基于控制帧改进的速率自适应算法

针对目前经典的IEEE 802.11速率自适应算法进行分析研究,提出了在基于接收端的自适应速率算法(RBAR)和机遇式自适应速率算法(OAR)基础上根据信道质量对控制帧采用速率自适应从而减少控制帧开销的改进机制,以提高网络资源的利用率和系统的吞吐量。采用NS2网络仿真工具仿真验证其吞吐量,并与经典算法吞吐量进行对比。仿真结果表明,根据对于控制帧采用速率自适应,可以有效提高系统吞吐量和网络资源的利用率,性能优于传统经典的速率自适应算法。     

基于QoS保障的LTE上行分组调度算法

有效分配有限的无线资源以提高系统的吞吐量,同时满足不同业务的服务质量(QoS)需求是LTE通信系统的关键技术之一。结合比例公平算法(PF)和用户满意度的公平算法(USGF)提出了一种基于速率需求满足程度矩阵的分组调度算法,根据速率需求满足程度矩阵改变判决因素以获取更高的吞吐量。仿真结果表明,该算法能在不降低用户满意度的条件下提高系统的吞吐量。     

5G异构超密度网络中吞吐量与覆盖的联合优化

为了权衡5G异构超密度网络(HeterogeneousUltra-DenseNetworks,HUDN)中系统吞吐量最大化与覆盖优化间的冲突,提出基于功率控制的吞吐量和覆盖的联合优化(CJTC)算法。首先,推导系统吞吐量最大化的目标函数,再通过凸优等式转换,求解实现吞吐量最大化的基站发射功率;然后,推导切换失败率最小化的覆盖优化的目标函数,再利用扩展技术,并通过迭代联合求解最优的基站发射功率。仿真结果表明,提出的CJTC算法的吞吐量和覆盖方面的性能优于同类算法。     

OFDM系统中提高吞吐量的均衡算法

文章分析了在OFDM系统中具有不足循环前缀的时域均衡,提出了一种基于最大系统吞吐量新均衡算法的改进。首先对符号间干扰(ISI)和载波间干扰(ICI)进行了分析,并在此基础上给出了实现最大化吞吐量均衡算法的三个步骤。仿真结果显示该算法对吞吐量的改进超过了一些已存在的算法。最后与其它均衡算法比较给出结论     

一种HSDPA系统中依赖负载的正比公平调度算法

研究和仿真了HSDPA系统中分组调度算法(RR,Max C/I和PF)的系统吞吐量和用户公平性,仿真结果与理论分析表明在HSDPA系统中RR算法调度结果的公平性略逊于PF算法.为了补偿正比公平调度算法公平性,提出了依赖负载的正比公平(LDPF)调度算法.该算法旨在通过低负载时牺牲系统吞吐量换取用户间公平性.然后用扩展了爱立信EUPLANE模块的NS2网络仿真软件对LDPF算法进行了仿真.仿真结果表明LDPF调度算法在系统低负载时有效地补偿了先前的低速率用户,通过这种低负载和高负载时的时间分集,改善用户间的长时公平性.     

基于奇异值分解的TD-HSPA+系统赋形算法研究

文章提出了一种适用于多径信道的基于奇异值分解(SVD)的波束赋形算法,并结合64正交幅度调制(QAM)高阶调制算法,对时分双工增强高速分组接入(TD-HS-PA+)系统性能进行仿真研究。文章重点分析了市区宏小区和市区微小区场景下SVD算法和特征向量法(EBB)的性能差异以及引入64QAM后的系统性能增益。系统级仿真结果表明,基于SVD的波束赋形算法相比传统EBB算法能够明显提升扇区平均吞吐量,引入64QAM后吞吐量能够得到进一步提升。     

