支持服务区分的多智能体Q学习MAC算法

媒体访问控制(MAC)协议负责协调所有认知用户的空闲信道接入服务,是认知 Ad-hoc 网络支持服务质量(QoS)的关键技术之一。在二进制指数退避算法基础上,提出一种支持服务区分的多智能体Q学习MAC算法。实时调整传输概率,使系统信道接入服务达到最优,建立传输概率调节的Markov链模型,导出分组的传输概率与协议参数的关系,给出基于服务区分的信道吞吐率模型,建立基于MAC协议参数学习的多智能体Q学习算法。实验结果表明,该算法能满足高优先级业务的QoS,且吞吐率和时延性能优于IEEE 802.11e EDCA机制。     

电力线通信系统中跨层的用户调度和资源分配

针对多用户多业务基于正交频分多址的电力线通信系统,提出一种在数据链路控制层进行用户调度和在物理层进行资源分配的多层多目标最优的跨层资源分配算法,其用户调度根据所有用户的服务质量(QoS)满意程度、QoS要求、业务包模型、信道状态信息和队列状态信息,从所有用户中选出要服务的用户和确定这些用户的最优跨层参数;其资源分配则根据所有调度用户的QoS要求、最优跨层参数和信道状态信息,先把功率按地窖注水原理分给每个子载波,再把每个子载波最优地分给调度用户并采用逐比特加载查表算法调整其上分配的功率和比特。最后在典型的电力线信道环境下对算法进行仿真,结果表明新算法在系统资源大范围变化时也能保障用户的服务质量,同时有效地提高系统资源的利用。     

抗时延敏感性跨层自适应资源分配方案*

为了对抗多用户OFDM系统中用户实时业务对时延的敏感性,提出一种利用Hopfield神经网络(HNN)算法的跨层自适应资源分配方案。该方案设置用户调度优先级时同时考虑物理层的信道状态信息,及媒体接入层的用户队列状态信息和等待时间等;采用HNN算法,最大化系统容量的同时降低了平均时延和丢包率。仿真结果表明,相比于传统资源分配方案,该方案可以有效保障用户的服务质量,并提高了系统的整体性能。     

MHWSN中保证混合业务QoS的跨层调度算法

针对中高速传感器网络中混合业务QoS（Quality of Service）要求,跨层考虑物理层和数据链路层参数,提出了一种保证混合业务服务质量的调度算法AM-LWDF。该算法同时考虑时延优先级和吞吐量优先级,在满足实时业务QoS约束的前提下,以最大化系统吞吐量为目标建立了相应的优化模型,对实时业务能够满足时延较小的要求,对非实时业务满足吞吐量较大的要求。仿真结果表明,该调度算法可以灵活地在时延和吞吐量之间取得满意的折衷,并保证不同类型业务用户间的公平性。     

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。     

面向实际信道观测环境的时限约束无线下行调度策略

时限约束无线下行传输广泛应用于各类关系国计民生的实时通信业务,要求每个数据分组在严格传输时限内进行高可靠性传输.尽管如此,基站往往不能完全观测自身与各设备之间的信道状态,而需要借助反馈所携的信息对信道状态进行观测,从而增加了下行调度策略的设计难度.文章基于此实际信道观测环境设计时限约束下行调度策略,允许基站根据当前数据分组信息以及部分观测的各信道状态决定传输优先级.首先仅考虑队首数据分组信息对下行传输进行无限时域部分观测马尔可夫决策过程简化建模,但求解此建模的最优或近优策略在计算上不可行.鉴于此,文章应用有限时域Q函数马尔可夫决策过程算法,提出了一种低复杂度次优策略,并进一步提出一种更简单的启发式策略.仿真结果验证了所提策略相比对照策略在各种网络场景下的网络吞吐率优势,并且表明了信道的部分观测特性对吞吐率性能有较大影响.     

基于公平性的D2D时隙调度算法

针对设备到设备（D2D）通信资源分配中的时隙调度时延以及信道增益变化导致吞吐率下降的问题,提出了一种公平性时隙调度（FTDS）算法。首先,基于频谱复用模式建立系统模型,并归纳为一组合优化问题;然后,在模型的次优求解中,FTDS算法将调度周期划分为多个等长的时隙,根据优先级策略将D2D用户分配至不同时隙调度,从而适应D2D用户多于蜂窝用户的应用场景;同时,为了权衡服务质量（QoS）与系统吞吐率的关系,构造一满足性权值与传输速率相互制约,共同决定用户调度优先级。仿真实验中,FTDS算法相比TDS、RANDOM算法,吞吐率平均增幅分别达到11.09%和40.64%,且FTDS算法下D2D用户被调度频次累积分布更为集中;同时,相比TDS算法调度时延最大降低31.22%。仿真实验表明,FTDS算法拥有更优的吞吐率性能、更公平的调度机制、更小的调度时延。     

