡指数线性组合成联合优化函数,并根据负载差异分级对联合优化的权重进行动态调整,合理设置门限进行接纳控制。与传统算法相比,所提算法一方面可使各类业务阻塞率明显降低大约20%,另一方面使不同网络的归一化负载更加接近。该算法在进行网络负载均衡的同时,能够有效降低业务阻塞率,从而有效提升异构无线网络的整体性能。