一种基于信道性能的MR-MC Ad Hoc网络信道分配算法

信道分配是多射频多信道(multiradio multi channel,MR-MC)AdHoc网络的关键问题之一。为提高MR-MCAdHoc网络吞吐量和端到端时延,在分析当前多射频多信道网络的信道分配算法的基础上,提出了衡量信道性能的度量参数CP(channel performance)并以发送和接收双方测量得到的CP值为依据设计了信道分配算法PCAA(performance-based channel allocation algorithm),以解决网络信道公平接入和分配不合理的情况,从而达到提高网络性能的目的。仿真结果表明:算法在保证网络连通性的前提下,合理分配了信道,显著增加了网络的平均吞吐量,并降低了端到端平均时延。     

认知无线电中信道和功率协同分配算法研究

认知无线电是一种新的智能无线电技术,它通过动态地接入频谱为用户提供高容量的服务.主要研究了在中继协助下认知无线网络中信道和功率分配的问题.区别于传统的中继信道,认知无线网络信道可归结为3类:直接信道、多跳和中继信道.讨论了不同信道模式的系统吞吐量并且提出了一种信道和功率协同分配算法.该算法通过把感知频谱归到适合模式下,然后优化各节点频谱功率的分配以提高系统的整体吞吐量.在最后数据仿真结果中,协同分配算法在提高吞吐量方面要明显好于单一的信道和功率分配.     

无线网络中基于信道状态预测的调度算法

在蜂窝无线网络下行链路的资源调度中,无线信道的时变特点对网络的吞吐量和用户之间的公平性有很大的影响.为了达到高数据吞吐量并且同时保证用户服务质量QoS的目的,本文提出一种基于信道预测的调度算法PSUCS,该算法通过当前时隙的信道状态,预测下一个时隙的信道状态,并利用该信息,将资源调度的问题描述成求解效用函数最大的优化模型和最优的调度策略.仿真结果表明,该算法在保证公平性的前提下,有效提高了无线网络下行链路吞吐量.     

基于车载通信网络的认知无线电信道分配技术的研究

车载通信网络的移动性对无线网络的信道分配提出了高要求,认知无线电技术能适应这一要求。将认知无线电的信道分配技术运用到车载通信网络中,根据实际交通状况对车载通信网络进行建模,主用户和认知用户分别实体化为无线网络用户及车载通信用户;运用协作最大化带宽和（CMSB）算法对认知用户进行信道分配。仿真分析结果表明在给定的车载通信网络模型下,CMSB能极大地优化网络吞吐量,并能保证一定的分配公平性。     

新型ICT网络中的一种动态路由波长分配算法

根据新一代电力ICT网络模型的要求,对智能光网络技术的动态路由和波长分配策略及其对ICT网络性能的影响进行了研究,提出了基于分层图模型的动态路由选择和波长分配优化算法。在不设定备用路由的情况下,以网络链路上的可用光通道数作为链路代价,综合考虑路由跳数,把连接请求建立在优化可用信道数和跳数选择的光通道上,从而使网络负载平衡的同时,尽可能减少网络资源的占用。仿真结果表明,所提算法能有效地降低网络阻塞率,性能优于分别求解两个子问题的传统路由和波长分配算法。     

新型ICT网络中的一种动态路由波长分配算法

根据新一代电力ICT网络模型的要求,对智能光网络技术的动态路由和波长分配策略及其对ICT网络性能的影响进行了研究,提出了基于分层图模型的动态路由选择和波长分配优化算法.在不设定备用路由的情况下,以网络链路上的可用光通道数作为链路代价,综合考虑路由跳数,把连接请求建立在优化可用信道数和跳数选择的光通道上,从而使网络负载平衡的同时,尽可能减少网络资源的占用.仿真结果表明,所提算法能有效地降低网络阻塞率,性能优于分别求解两个子问题的传统路由和波长分配算法.     

蜂窝网络D2D通信资源分配研究

针对D2D通信复用蜂窝用户频谱可以提高系统吞吐量和频谱利用率但会产生严重的同频干扰的问题,设计了一种联合资源分配方案,该方案在保证系统用户通信质量的条件下最大化系统吞吐量,首先设计一种基于吞吐量最优化的模式选择方案,然后采用混合遗传算法对D2D用户分配信道,最后在已知信道分配向量的前提下通过混合灰狼优化算法对D2D用户进行功率优化。仿真结果表明,所提方案相对其他方案能够有效提高20%系统总吞吐量和降低90%蜂窝用户受到的干扰,还能提高收敛效果和运行速度。     