慢衰落信道下并行HARQ系统的速率自适应算法

为提升慢衰落信道下多路并行混合自动重传请求（HARQ）系统的吞吐率性能,提出一种基于实时信道状态信息估计的速率自适应算法。设计适用于多次重传的速率自适应策略,推导系统吞吐率与速率选择的关系,并使用动态规划方法求解最优速率配置。瑞利衰落信道下的仿真结果表明,相比使用非实时信道状态信息的HARQ速率自适应算法,实时信道状态信息估计算法能够有效提升系统吞吐率性能,低信噪比情况下提升效果更明显。     

基于QCI优先级的分组调度算法

长期演进(LTE)系统对用户同时获得的多种业务配置了服务质量(QoS)等级标识(QCI)优先级参数,从而优化了移动通信系统QoS评价体系。为此,结合M-LWDF算法,提出一种基于QCI优先级的分组调度算法。将QCI参数引入资源分配和分组调度判决机制,在用户与申请的多项业务间建立优先级关联性,实现多用户之间、单用户的多类型业务之间的联合优化调度。仿真结果表明,该算法能有效提高系统平均吞吐量,降低平均时延。     

基于跨层的中高速传感器网络多元参数调度与资源自适应分配算法

针对中高速传感器网络中不同业务对QoS(quality of scrvice)的不同要求,跨层考虑物理层和数据链路层参数,提出了一种适合混合业务的多元参数调度算法和资源分配算法。该算法根据不同的业务动态调整时延补偿因子和吞吐量补偿因子两个参数,在满足实时业务QoS约束的前提下,以最大化系统吞吐量为目标建立了相应的优化模模型,对于实时业务能满足时延较小的要求,对于非实时业务能满足吞吐量较大的要求。仿真结果表明,该调度算法可以灵活地在系统功率效率和用户服务质量满意度之间取得折衷,并保证不同类型业务用户间的公平性。     

Effective Capacity and QoS for Wireless Scheduling

Multiuser scheduling in a wireless context, where channel state information is exploited at the base station, can result in significant throughput gains to users. However, when QoS constraints are imposed (in the form of overflow probabilities), the benefits of multiuser scheduling are not clear. In this paper, we address this question for independent and identically distributed ON-OFF channel models, and study a ldquomultiuserrdquo formulation of effective capacity with QoS constraints. We consider a channel-aware greedy rule as well as the channel-aware max-queue rule, and showed that these algorithms that yield the same long-term throughput without QoS constraints have very different performance when QoS constraints are imposed. Next, we study the effective capacity for varying channel burstiness. From results on multiuser scheduling, we expect the long-term throughput to grow with increasing channel burstiness. However, we show that the throughput with QoS constraints decreases with increasing channel burstiness. The intuitive justification for this is that with increasing burstiness, even though the the long-term throughput increases, the channel access delay increases as well resulting in poor QoS performance.     

认知无线电中基于QoS分级的频谱分配策略

为提高认知无线电中的系统吞吐量,保证频谱分配的公平性,提出一种基于服务质量(QoS)分级的频谱分配策略。建立模糊综合判决模型,根据认知用户的业务类型判别其QoS级别,应用CMSB信道分配算法进行频谱分配。仿真实验结果表明,该频谱分配策略能在满足认知用户QoS需求的同时,保证较高的系统吞吐量和接入公平性。     

An adaptive QoS guaranteeing MAC protocol for real-time traffic in TDMA-based wireless ATM networks

This paper presents a new media access control (MAC) protocol based on forward error control (FEC), which is appropriate for supporting real-time traffic with strict QoS requirements in wireless ATM networks. As the channel BER in wireless environments is very high and varying 10⁻⁵–10⁻², previous schemes that use powerful FEC have combated to overcome this noisy channel condition at the cost of valuable bandwidth. As most previous works have been dedicated to maximize the channel efficiency, they were not able to meet QoS requirements of real-time applications in wireless networks. A new MAC protocol proposed in this paper is designed to guarantee the throughput requested by a real-time traffic user while keeping the bandwidth consumption at a minimum. The proposed scheme is for a TDMA system and uses adaptive FEC. We analyze the wireless channel and model it as a two-state error control system to design an efficient MAC protocol. We use simulation experiments to show how the proposed scheme provides QoS guarantees, and compare it with the CDMA system in terms of capacity, i.e. the number of users that can be supported.     