OFDM系统分组调度算法仿真与分析

对于蜂窝正交频分复用(OFMA)系统,分组调度技术是影响系统性能提升的重要因素。分组调度算法是为分组业务提供资源分配及复用的方法。这里介绍了分组调度技术原理及几种经典的调度算法,并通过Matlab仿真,对几种调度算法的公平性和吞吐量进行了比较。通过仿真可知,比例公平算法(PF,Proportional Fair)平衡考虑了系统吞吐量与公平性,取得了较好的效果。     

LTE系统中实用型多用户调度算法的研究北大核心

针对经典多用户调度算法只偏重于信道条件或者公平性的缺点,提出了一种实用型Max C/I(最大载干比)和一种实用型PF(比例公平)调度算法。这两种算法将信道条件、用户业务需求和吞吐量作为度量值的计算因子。仿真结果表明,这两种调度算法能兼顾用户承载QoS(服务质量)要求和频谱效率,实现吞吐量与公平性的平衡。     

CVANET中基于POMDP模型的频谱接入算法

针对认知车载Ad Hoc网络(CVANET)信道的动态特性,以部分可观测马尔科夫决策过程(POMDP)为模型对认知车辆用户的频谱感知和频谱接入过程进行研究,提出基于POMDP模型的分布式机会频谱接入算法,并通过贪心算法降低POMDP算法计算量,最后通过仿真研究影响认知车辆用户吞吐量的主要因素,并验证算法的可行性。仿真分析结果表明,认知车辆用户通过本算法接入吞吐量得到有效提高,降低了交通中广播风暴的可能,并且降低了计算量。     

基于OFDMA/TDM系统的跨层资源分配算法

研究了OFDMA/TDM系统的资源分配问题,基于最差信道用户优先原则,提出了一种新的跨层资源分配算法CRRA(Cross-layer Radio Resource Allocation)及其简化算法S-CRRA(Simplified CRRA).该算法利用用户数据队列长度动态变化的特性和多用户分集策略以实现在满足用户服务质量(Quality of Service,QoS)的基础上最大化系统吞吐量,并且将频谱和功率分配分开进行以降低计算复杂度.仿真结果表明,CRRA算法和S-CRRA算法在系统吞吐量上基本一致,两者较已有的OFDMA/TDM系统资源分配算法能提高10%-24%的系统吞吐量.     

Ad Hoc网络退避算法分析及改进

IEEE 802.11 DCF中采用的标准退避算法是二进制指数(BEB)退避算法,为了提高该算法在网络中的效能,文中主要研究了BEB算法存在的缺陷,和改进后的线性减少(MILD)退避算法存在的优势,基于OPNET网络仿真平台,对两种算法的性能进行了仿真评估。仿真结果表明,改进的MILD算法对提高Ad Hoc网络的吞吐量性能和公平性有明显的效果。     

一种基于输入缓冲交叉开关的调度算法

研究了交叉(Crossbar)开关的架构和缓冲策略。在已有的循环优先级多次匹配(RRM)算法和指针滑动多次迭代循环优先级匹配(iSLIP)算法的基础上提出了一种基于优先级列表的轮询调度(PB-RRM2)算法,该算法每次迭代只需要2步,减少了算法的调度时间,提高了Crossbar开关的运行速度。同时采用优先级列表的轮询(Round Robin)指针修改方式消除了指针的同步,提高了吞吐量。理论分析和仿真试验表明,算法在吞吐量和平均信元时延方面与iSLIP算法相当。     

OOFDM系统最大吞吐量自适应调制算法

为了减小多模光纤(MMF)的色散对系统性能的影响,设计了基于自适应调制的正交频分复用多模光纤通信系统.本文阐述了一种基于最大吞吐量的自适应调制算法,并针对此算法提出改进使得系统的吞吐量更大,仿真结果证明了此算法的有效性和改进的可行性.     

