电力无线通信异构多网共存环境中的网络选择算法

综合考虑电力业务需求和无线专网性能因素,针对邻域网、LTE无线专网、WiMAX无线专网和230 MHz无线专网等构成的异构多网混合共存场景,提出一种网络选择算法。该算法以AHPTOPSIS算法为基础,首先构建能表征候选网络与决策属性之间关系的决策矩阵,归一化处理获得归一化决策矩阵;利用AHP算法,依据不同业务类型下决策属性与网络性能之间的相对关系定义权重,对归一化决策矩阵加权获得加权归一化决策矩阵;然后对TOPSIS算法进行改进,依据加权归一化决策矩阵确定正负理想值,利用正理想值与候选网络之间的最小距离以及负理想值与候选网络之间的最大距离确定理想网络,计算各候选网络与理想网络之间的有效距离;据此执行候选网络排序和最佳网络选择,以避免运行TOPSIS算法可能存在的排序异常。仿真结果表明,该算法能根据电力业务需求对候选网络进行正确排序和最优选择,且能在满足业务服务质量的同时,提高资源利用率。     

电力通信异构多网共存网络发现与识别算法

电力无线通信网支撑用户量大面广、业务高并发、运行环境复杂,表现为异构多网混合共存。为了支持智能电力终端动态选择网络接入,必须首先执行网络发现与识别。针对TD-LTE无线通信专网、WiMAX无线通信专网、智能电网邻域网和230 MHz电力无线专网异构多网共存场景,提出一种融合物理层信号时频特征和MAC层协议特征的网络识别算法。该算法结合改进的窗口滑动能量检测和多周期特性加权循环平稳特征检测执行网络发现与识别。仿真结果表明,该算法能有效识别异构的多种电力无线通信网络。     

异构网络中贪婪资源分配策略的研究

针对当前异构网络中多种业务并存的现状,提出了一种可应用于由移动微波存取全球互通和通用移动通信系统组成的异构网络中考虑切换业务优先的贪婪资源分配策略,并通过网络中的呼损率验证了该策略的可行性;接着,在NS2环境下将该策略与公平资源分配策略在资源利用率、分组丢失率方面进行了比较.仿真结果显示,新策略可以提供良好的服务质量,前者的资源利用率和分组丢失率比后者分别改善了13％和14％左右.     

无线异构网络的资源分配策略

无线异构网络要求实现不同工作模式通信系统间的资源合理分配。为了获得不同通信系统对无线资源的有效利用,参考XG架构定义了可承载不同通信系统业务需求的多维度资源容器,提出二级资源分配策略及相应的资源分配算法来实现多维度资源容器与各个通信系统之间各种业务承载需求的匹配。仿真与性能分析验证了该资源分配策略在实现不同通信系统共存的条件下,提高了无线网络频谱资源利用率。     

异构网络中基于用户划分的资源分配与功率控制方案

部署异构网络是提高移动通信系统容量至关重要的举措。然而宏基站的高发射功率会使得微蜂窝边缘用户受到严重的干扰;同时,微蜂窝周围的宏蜂窝用户由于靠近微基站将同样受到其所造成的干扰,因此这些用户应该受到保护。通过研究异构网络下行传输中的资源分配与功率控制策略,提出了一种基于用户划分的资源分配与功率控制方案。首先根据用户的信干噪比对用户进行分类,同时为受干扰严重的边缘用户划分保护频带。此外,通过动态地调整每个基站在保护频带上的传输功率,在不过度牺牲系统性能情况下减轻边缘用户的干扰。仿真结果表明,与传统方案相比,该方案能够有效抑制宏蜂窝和微蜂窝边缘用户的干扰并提高整个系统的吞吐量。     

Macro/Femtocell异构网络基于能效的资源分配

能量效率(Energy Efficiency,EE)成为衡量网络性能新的指标,最大化网络能效已成为通信技术的研究热点。针对Macro/Femtocell异构网能量效率优化问题进行研究,首次将蝙蝠算法应用到能效优化问题中,并针对现有算法存在的收敛精度低,易陷入早熟等缺点,提出一种基于指数递减的惯性权重蝙蝠算法。以最大化异构网络能效EE作为优化目标,在满足异构网用户服务质量(quality of service,QOS)前提下,用改进蝙蝠算法进行频谱资源载波分配,并将算法跟标准蝙蝠、遗传算法进行性能比较。仿真结果表明,载波及用户的数量影响着网络系统能效,所提算法相比于遗传算法有效提高了系统传输速率,能效提高约11%。实验证明,在异构网络中,采用改进蝙蝠算法对载波分配可使能效得到改善。     