一种公平的认知无线电系统下行频谱分配策略

目前关于认知无线电频谱分配的研究大多以最大化系统容量为目标,很少考虑认知用户的QoS需求,频谱分配方案设计缺乏公平性。针对主用户干扰限制和保障认知用户QoS需求,结合OFDM技术,研究了认知无线电场景中下行多用户分配算法。该算法构建不等式约束下的目标函数以最大化系统容量,通过拉格朗日(Lagrange)对偶优化法给出近似最优解。仿真结果表明,所提算法在牺牲系统和容量的前提下充分保证了次用户的QoS需求,提高了系统的公平性。     

基于QoS和吞吐量公平的信道分配算法

高密度接入点(AP)部署会导致AP工作信道重叠,从而较大地影响无线局域网的吞吐量。为此,在IEEE 802.11e分析模型的基础上,考虑AP受相邻AP干扰造成的吞吐量衰减,引入Jain指标衡量基础服务集(BSS)间系统吞吐量的公平性,在满足最大公平性和最小信道干扰的限制条件下,提出一种基于最小生成树的信道分配算法CAQFT。数值分析结果表明,CAQFT算法能满足BSS内业务的服务质量需求,提高整个系统吞吐量并兼顾BSS间系统吞吐量的公平性。     

A uplink radio resource allocation scheme for localized SC-FDMA transmission in LTE network

The radio resource allocation is one of the most important issues to achieve effective wireless communication. In Long Term Evolution (LTE) network, single carrier frequency division multiple access (SC-FDMA) is applied as the transmission technology for uplink traffic. Most researches focus on maximizing the system throughput of SC-FDMA under changeable channel condition. However, users may require different quality of services (QoS) for different applications. This paper studies radio resource allocation for QoS users in localized SC-FDMA system. The proposed scheme divides allocation process into matching algorithm and radio resource assignment algorithm. The Gale–Shapley algorithm is applied to find the optimal matching between resource blocks (RB) and user equipment (UE) by considering channel conditions and the desired QoS. Then the resource assignment algorithm heuristically allocates bandwidth to UE by referring the matched RB under the constraint of carrier continuity. This paper modified the Recursive Maximum Expansion (RME) algorithm to effectively assign radio resource for UEs with different bandwidth demands. The performance of our proposed scheme is compared with the modified RME scheme through exhaustive simulations. The video streaming, VoIP, and FTP traffic types were adopted for simulations. Our simulation results show that the proposed scheme achieves better QoS satisfaction and system throughput than the RME-modified scheme.     

基于合作中继的OFDM蜂窝网络的QoS感知子载波分配算法*

针对基于中继的OFDM蜂窝网络,提出了一种基于合作中继的QoS感知子载波分配算法,即C-QSA(cooperative QoS-ware subcarrier allocation)算法。C-QSA算法利用基站与中继节点之间的合作传输机制来保证QoS业务的速率要求,允许中继节点进行比特重分配,充分利用无线系统的时变及多用户分集特性,提高无线资源的利用效率。C-QSA算法将子载波分配问题抽象为非线性整数规划,以最大化系统效用为目标,同时满足QoS业务的速率要求。仿真结果表明,C-QSA算法在用户效用及吞吐量等性能方面都有明显优势,系统实际效用接近理论最优值。     

异构网络中基于鸽群优化算法的D2D资源分配机制

针对异构蜂窝网络中D2D(device-to-device)通信用户复用蜂窝用户上行信道产生的频谱资源分配优化问题,提出一种基于改进离散鸽群算法(PIO)的D2D通信资源分配机制.通过设置信干噪比(SINR)门限值保证用户的通信服务质量(QoS),使用基于改进地图-指南针算子和认知因子的离散鸽群算法(IMCBPIO)为D2D用户进行资源分配,并采用基于接收SINR的闭环功率控制算法动态调整用户的发送功率,以减少用户与基站以及用户与用户之间存在的干扰.仿真结果表明,所提出方案能够有效抑制异构网络中由于引入D2D用户后导致的干扰,降低通信用户的中断概率,大大提高频谱利用率和系统吞吐量.     

链路服务质量限制下多输入多输出媒体接入控制的建模与分析

针对SCMA协议没有同时考虑链路服务质量(QoS)和多输入多输出(MIMO)流的信道接入调度策略的不足,提出一种SCMA/QA协议。协议充分考虑了每个链路中不同流的信道状态,建立了一个基于流的信道状态离散马尔可夫链模型,并融合考虑了每条链路的QoS需求,采用修改的RTS/CTS进行链路QoS的信息交换,通过链路QoS权重作为链路选择的主要因素,将MIMO下基于QoS的链路调度问题建模为一个最优化问题,并在卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件下得到最优链路以及通信的流数目。最后,以吞吐量为QoS指标进行了数值分析,结果表明在相同网络环境下,SCMA/QA比SCMA和QCSCMA能更好地提高系统的吞吐量。