基于双连接和回传带宽配置的系统吞吐量效用和最大化算法

针对双连接可行的异构无线网络中关于用户关联和回传带宽配置的联合优化问题,构建了一个新的网络吞吐量效用和最大化框架。将该联合优化问题建模为一个非凸的混合整数分式优化问题。为了便于求解,首先将原建模问题进行去分式化转换,然后针对转换后依旧非凸的混合整数非线性优化问题,将其分解为两个优化子问题分别求解。通过固定用户关联变量,得到了最优的回传带宽配置机制;通过固定回传带宽配置因子变量,提出一个有效的迭代算法求解双连接可行的用户关联子问题。相比固定的回传带宽配置机制,所提算法可以获得最优的回传单位带宽配置因子值,同时拥有最优的系统吞吐量和系统吞吐量效用和性能。     

基于预测的5G网络切片算法

5G网络实时应用场景对网络切片的建立提出了严格的要求,需要使用预测算法提前隔离资源,降低网络切片的建立时间。提出了基于预测的 5G 网络切片算法,以四阶矩为代价函数,在算法复杂度不高的前提下提供必要的预测精度,根据预测结果在5G网络中提前隔离虚拟节点资源和虚拟链路资源,当网络切片请求到达时,直接拉起容器,完成网络切片的动态创建。仿真结果表明,所提算法的预测精度能够达到 90%,在复用原始网络切片资源的条件下,新请求网络切片的创建时间减少50%。