基于免疫策略的信道资源分配算法

根据信道分配的限制条件和特点应用免疫策略算法（ISA）,提出了基于 ISA的一种整体优化的动态信道资源分配方案,其特点是保证最大程度的紧致分配。同时针对遗传算法的退化现象引入免疫策略算法,较好解决了遗传算法的退化问题。实验仿真表明,该方案与现有的固定信道分配（FCA）、动态信道分配（DCA）方案和改进遗传算法信道分配方案（IGADCA）相比,有较小的呼阻率。     

一种混合信道分配算法的研究与仿真

为了提高无线网状网络的链路容量,提出一种在网络中配置节点多射频多信道的混合信道分配算法.通过配置默认信道并优化默认信道的使用,该算法基于启发式信道分配策略来减小链路干扰提升链路容量.基于网络物理拓扑,该算法生成简化的网络逻辑拓扑,使得信道分配方案能够结合路由优化网络性能.对信道分配的动态调整,确保了网络容量的实时优化.仿真结果显示,本信道分配算法可以有效地提升网络性能.     

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.     

基于拉格朗日对偶结合粒子群优化的无线Mesh网络信道分配方案

本文提出了一种拉格朗日对偶结合粒子群优化的信道分配方案。该算法能使用WMN中所有可用信道（非重叠和部分重叠信道）进行信道分配,根据路径转发权重来设定信道分配顺序,从而提高网络的吞吐量。同时,综合考虑信道间隔和节点之间的距离来衡量干扰影响,使节点可以选择具有较少干扰的信道。最终得到原始WMN优化问题的最优解,实现最大化网络吞吐量和最小化网络干扰。实验结果表明,相比其他几种现有的无线mesh网络信道分配方案,提出的方案具有更好的性能。     

宽带卫星网络中基于跨层设计的带宽分配研究

传统的带宽分配策略按照分层结构进行设计,集中在链路层解决问题,没有考虑动态变化的信道状态和所承载的数据流的QoS性能。基于跨层设计的思想,针对支持话音业务和Internet数据业务的卫星网络提出了一种基于跨层设计的带宽分配算法。该策略将应用层的业务特性和数据链路层的带宽分配策略以及物理层的信道状态进行跨层优化。主控站通过建立代价函数的方法将所有相关参数综合考虑,利用动态规划算法得到了最佳的带宽分配方案。数值结果表明：跨层设计方式可以适应变化的信道状态,并且同传统带宽分配算法比较,提高了Internet数据的有效吞吐量并且保持了话音业务的QoS要求。     

无线Mesh网中一种流量感知和干扰优化的信道分配机制

在当前通信标准提供的正交信道有限的前提下,针对重叠信道间的干扰问题,提出了一种内部流量感知和干扰优化的半动态分布式信道分配机制,采用启发式算法,根据网络流量进行信道避让,通过多轮随机选取最优信道。模拟仿真实验表明在网络流量大的前提下,相较几种经典的信道分配算法,该算法在传输成功率及数据传输平均延迟上,均有明显的优势。     

无线网络中需求驱动的动态频谱分配

研究无线网络中协同动态频谱接入模型下的动态频谱分配问题,在考虑基站频谱需求的基础上,将物理干扰模型下的动态频谱分配问题建模为一个非线性优化问题。通过将非线性优化问题转换为线性规划问题,提出一种无线网络中需求驱动的动态频谱分配算法,计算初始频谱分配,并应用迭代增强算法为节点添加多余信道。仿真结果表明,该算法在有效频谱利用率和平均满意度上都优于现有算法。     

TDD/CDMA系统动态信道分配技术研究

该文在分析TD-SCDMA系统无线资源管理机制的基础上,对该系统的动态信道分配算法进行研究。首先对现有的TDD-CDMA系统中的各种动态信道分配算法进行分类总结和分析比较,并在此基础了给出针对TD-SCDMA系统的慢速信道分配算法、快速信道分配算法以及考虑空间分布信息的信道分配方案,阐明了各自的特点和适用范围。研究了在TDD CDMA系统中如何进一步提高信道利用率的问题。     

基于认知无线电网络的动态频谱分配

针对无线通信网络中频谱日益紧缺的问题,对基于认知无线电网络的动态频谱分配技术进行研究,提出一种保护信道和排队相结合的动态信道分配方案。该方案在不影响主用户业务的情况下,为因主用户到达而切换的次用户预留保护信道,对新到达的次用户采用排队策略。如果系统中主用户或者次用户因服务完毕而离开时,队列中的次用户则可按一定的次序使用空闲可用的子信道。仿真结果表明,与仅预留保护信道和仅使用队列缓冲器的方案相比,该方案能有效降低系统的总体失败率,提高分配性能,且对次用户的平均吞吐量和平均延迟影响较小。     

