超密集边缘计算网络中面向能耗优化的任务卸载方法

传统网络架构部署下的边缘服务器难以满足大规模用户设备的接入和通信质量要求。为增加网络容量,提高频谱利用率,通过密集化基站的部署,构建一种面向超密集边缘计算网络的任务卸载优化模型。面对信道状态的变化、移动设备的动态需求以及服务器和频谱资源的有限性对任务卸载带来的挑战,结合任务类型和服务器的计算能力,并考虑信道状态变化、移动设备的动态需求以及干扰约束对卸载策略的影响,提出一种基于自适应模拟退火遗传（AGASA）算法的任务卸载方法,在满足任务截止期限的同时,对任务卸载能耗进行优化。同时,为得到最优上传功率,采用黄金分割算法解决功率控制问题,从而降低传输能耗。实验结果表明,AGASA算法在信道状态变化时可保证通信质量和计算效率,相比混合遗传粒子群算法,能够在满足截止期约束的同时使卸载能耗降低15.56%。     

集群式战斗机移动通信优化方法研究与仿真

在集群式战斗机移动通信的过程中,mhgf直通模式导致在通信过程中会出现大量的随机干扰问题。传统的通信方法是为了解决干扰,采用了大容错的方法,但是不能很好解决容错性能和编码效率之间的矛盾,增加了通信负担。提出集群式战斗机移动通信优化方法,分析了集群式战斗机通信信号融合规则,依据战斗机视觉显著度模型的帧级、宏块级两级码率分配策略,实现战斗机视频编码码率的控制与分配,增强码率受到约束时显著度区域的主观战斗机通信信号质量,根据集群式战斗机通信信号在时域中波动稳定的性质,直接复制上一帧集群式战斗机信号对应位置的宏块,实现集群式战斗机移动通信优化。实验结果表明,通过所提方法进行集群式战斗机移动通信优化方法,可以极大的提高集群式战斗机的通信的效率,并且有效降低误码率。     

基于5G的MEC系统资源分配方法

为了保证边缘计算技术（Mobile Edge Computing,MEC）系统的均衡性,引进了5G技术。以某MEC系统为例,开展了资源分配方法的设计。首先,计算MEC系统网络场景信道之间的增益值,构建基于5G移动通信技术的MEC系统网络场景信道模型;其次,设定系统服务器正在本地计算资源的调度与分配,计算系统分配资源时的能耗与MEC系统资源分配时延;最后,考虑MEC系统在运行过程中受以太网主链侧计算资源与任务时延的约束,因此要合理化分配系统资源,采用建立目标函数的方式,优化系统能耗迁移与资源分配。由于设计的资源分配方法实际应用效果良好,证明了该方法可以提高资源分配后MEC系统的均衡性,为用户提供更加优质的上网服务。     

设备直通中基于组合拍卖的联合资源分配机制

设备直通D2D(Device-to-Device Communication)通信是5G系统中的关键技术,通过复用传统蜂窝通信的频谱资源,能够大幅度提升系统频谱利用率,但却给传统蜂窝用户带来了同频干扰。针对上述问题,提出一种联合功率控制和信道分配的资源分配机制来最大化D2D链路的总吞吐量,并保证蜂窝链路的服务质量需求。该方案分为两步:底层功率控制考虑给定信道组合下的最大吞吐量,首先证明原问题属于凸优化,继而利用Karush-Kuhn-Tucker条件分析得到最优解;基于功率优化的结果,上层的信道分配等价于整数线性规划问题,一般意义下属于NP-hard难题,因此提出基于组合拍卖的分配机制来实现性能与复杂度之间的折中。最后,通过仿真验证了所提资源分配机制的有效性,并展示了联合无线资源分配的优势。     

