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%.     

基于连接低干扰的无线Mesh网络信道分配算法研究

为合理地分配和利用无线信道资源,研究者们提出了许多关于多射频多信道无线Mesh网络的信道分配算法。该文针对无线Mesh网络的信道分配算法,以连接低干扰信道分配算法(CLICA)为基础,以提高网络容量(吞吐量)为目标提出了一种改进算法。该算法根据网络中各链路的干扰度来计算网络干扰度,通过减小网络的干扰度来提高网络吞吐量,以实现最小化网络干扰度的目标。构建信道分配的数学优化模型,通过NS2仿真验证比较改进前后算法的性能,求解出最优的信道分配。     

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.     

无线Mesh网络负载与干扰感知多播信道分配算法

针对多个多播会话相互存在干扰及Mesh客户端负载分布不均的问题,提出了一种新的负载与干扰感知的信道分配算法(LIMCA)。该算法综合考虑了多播会话流内、流间干扰以及负载等因素,为负载干扰权重大的节点优先分配部分重叠信道,以达到减少会话干扰和提高系统容量的目的。NS-3仿真结果表明:LIMCA算法相对于多信道多播(MCM)算法提高了网络平均吞吐量,降低了平均丢包率和平均端到端时延。     

基于粒子群优化的无线Mesh网络信道分配算法

多信道多天线（MCMR）广泛被用于提升无线Mesh网络的性能,但现有信道分配算法存在两方面问题:算法的时间太长和空间复杂度过高,无法获得全局最优解;算法可扩展性差,无法适用于大规模的网络。为解决上述问题,该文借鉴粒子群优化算法在收敛快、开销小等方面的优势,以建模无线Mesh网络中的信道分配问题。通过网络信息的交换和干扰模型的定义,以最小化适应度函数为优化目标,以天线、可用信道数量、信号干扰等为约束条件,设计并实现了基于粒子群优化的信道分配算法（PSOCA）。仿真实验表明了算法的可行性,且与同类算法相比,该算法在网络吞吐量和丢包率两个方面具有明显的改善。     

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.     

无线Mesh网络功率控制与信道分配联合优化

针对无线Mesh网络网关节点和网络链路承载的负载不均问题,择优选择网关节点,并设计链路权重,构建以网络加权吞吐量为优化目标的资源分配模型.在构建的资源分配模型下,提出一种基于Q学习和差分进化的联合功率控制与信道分配算法（QDJPCA）.该算法通过获取功率控制的反馈结果,采用基于多重变异和自适应交叉因子的差分进化算法进行信道分配;针对每次迭代产生的信道分配结果,采用基于状态聚类和状态修正的Q学习算法实现功率控制.NS-3仿真结果表明,QDJPCA能够有效求解所提资源分配模型,在优先保证网关负载均衡和高负载链路吞吐量性能的基础上提升网络整体性能.     

无线协作多播系统中基于中断概率的资源优化算法

在基于OFDMA的无线协作多播系统中,当只有用户的平均信道信息可利用时,由于信道瞬时衰落的影响,不能保证所有多播数据成功传输。因此为了达到有效可靠传输的目的,本文采用协作分集技术,创新点在于,提出了在最小化多播传输中断概率时的联合子载波和功率分配优化算法。在子载波分配阶段采用了比例协作子载波分配算法,来实现吞吐量和公平性的折中。在功率分配阶段采用迭代功率分配算法来有效利用有限的功率。仿真结果显示本文提出的协作算法的中断概率明显小于传统非协作算法;在协作算法中有功率分配算法的中断概率小于没有功率分配算法的。因此说本文提出的资源优化算法能很好的克服信道瞬时衰落的影响,保证多播数据的成功传输。     

mMTC中基于功率控制的URLL上行无线资源优化方案

提出了一种大规模机器类通信（mMTC）中基于功率控制的高可靠低迟延（URLL）上行无线资源优化方案.考虑时分双工蜂窝网络,设计了上行链路传输的反向功率控制方案,并导出了基于距离的链路可靠性函数;在此基础上,建立了上行无线资源优化模型,分析了链路可靠性函数的特性,并提出了一种基于黄金分割搜索最优的传输错误概率算法;给出了一种最小化系统所需的总带宽算法,可为每个用户分配多个子信道,用户通过判断信道增益是否超过门限值来选择子信道.仿真实验结果表明,新方案在迟延和可靠性的改进以及总带宽、功耗等方面的优势显著.     