基于强化学习的无人机网络资源分配研究

以无人机网络的资源分配为研究对象,研究了基于强化学习的多无人机网络动态时隙分配方案,在无人机网络中,合理地分配时隙资源对改善无人机资源利用率具有重要意义;针对动态时隙分配问题,根据调度问题的限制条件,建立了多无人机网络时隙分配模型,提出了一种基于近端策略优化(PPO)强化学习算法的时隙分配方案,并进行强化学习算法的环境映射,建立马尔可夫决策过程(MDP)模型与强化学习算法接口相匹配;在gym仿真环境下进行模型训练,对提出的时隙分配方案进行验证,仿真结果验证了基于近端策略优化强化学习算法的时隙分配方案在多无人机网络环境下可以高效进行时隙分配,提高网络信道利用率,提出的方案可以根据实际需求适当缩短训练时间得到较优分配结果。     

Probability based dynamic-alternate routing and the corresponding converter placement algorithm in all-optical WDM networks

This paper proposes a new dynamic-alternate routing algorithm and its corresponding converter placement algorithm in order to reduce the connection blocking probability for all-optical WDM networks. The main idea in the proposed dynamic-alternate routing algorithm is to try to route the traffics according to a predefined optimal probability distribution. The problem for finding the optimal probability distribution was shown as a convex optimization problem. The problem can be solved by flow deviation method or other standard optimization techniques. Simulation results show that the proposed routing algorithm yields lower connection blocking probabilities than the previous works. The proposed routing algorithm produces similar traffic pattern as the optimal traffic pattern. The similarity between the traffic pattern produced by the proposed dynamic-alternate routing algorithm and the optimal traffic pattern can be further employed for solving other network designing problems such as converter placement problem. Since the optimal traffic pattern can be easily predicted, the optimal traffic pattern which minimizes the blocked traffic intensity is utilized for finding the locations of wavelength converters. The key idea is to place the wavelength converters at the nodes where they are needed most. Simulations have been performed to study the performance of the proposed wavelength converter placement method. The simulation results have shown that the proposed placement method combined with the proposed probability based dynamic-alternate routing algorithm yields smaller connection blocking probability than the two converter placement methods with their corresponding alternate routing algorithms.     

无线多媒体网络中动态越区切换方案

提出了一种基于动态阈值的保护信道(guard channel,简称GC)方案.该方案的目标是使新增连接和切换连接的阻塞率保持一定的比例关系,从而保证连接之间的优先级和公平性,同时优化和改善了越区切换的性能指标:切换连接的阻塞率、新增连接的阻塞率以及系统资源的利用率.此外,算法的自调节特性使系统能够适应负载的动态变化,保证了阻塞率的平稳性.最后,分析与模拟的结果证明了该方案的可行性.     

异构无线网络多网资源优化管理研究

针对异构无线网络多网协同的特点,从分析多个无线网络共存的资源管理优化体制构建思想出发,建立了新的异构无线网络资源统一管理优化模型,实现了协同信息的控制和管理,同时保证了异构数据呼叫业务的服务质量,解决了多网间资源管理优化问题。首先,该模型在对呼叫服务请求做优化决策时,不仅考虑了本网络服务域的可用资源、服务请求的速率以及本系统的长期收益,同时也考虑了其他网络服务域的整体长期收益;其次,通过对所提出的基于异构无线网络多网资源优化管理模型的性能进行理论分析,得到其重要服务质量参数——新呼叫阻塞率;最后,通过仿真比较可以看出,通过该模型获得的优化决策策略能充分利用异构无线网络中各个网络域的资源,不仅提高了资源的利用率,而且在提高网络整体长期收益的同时,也保证了移动服务的服务质量。与资源完全共享算法相比,本方法降低了新呼叫阻塞率。理论分析和实验证明了异构无线网络资源域间资源优化管理方法的有效性、适应性。     

异构蜂窝系统中动态联合呼叫接纳控制算法

针对异构蜂窝系统的接纳控制问题,设计了一种动态联合呼叫接纳控制算法。该算法采取TOPSIS法选择最优接入网,根据系统负载分布情况动态调整网络资费,对用户的接入选择决策施加影响,以均衡网络间负载;针对不同的呼叫优先级,采取多级接入阈值及动态带宽分配策略,在接入控制环节进一步改善系统性能及用户体验。仿真结果表明,该算法在重视用户偏好的同时实现了负载均衡,降低了呼叫阻塞率和掉线率。     