C-V2X通信中资源分配与功率控制联合优化

在C-V2X通信中,Mode 4资源分配方式使用基于感知的半持续调度（SB-SPS）算法进行资源分配,但该算法以最大功率传输安全消息,在高密度交通流状态下会导致系统的可靠性下降。为对SB-SPS算法进行优化,提出一种基于深度强化学习的联合资源分配与功率控制算法。车辆在感知到信道后,为安全消息选择干扰最小的子信道,并根据信道状态自适应调整传输功率,通过与环境交互学习的方式求解最优的子信道选择方案和功率控制方案。仿真结果表明,与SB-SPS优化算法相比,该算法在高密度公路场景下分组接收率提高5%,有效提升了车间通信的可靠性。     

基于进化遗传算法的铁路通信承载网资源分配研究

为了提高铁路通信承载网资源分配和优化调度能力,提出基于进化遗传算法的铁路通信承载网资源分配方法。采用Voronoi多边形拓扑结构建立铁路通信承载网的资源分布拓扑结构,通过拟合估计和数据更新的方法,实现对铁路通信承载网资源的时间序列重组,提取铁路通信承载网资源流的统计特征量和高阶累积量,结合进化遗传的学习算法实现对铁路通信承载网资源信息流模糊聚类处理,根据特征聚类和收敛度分析,采用稀疏散乱性特征检测的方法,实现对铁路通信承载网资源分配和数据结构优化配置。仿真结果表明,采用该方法进行铁路通信承载网资源分配的信道均衡性较好,收敛性较好,分配误码率最低值为2%,提高了铁路通信网的资源优化配置和调度能力。     

时变衰落信道中的自适应反馈资源分配

讨论了在任意衰落的时变信道中自适应反馈的资源分配方法,提出了基于相干时间周期检测的增量调整及基于容量变化自适应反馈信道状态的自适应功率分配方法,仿真了多径衰落信道中这种自适应分配方式的OFDM系统容量,通过与理想情况下的注水原理资源分配容量比较,证明了自适应分配方法的性能与最佳分配基本一致,同时大大降低了系统的复杂度,减少了迭代次数,提高了系统效率,并保证了各用户的长期公平性。     

超密集网络中基于小区分簇的资源分配

针对超密集网络中毫微微小区(Femtocell)之间同层干扰以及毫微微小区与宏小区(Macrocell)之间跨层干扰问题,提出了一种基于小区动态分簇的资源分配算法。该算法分为两步:第一步首先采用了基于速率公平性的子信道分配算法为宏用户分配子信道,接着利用注水算法分配功率;第二步首先根据毫微微小区之间的干扰权值大小,利用遗传模拟退火算法为FAPs分簇,其次利用启发式信道分配算法为FUEs分配子信道,采用KKT条件为用户分配功率。仿真表明,该算法能够有效抑制这两种干扰,满足用户速率需求,提升网络频谱效率。     

基于MABC的中继系统资源分配策略

针对MABC的中继系统,对资源配置策略的优化问题进行研究,并将功率分配问题和中继选择问题相结合。基于此,提出了一种存在干扰情况MABC模型的多中继系统资源分配策略（IS-MABC-OPOR）。考虑双向中继系统干扰信号对其传输性能的影响,以通信链路信道容量最大化为优化目标,利用拉格朗日方法,对通信链路上的各节点进行了最优功率分配和最佳中继选择,给出了通信链路信道容量最大意义下的资源分配数学表达式。仿真结果表明,该链路的信道容量受中继节点位置以及链路总功率的制约,相比于等功率分配方案（EPA）、随机功率分配方案（RPA）和在所提方案的基础上加大干扰信号的信道增益,IS-MABC-OPOR方案有效提高了系统的信道容量,从而实现资源能够满足更高速率的业务传输需求。     

基于深度无监督学习的多小区蜂窝网资源分配方法

针对多小区蜂窝网络资源分配所要求的低能耗、高速率和低延时问题,提出一种基于深度无监督学习的多小区蜂窝网络资源分配方法.首先,构建基于无监督学习的深度功率控制神经网络,通过约束处理输出优化的信道功率控制方案以最大化能量效率的期望;然后,构建基于无监督学习的深度信道分配神经网络,通过约束处理输出优化的信道分配方案,并联合前期训练好的深度功率控制神经网络拟合输出优化的信道功率,进一步优化能量效率的期望.仿真结果表明,所提出的方法在保证低计算时延的同时可获得优于其他算法的能量效率和传输速率.     