无线区域网单小区中下行链路的子信道分配

本文首先分析了无线区域网(WRAN)中认知基站与无线麦克风之间以及认知无线电用户与无线麦克风之间的干扰,在此基础之上建立了一种新的无线区域网与无线麦克风共存的模型。然后以最大化系统下行链路速率为目标,给出了无线区域网单小区中信道分配的数学模型。为了使这一混合整数规划问题快速求解,将信道分配问题等效为二部图中的最大匹配问题,运用图论中的匈牙利算法求得了问题的最优解。仿真结果表明了文中所述方法的有效性。     

LTE中适用于MBSFN的自适应资源分配机制

提出了一种适用于长期演进(LTE)系统多播广播单频网传输方式的自适应资源分配机制,考虑多播业务的资源需求和信道情况决定每个子帧上传输的业务类型.在每个资源分配周期内,通过估计系统内多播业务所需的子帧比例,选定相应的信干噪比门限;通过门限判决并考虑多播业务所需资源分配情况,自适应地实现多播业务和单播业务间的子帧分配.仿真结果表明,所提机制在保证多播业务速率的同时,可以提高单播业务吞吐量,优化了系统无线资源的利用率。     

无线Mesh网络干扰与区域负载感知路由度量

针对干扰邻居数(INX)路由度量不能正确反映网络负载分布信息这一关键问题,在INX的基础上提出无线Mesh网络干扰与区域负载感知(IRLA)路由度量. IRLA通过平均竞争度描述干扰链路对同一信道的竞争程度和干扰链路负载的离散程度来衡量网络负载分布状况,使网络在路径选择时避开重负载区域,有效地实现了网络负载均衡. 理论分析和NS-2仿真结果表明,所提路由度量能显著提高网络吞吐量,降低网络端到端时延和丢包率,在高负载网络环境下,仍具有提升网络性能的优势.     

SCMA网络中基于能量效率最大化的分层多播资源分配算法

稀疏码多址接入技术可以高效的提升频谱效率,因此被作为5G网络的候选接入技术之一。首先研究稀疏码多址接入网络中的分层多播策略,在该策略下使得网络容量不再受限于多播组中最差用户的信道质量。在满足多播组服务质量需求的同时,公式了网络能量效率最大化的最优化问题,该最优化问题由码本分配与功率分配联合解决。为了减少解决最优化问题的计算复杂度,提出分离码本分配与功率分配的快速次优化算法。最后,仿真结果显示提出的分层多播的快速次优化算法在基于稀疏码多址接入网络中的网络能量效率方面要优于采用传统多播策略的稀疏码多址接入网络,和基于正交频分多址网络。并且,提出的快速次优化算法在稀疏码多址接入网络中的多播系统功效要优于正交频分复用网络中的多播系统功效。     

无线局域网络的可靠多播差错控制协议

为了解决现有无线局域网中媒体访问控制层协议多播时效率较低的问题,在扩展隐式媒体访问控制层确认帧协议基础上,提出了一种无线局域网下的可靠多播差错控制协议——确定时间的随机扩展隐式媒体访问控制层确认帧协议.该协议通过引入领导者(Leader)和减少纠错时多播允许发送帧数量,降低了发送数据帧时所需占用信道的时间,提高了用于数据传输的实际时间开销占整个多播过程的时间比例.仿真实验结果表明,新协议有效地提高了多播的总体性能,显著增加了网络的实际吞吐量.     

Energy-aware resource allocation for underlaid D2D multicast

The Device-to-Device (D2D) communication underlaying cellular network is a promising component to improve the spectral efficiency for the system and lower down energy consumption for mobile terminals. Besides, in the D2D-aided content delivery scenario, it is potential to enhance the system capacity and individual quality-of-service (QoS) experience when D2D multicast is further enabled, but due to the battery-driven feature of mobile relays and the co-channel interference between cellular and D2D links, the optimization of energy conservation should be addressed. So, we propose a bipartite graph based resource allocation to minimize the total power consumption at the mobile relays under the individual QoS requirement by incorporating channel assignment and power control, and we also leverage the optimization of energy saving for system capacity.     

蜂窝网络下设备到设备通信中的联合资源优化

在蜂窝与设备到设备通信混合网络下,把设备到设备通信的系统吞吐量作为优化目标,同时考虑设备到设备链路和蜂窝链路的服务质量,提出了一种联合功率控制和信道分配的优化方案. 在该方案中,信道分配部分采用粒子群优化算法,并在功率控制部分的帮助下来为设备到设备链路分配最优的复用信道;功率控制部分针对信道分配部分给定的信道分配,通过优化链路发射功率来最大化系统吞吐量. 仿真结果表明,所提联合优化方案权衡了系统吞吐量和接入链路数性能之间的折中关系,在保证所有接入链路服务质量的前提下提升了系统整体性能.