软件定义网络的异构无线网络资源分配框架

针对各种智能设备在移动蜂窝网络中的普及及移动流量需求日益增长的问题,研究控制无线电带宽并将其分配给多个无线电用户设备,提出了一个基于软件定义网络（SDN）的资源分配框架,以及LTE/WLAN多无线电网络中异构资源分配算法。该框架将SDN范式应用到LTE-WLAN集成网络的异构资源分配,并进行了扩展,以整体的方式分配LTE/WLAN多无线电网络中的异构射频带宽。通过将集中式解决方案的功能分解到指定的网络实体的方式,来处理异构资源。模拟实验表明,所提框架可以较好地平衡网络吞吐量和用户公平性,且算法收敛性较好。     

认知异构网络中基于不完全频谱感知的资源分配算法

针对认知异构网络中的干扰抑制问题,文中研究了如何降低其对宏用户(MU)的干扰并提高系统吞吐量。通过全面分析干扰来源,建立不完全频谱感知下的干扰模型;结合用户拓扑信息,综合考虑总功率约束和干扰约束,以最大化下行链路的吞吐量为准则构建优化问题;然后分析KKT条件,简化优化问题,进而设计出基于不完全频谱感知的分步式资源分配算法。仿真结果及性能分析表明,相比于基于完全频谱感知的资源分配算法,所提算法对MU造成的干扰更小,并且获得了更优的吞吐量性能。     

D2D异构网络资源分配算法

为解决基于能量收集的D2D(设备到设备)异构网络的资源分配问题,提升D2D链路的平均能量效率,提出一种高效的资源分配方法。基于系统模型分析,提出非凸的混合整数非线性约束优化问题;将非凸优化问题等效转化为凸优化问题,运用Karush-Kuhn-Tucker条件进行最优求解;提出一种结合能量收集时隙分配、资源块和功率分配的迭代算法,通过仿真分析验证所提方法的有效性。实验结果表明,所提方法能够在保证能量收集约束和蜂窝用户设备服务质量的情况下,最大限度地提高所有D2D链路的平均能量效率,与其它几种方法相比,所提方法在不同的网络参数设置下均能实现更高的能量效率。     

异构蜂窝网络中功率和资源分配博弈算法研究

基于D2D和中继异构蜂窝网络进行资源复用可获得系统性能增益,但同时也使得网络中的干扰更加复杂.针对该问题,提出功率和资源分配博弈(PRAG)算法,通过功率控制和资源分配对D2D和中继异构蜂窝网络进行干扰协调.基于代价参数设定D2D和中继链路效用函数,确定最佳发射功率.在此基础上,将生成的效用值矩阵参与博弈,选择合适的蜂...     

超密集网络中基于干扰协调的资源分配算法

超密集网络中,严重的小区间干扰制约了终端用户的数据速率,针对该问题,该文提出一种基于干扰协调的资源分配方案。该方案分为两个模块：第一模块基于毫微微接入点(Femtocell Access Points, FAPs)间的干扰程度,将干扰强的FAPs分到同一簇内,同簇内的FAPs共享频带资源,通过FAPs间的协作使不同簇之间实现频谱的复用;第二模块基于最大功率和最低速率的公平性准则进行最优功率分配,动态分配资源。仿真结果表明,该算法在超密集网络场景下能够有效控制FAPs间的干扰,最大化系统吞吐量。     

数据中心的资源分配技术

针对数据中心的资源分配问题,论文讨论了数据中心虚拟化技术及资源分配的核心要求：数据中心性能保证、资源的动态分配、资源分配的公平性及收益最大化,分别针对这些方面讨论了几种资源分配算法,最后进行总结并对未来的研究发展趋势提出观点.     