基于HSDPA的信道相关分组调度算法研究

针对HSDPA(高速下行分组接入)系统中几种支持非实时业务的经典分组调度算法Max C/I(最大载干比)和PF(正比公平)算法缺乏系统公平性的问题,提出一种基于HSDPA的快速公平分组调度算法。此算法在保证信道瞬时条件和系统吞吐量的前提下,旨在为那些平均吞吐量低于某一阈值的用户提供优先被服务的机会。仿真结果表明,此算法较之Max C/I和PF算法能够保证用户间的长期公平性。     

IEEE802.15.4时隙CSMA/CA算法性能研究

对IEEE802.15.4标准和时隙CSMA/CA算法进行了简单介绍,基于OPNET仿真软件,针对节点个数、工作周期(占空比)等参数对时隙CSMA/CA算法性能的影响,进行了不同网络环境的仿真实验。分别在固定节点个数和固定占空比条件下,仿真并分析了介质接入时延与吞吐量及网络能耗之间的关系。仿真结果表明,较多的节点个数和较小的工作周期会增大介质接入时延,降低网络吞吐量。     

脏纸编码的多用户MIMO-OFDM系统中的比例公平算法

针对脏纸编码的多用户MIMO-正交频分复用(OFDM)系统,提出了一种新的自适应资源分配算法.算法采用了邻域搜索的方式,在保证用户间速率比例公平的前提下使系统吞吐量最大化,获得了系统吞吐量和用户间公平性的良好折中.仿真结果表明,该算法在系统吞吐量损失较小的情况下,很好地满足了用户间速率的比例公平要求.     

应用DT-MLWDF降低下一代铁路通信业务的丢包率

针对目前铁路通信系统丢包问题,采用最大权重优先算法和最大权重时延优先算法对延时改进,提出基于延时吞吐量算法(DT-MLWDF),找出接近阈值的最大度量业务;然后利用比例算法均衡最大度量业务的吞吐量和数据传输,降低业务丢包率,解决车地实时性(RT)和非实时性业务(NRT)数据的同步传输问题。以往调度算法侧重于商业LTE技术,改进算法是在铁路通信系统中的应用。仿真结果显示,在阈值范围内增加时延,可以有效地降低丢包率。     

一种基于零副本的高效机会路由算法

针对现有DFOR(零副本机会路由)算法存在网络吞吐量不足、网络开销较大等问题,提出一种EOR(高效机会路由)算法。通过对数据包发送批次进行改进,可以有效地提升发送速率。在传输过程中,缩减发送包的包头大小以保证数据包被充分利用,并对原算法中可能存在发送时延过长的情况进行分析。理论分析和仿真结果表明,与DFOR算法相比,EOR算法在网络开销、吞吐量等方面均有所改善。     

针对高速交换结构的广义极大匹配调度算法

调度算法是决定交换结构性能和实现复杂度的重要因素,极大匹配算法在这两方面存在不足.本文提出一类广义极大匹配(EMM)算法,使用不同权值参数能够派生出不同子类的算法.对广义极大匹配算法的研究从两方面展开,首先在2倍数据加速比下证明任何EMM(2)算法都能取得100％的吞吐量,并通过仿真表明能够取得与理想输出排队相近的延时性能;其次在没有加速比的条件下通过仿真表明具有2个以上权值参数的广义极大匹配算法能够大大提高极大匹配算法的吞吐量性能.     

基于非正交多址接入系统的多用户分组优化算法

用户分组算法作为非正交多址接入(NOMA)的关键部分,对系统吞吐量和用户公平性具有重要影响。当用户数量和可用的资源增加时,用户分组的最佳调度将变得不可行,该文提出一种子带间多用户分组优化算法。该算法首先根据用户信道增益差异和子带复用用户数限制条件进行多用户初始分组处理,减小用户搜索空间,然后逐步完成初始分组用户间的优化组合,以几何平均用户吞吐量最大为用户分组准则,进一步提升小区边缘用户的吞吐量。仿真结果表明,所提算法与传统的用户分组算法相比,系统总吞吐量和几何平均用户吞吐量性能提升均超过3%。