全光网络中波长转换器配置问题的蚁群算法

研究提高网络的利用率,在全光网络中放置波长转换器是打破波长一致性约束,为了降低网络阻塞率,提高网络通信能力的有效途径。但限于波长转换器的高昂成本,不可能为网络中的每个节点都配置波长转换器,所以波长转换器应以最优方案放置在网络中的个别关键节点上。提出了一种基于蚁群算法的波长转换器配置方法,通过蚁群算法寻找给定网络中任意源、目的节点之间的最优路径,并利用蚂蚁对最优路径的记录,统计路径在节点处发生波长转换的次数,将具有较高波长转换次数的节点作为网络中波长转换器放置节点。最后通过对一个5节点的网络进行算法演示和仿真分析,结果表明该算法能求得波长转换器的合理配置,得到较好的通信效果。     

An adaptive call admission algorithm for cellular networks

In this paper, we first propose a new continuous action-set learning automaton and theoretically study its convergence properties and show that it converges to the optimal action. Then we give an adaptive and autonomous call admission algorithm for cellular mobile networks, which uses the proposed learning automaton to minimize the blocking probability of the new calls subject to the constraint on the dropping probability of the handoff calls. The simulation results show that the performance of the proposed algorithm is close to the performance of the limited fractional guard channel algorithm for which we need to know all the traffic parameters in advance.     

Optimal control of preemptive systems with loss

We consider the problem of optimal preemption control in preemptive systems with loss. Based on a designed cost function composed by the following criteria: blocking cost function, preemption cost function, degradation cost function, and processing and signaling load cost function; we use the semi-Markov decision process framework as well as the value iteration algorithm to get the optimal policies. To evaluate the optimal policies, we outline their structures and the system performance for different configurations. An interesting result happens when the lower priority service becomes profitable. In this case, the performance of higher priority calls, which have the right to preempt, may be degraded. This is against the well known traffic engineering, which is solely concentrated on the resource guarantee characteristic of the preemptive priority that always improves the higher priority call performance by lowering its blocking probability.     

Comparing single-server loss systems in random environment

Considers a single-server loss system in a random environment. The environment is determined by a finite-state Markov process. When the environment is in state i, the arrival process is Poisson with rate λ_i, and the service time is exponential with rate μ _i=1,···m. We show that the blocking probability of this system is bounded from below (above) by that of the same system with a more (less) regular arrival and service pattern. This result supports Ross's conjecture (1978) that the blocking probability is smaller when the arrival process is more regular and suggests its validity in scenarios with dependent arrival and service processes. Such structural properties are useful in obtaining bounds and approximations for system performance. We then fix the marginal service (arrival) process and search for an arrival (service) process with the same long-run rate that minimizes the blocking probability. It is shown that the optimal solution is the one such that the arrival and service rates are proportional. This result is in contrary with the case of independent arrival and service processes, where the system performance reaches its minimum when the arrival is replaced by Poisson, and it provides insight into the understanding of the effect of nonstationarity on system performance     

一种改进的OPBM快速算法

在对大规模通信网络中的最优带宽分配算法(OPBM)的实现及其性能的研究过程中发现影响呼叫阻塞概率(CBP)的因素包括两部分预留带宽的影响和非预留带宽的影响,而预留带宽对CBP的影响要大过非预留带宽的影响。基于此发现,该文在OPBM方法的基础上,提出了一种改进式的OPBM算法,与原算法进行了对比,改进OPBM算法的误差很小并且运算速度加快。     

认知无线电网络中的分布式协作感知算法*

针对认知无线电中频谱感知的问题,讨论了分布式协作感知场景下最优的感知算法。介绍了经典的基于放大前传（AF）、解码前传（DF）和选择中继（SR）的分布式协作方案,包括模型、检测概率和虚警概率。提出了一种新的分布式协作感知算法,该算法将原始统计量和信噪比发送给协作用户,减少信道噪声对最后决策结果的影响。运用似然比准则推导出了最优的加权系数,以及决策函数。对几种协作方案的中断概率进行理论推导,并用数值仿真的方法验证了算法在中断概率上的性能。仿真结果表明,提出的方法在检测概率和中断概率上远优于其他分布式协作方案,但该方法需要协作用户间无损耗的传输,这也给实际的应用提出了很大的挑战。