改进人工蜂群算法在信道分配上的应用

移动通信网络中频率资源是有限的,为了提高无线资源的利用率,将改进的人工蜂群算法用于解决无线信道分配问题。提出的算法用逐步减小邻域搜索范围的动态步长来均衡局部与全局搜索能力;对单个体引入选择性变异技术,增加了种群的多样性,加快了算法的收敛速度。仿真结果表明,改进后的算法能较好地解决无线信道分配问题,提高了算法的收敛率和收敛速度。     

基于手机大数据的动态人口感知

随着通信市场迅速发展和手机的高普及率，利用手机数据研究人类活动和城市规划发展成为可能.本文主要工作是构建了大数据实时处理分析平台，并基于此平台提出了一种利用手机数据感知城市人口分布的方法.通过实验表明，基于手机数据的动态人口感知能够反映实际城市人口分布，对于城市交通监管、公共资源配置优化等方面具有重要意义.     

基于Raptor码的视频多播跨层优化算法

在第4代移动通信中,人们更加关注移动宽带网络传输的服务质量(QoS),尤其是多输入多输出(Multiple-Input-Multiple-Output,MIMO)系统下的视频多播方面。提出了一种基于Raptor码的视频多播跨层优化算法,通过Raptor码和其他纠错码的包误差率的对比分析,选择合适的Raptor码率和调解编码方案(MCS)模式进行优化组合,在增大系统吞吐量的同时可以提高信道资源(时隙)利用率。仿真实验表明,该算法在下行链路的吞吐量至少增加了28%,节约了至少18%的信道资源;在SNR=11.5时,BUS序列的客观重建质量(PSNR)的性能增益可达到4dB以上。     

高速移动下U型槽的时变信道建模

随着国内高速铁路建设的迅速发展,在高速铁路上要求移动办公、娱乐的客户需求与日俱增,而现有的蜂窝移动通信以及针对铁路的移动通信铁路全球系统（GSM-R）均不能很好地满足客户对宽带无线通信的服务质量（QoS）需求。高铁在实际的行驶过程中,会经历各种复杂的场景,U型槽是常见的场景,然而目前尚未有充分针对高速移动下U型槽的时变信道建模的研究。针对此问题,提出一种高速移动下U型槽的时变信道建模方法。首先,采用几何随机分布理论,针对高铁典型场景U型槽建立几何分布模型,分析散射体簇的变化规律,推导视距（LOS）分布、时变角度扩展、时变多普勒扩展等参数的表达式,并给出了信道冲击响应的闭式解。其次,分析了信道的时变空时域互相关函数、时变自相关函数以及时变空域多普勒功率谱密度的表达式。最后,对所提模型进行了统计性能的仿真,验证了该模型具有时变性以及较高的相关性,体现了高铁信道的非平稳性,满足高速无线信道的特性。     

An effective and robust two-phase resource allocation scheme for interdependent tasks in mobile ad hoc computational Grids

This paper addresses the problem of resource allocation to interdependent tasks in mobile ad hoc computational Grids. Dependencies between tasks imply that there can be heavy communication induced by data transfers between tasks executed on separate nodes. The communication in mobile ad hoc Grids is always expensive and unreliable, and therefore plays a critical role in application performance. There are several factors that contribute to communication cost. Unreliable and short-term connectivity can increase communication cost due to frequent failure and activation of links, and ineffective resource allocation can increase communication cost due to multi hop communication between dependent tasks. To reduce communication cost, an effective and robust resource allocation scheme is required. However, the design of such a scheme for mobile ad hoc computational Grids exhibits numerous difficulties due to the constrained communication environment, node mobility, and lack of pre-existing network infrastructure.     