基于两阶段混合拍卖的虚拟网络资源分配模型*

网络虚拟化技术作为解决当前网络问题的有效手段,仍有很多方面有待提高。针对虚拟网络资源分配方法在分配效率和最大化资源价值存在的问题,提出基于两阶段混合拍卖（Two-Stages Hybrid Auction,T-SHA）的虚拟网络资源分配模型,即第一阶段采用向上叫价式拍卖以及第二阶段采取第一价格密封拍卖的方式。随后结合独立私有价值模型,对混合拍卖的收益、有效性和公平性做了理论上的推导。最后由实验得出结果并推出结论：T-SHA、先到先服务的公平性指数和资源利用率分别为0.58和0.9、0.5和0.78,T-SHA更有助于提升用户之间的公平性。向上叫价拍卖、T-SHA、VCG（ Vickrey–Clarke–Groves）的SP参与率分别为0.7、0.93、0.83, T-SHA可以吸引SP（Service Provider）的参与,从而增加拍卖的激烈程度,提高最终的成交价。     

四网协同资源配置模型战略分析

四网协同是中国移动3大战略之一。如何通过科学的资源配置,真正实现四网协同发展,是中国移动集团、省市公司和地市公司共同关注的核心议题。在四网大协同的战略背景下,通过研究搭建了一个基于四网协同的闭环、联动、可获取、可评估的资源配置分析模型。一方面,通过体系化的四网资源配置模型,能够有效地支撑中国移动四网战略的落地,保障四网协同战略的有效实施;另一方面,通过闭环的投资策略方案比较分析,支撑中国移动集团公司与各省公司四网投资的精细化管理,提升投资管理效益。同时,还根据大协同分析思路和端管云策略体系,达到提升中国移动的企业综合效益,促进中国移动可持续发展的目标。     

基于遗传算法的网络资源配置优化

随着新一代网络的结构复杂化和应用多样化,如何进一步提高实时业务的服务质量,是急需解决的重要问题之一,而合理配置和优化网络资源是解决该问题的有效方法。针对多业务网络,提出一种以网络资源均衡度为目标、QoS为约束的优化模型;应用改进的遗传算法实现带宽和节点缓冲区资源的优化配置,以实现网络流量分布均衡,从而提高网络性能。通过分析遗传算法种群适应度的变化趋势,给出一种基于种群稳定性系数阈值的迭代终止方法,以提高算法收敛效率。通过实验验证了以上方法的有效性。     

基于网络图的资源分配问题的算法研究及实现

图论是应用十分广泛的运筹学分支，用网络图来解决资源分配的问题不仅可以简化求解过程而且丰富了求解方法。在深入分析Dikstra算法的基础上，实现了基于网络图的资源分配问题的求解和图形表示，     

基于网络图的资源分配问题的算法研究及实现

图论是应用十分广泛的运筹学分支,用网络图来解决资源分配的问题不仅可以简化求解过程而且丰富了求解方法。在深入分析Dijkstra算法的基础上,实现了基于网络图的资源分配问题的求解和图形表示。     

QoS驱动的电力通信网效用最大化资源分配机制

智能电网业务的多样性和对QoS的不同需求,是电力通信网资源分配时急需解决的问题.网络虚拟化是网络转型的关键技术,在保障业务QoS和提高资源利用率方面具有非常大的优势.本文基于网络虚拟化技术,对QoS驱动的电力通信网资源分配问题进行了形式化的描述,提出了基于三方博弈的两阶段资源分配模型.基于此模型,提出一种QoS驱动的电力通信网效用最大化的资源分配机制.通过对提出的资源分配机制的分配策略性能分析,证明了本文提出的资源分配机制满足占优策略激励兼容特性,并且可以实现系统利润最大化的目标.通过仿真实验,验证了本文提出的机制能够实现电力通信网的效用最大化,提高了电力通信网的资源利用率.     

面向异构通信卫星的地球站组网规划方法

经过多年的建设发展,卫星通信已经形成了多系列卫星并存、相互支撑、相互补充的通信系统.然而,由于各卫星系统建设时间跨度大,通信技术手段存在差异,如何高效利用异构的卫星通信资源成为了一个实际难题.为此,文中首次根据卫星与地球站的可互通条件构建了系统模型,并将其归结为线性约束下离散变量的非线性优化问题,优化目标是异构卫星波束...