低加速比下输出端排队交换结构的性能分析

摘要：在已有的研究中,为了使输出端排队（oQ）交换结构满足理想的吞吐率和传输时延性能,需要其内部加速比等于交换端口数．将从理论上推导加速比小于交换端口数的情况下OQ交换结构的信元丢包率和传输时延．并利用数值计算的方法证明：只要达到一定的加速比（小于满加速比）,OQ结构就能达到满加速比时的性能。     

面向可靠端边协同的时延保障模型

由于无线链路状态的高度时变性,终端任务的卸载存在失败的可能性,导致任务时延恶化,甚至任务失败.针对上述问题,提出了面向可靠端边协同的时延保障模型.首先,基于嵌入式马尔可夫理论分析了任务卸载时延的统计特征;然后,基于网络演算理论推导出设备端任务计算时延的概率分布;最后,提出面向时延与可靠性感知的性能评估模型.分析结果表明,与面向平均时延或平均速率最优的决策方案相比,所提方案能够提升具有特定时延需求的任务可靠性.     

时分波分无源光网络与云无线接入网联合架构中负载平衡的用户关联与资源分配策略

在时分波分无源光网络(TWDM-PON)与云无线接入网(C-RAN)的联合架构中,由于无线域的负载不均衡问题,限制了网络整体的传输效率.为了充分利用TWDM-PON与C-RAN联合架构的网络资源,并保证用户的服务质量(QoS),该文提出一种负载平衡的用户关联与资源分配算法(LBUARA).首先根据不同用户的服务质量需求以及分布式无线射频头端(RRH)的负载对用户的影响,构建用户收益函数.进而,在保证用户服务质量的前提下,根据网络状态建立随机博弈模型,并基于多智能体Q学习提出负载均衡的用户关联和资源分配算法,从而获得最优的用户关联与资源分配方案.仿真结果表明,所提的用户关联和资源分配策略能够实现网络的负载均衡,保证用户的服务质量,并提高网络吞吐量.     

时分波分无源光网络与云无线接入网联合架构中负载平衡的用户关联与资源分配策略

在时分波分无源光网络(TWDM-PON)与云无线接入网(C-RAN)的联合架构中,由于无线域的负载不均衡问题,限制了网络整体的传输效率。为了充分利用TWDM-PON与C-RAN联合架构的网络资源,并保证用户的服务质量(QoS),该文提出一种负载平衡的用户关联与资源分配算法(LBUARA)。首先根据不同用户的服务质量需求以及分布式无线射频头端(RRH)的负载对用户的影响,构建用户收益函数。进而,在保证用户服务质量的前提下,根据网络状态建立随机博弈模型,并基于多智能体Q学习提出负载均衡的用户关联和资源分配算法,从而获得最优的用户关联与资源分配方案。仿真结果表明,所提的用户关联和资源分配策略能够实现网络的负载均衡,保证用户的服务质量,并提高网络吞吐量。     

基于随机网络演算的无线通信系统能耗分析

提出了一个在一定传输时延约束下能量消耗最少的最优化问题,并建立了相应的无线通信系统模型,然后利用随机网络演算理论研究时延约束、传输速率与能量消耗之间的关系,最后得出了最优化问题的最优解。     

优先级网络性能的网络演算分析

基于网络演算理论,对考虑信道差错过程影响的优先级网络系统性能进行了综合分析;基于网络演算推导出信道差错过程的随机到达曲线,在此基础上,获得不同优先级用户的随机服务曲线,进而分析相应的网络服务保证,即时延边界和存储空间边界。基于不同的业务到达模型,研究了不同系统配置下的时延边界,并对相应数值结果加以深入分析。