移动Ad Hoc网络联合路由入侵检测模型研究

无线移动Ad Hoc网络是一种新型的无线移动通信网络,由于其动态拓扑、无线信道以及资源有限等特点,容易遭受各种攻击。特别地,由于网络中的每个节点都参与路由,Ad Hoc网络路由协议自身的安全性尤为重要。以入侵检测技术为基础,分析针对AODV路由协议的各种攻击,提出了一种新的、有效的将有限状态机（FSM）协议分析和支持向量机（SVM）统计学习方法相结合的无线移动Ad Hoc网络路由入侵检测模型,该模型通过检测针对路由协议的各种攻击来实现安全路由。通过NS-2网络仿真实验表明：基于FSM和SVM相结合的混合入侵检测机制具有较高的检测精度和检测性能。     

移动边缘计算不确定性任务持续卸载及资源分配方法

移动边缘计算场景中任务的不确定性增加了任务卸载及资源分配的复杂性和难度.鉴于此,提出一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载及资源分配方法.首先,构建一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载模型,通过基于持续时间片划分的任务多批次处理技术应对任务的不确定性,并设计多设备计算资源协同机制提升对计算密集型任务的承载能力.其次,提出一种基于负载均衡的自适应策略选择算法,避免计算资源过度分配导致信道拥堵进而产生额外能耗.最后,基于泊松分布实现了对不确定任务场景模型的仿真,大量实验结果表明时间片长度减小能够降低系统总能耗.此外,所提算法能够更有效地实现任务卸载及资源分配,相较于对比算法,最大可降低能耗11.8%.     

纠错编码技术在移动通信系统中的应用和发展

纠错编码技术的运用能够提高移动通信信道的抗衰落和干扰的能力.文章主要介绍了从第一代移动通信系统到第四代中所使用的不同的纠错编码技术,以展示纠错编码技术在移动通信发展历程中的重要作用.     

A resource management strategy in wireless multimedia communications-total power saving in mobile terminals with a guaranteed QoS

The integration of multimedia services into wireless communication networks is a major source of future technological advances. One of the main challenging issues in this endeavor is the resource optimization strategy. This paper addresses this issue from the perspective of minimizing the total power consumption of a mobile terminal while maintaining a guaranteed quality-of-service (QoS). For many years, the management strategy has dealt primarily with bandwidth allocation, network capacity, and QoS. However, due to the integration of multimedia services, the increasing energy consumption of a mobile unit is also becoming a dominant factor in the design of communication systems. In this paper, we describe two technologies that can make a wireless multimedia communication system more energy-efficient while ensuring QoS. These technologies consist of an energy-efficient communication protocol for the uplink channel and a low-complexity multirate transmission scheme. We also provide a video transmission example using the H.263 standard in the proposed system to demonstrate the importance of our total power optimization strategy. The simulation results show that a savings of 10-32% is achieved in the total energy consumption of the mobile unit.     

An overview of transmission theory and techniques of large-scale antenna systems for 5G wireless communications

To meet the future demand for huge traffic volume of wireless data service, the research on the fifth generation (5G) mobile communication systems has been undertaken in recent years. It is expected that the spectral and energy efficiencies in 5G mobile communication systems should be ten-fold higher than the ones in the fourth generation (4G) mobile communication systems. Therefore, it is important to further exploit the potential of spatial multiplexing of multiple antennas. In the last twenty years, multiple-input multiple-output (MIMO) antenna techniques have been considered as the key techniques to increase the capacity of wireless communication systems. When a large-scale antenna array (which is also called massive MIMO) is equipped in a base-station, or a large number of distributed antennas (which is also called large-scale distributed MIMO) are deployed, the spectral and energy efficiencies can be further improved by using spatial domain multiple access. This paper provides an overview of massive MIMO and large-scale distributed MIMO systems, including spectral efficiency analysis, channel state information (CSI) acquisition, wireless transmission technology, and resource allocation.