基于AdaBoost提升学习的次优中继选择安全传输方案

针对无线通信协作技术中多跳中继和子信道分配等复杂应用场景下系统时效性差和复杂度大的问题，在级联中继系统中提出了一种利用AdaBoost算法集成学习选择次优中继的安全传输方案。将合法信道和窃听信道的信道CSI作为训练模型的输入，使系统安全容量达到一定值的中继节点索引作为输出，把级联中继系统的次优中继选择问题转化为一个多类分类问题，并用基于AdaBoost加权表决的支持向量机求解。级联中继系统的次优中继选择方案可分为生成数据集、集成模型训练和结果预测3个阶段。在模型训练阶段，绘制分类准确率和查准率-查全率曲线，对比集成学习较个体学习在准确率方面具有更佳的性能。最后，通过仿真AdaBoost算法分类的中继索引，验证了集成学习方法进行次优中继选择具有更高的准确率，能有效降低系统时延和复杂度，提高中继协作系统的安全性能。     

基于公平因子的宽带电力线OFDM系统跨层资源分配

针对宽带电力线通信OFDM系统的资源优化分配问题,在分析低压宽带电力线通信系统网络结构的基础上,建立资源不足且存在多种实际约束下多业务多用户在多子载波上的资源分配模型,提出一种基于公平因子及用户紧急度的跨层资源分配算法,在保证RT用户最小速率及NRT用户间公平性的同时最大化系统吞吐量。典型电力线信道环境下的仿真结果表明,算法在满足资源分配模型优化目标下性能更优。     

基于OPNET的信道接入协议网络性能研究

信道接入协议的应用极其广泛,这不仅表现在局域网中,而且在以太网、无线网等网络中也体现得很充分。当今的网络信道接入协议主要有以下几种:ALOHA、P-ALOHA、CSMA、CSMA/CD和CSMA/CA等。本课题是基于ALOHA、CSMA和CSMA/CD协议的研究,利用OPNET软件的节点和进程模型构建网络模型,同时结合仿真结果,绘制了CSMA和CSMA/CD协议吞吐量特性图,并与ALOHA的吞吐量特性图进行比较,证明了在任意业务总负载的情况下,CSMA和CSMA/CD协议都表现出比ALOHA协议更加优越的性能,从而进一步证实了在保证吞吐量性能的前提下,通过网络参数的配置,使网络的性能达到最优化的可行性。     

基于EPON的配电通信网的动态带宽分配方案

结合以太无源光网络（EPON）的技术特点及智能配电网对通信系统的需求,设计了一种可用于配电通信网的EPON带宽分配方案。利用高阶移动平均模型,对高优先级业务在等待时隙中额外收到的流量进行预测并分配授权带宽,保证了高优先级业务性能,杜绝了较低优先级业务分配的时隙被挤占的现象。采用Round-Robin调度算法对处于高负载下的ONU进行提前发送,显著提高了系统整体性能并兼顾了分配的公平性。理论分析和仿真结果表明,所提出的动态带宽分配方案能够显著提高业务延时性能,增加网络吞吐量,并降低网络丢包率。     

不完全CSI下多中继网络的能效研究

为优化不完全信道状态下的双跳放大转发协作多中继网络的能效,提出了一种将基于该网络模型的中继选择方案和传输速率、传输总功率联合优化方案结合的策略。具体来说,在不完全信道状态下的双跳放大转发协作多中继网络中,首先设计一种基于中继位置的中继选择方法以选择最优中继。接着在进行传输速率与传输总功率联合优化时,结合经典的0-1分数规划问题求解算法——丁克尔巴赫方法（Dinkelbach Method）,设计了不完全信道状态下以最小功率传输数据时的速率选择算法。仿真结果表明,本文提出的方案使得该网络存在最优中继以最小传输总功率和最优传输速率进行数据传输。此外,与随机中继等功率分配方法相比,该策略能够获提高近22%的能量效率。     

基于深度强化学习的协作非正交多址接入网络鲁棒安全传输

该文针对电力线信道下协作非正交多址接入(nonorthogonalmultiple-access,NOMA)网络中候选中继非可信的问题,在有界信道不确定性条件下,考虑目的节点的Qo S要求和最大发射功率限制,以最大化系统的安全和速率为目标,提出联合最优中继选择和优化分配源节点处用于发送机密NOMA信号和干扰信号的功率的鲁棒安全传输方案,并给出基于量化信道状态信息(channel state information,CSI)的深度强化学习(deepreinforcementlearning,DRL)求解方法。该DRL算法将联合优化问题分解成中继选择和功率分配2个子问题,并基于深度Q学习方法在分解的动作空间里学习每个子问题的最优策略,其中的DRL状态和动作均基于CSI的量化区间索引精心设计。仿真结果表明,所提算法能有效解决维度灾难问题,且时间复杂度低;能自适应调整动作策略应对网络规模的变动,扩展性能和泛化性能好。     

车载自组织网络的竞争窗口自适应退避算法

随机多址接入协议对于保障车载自组织网络的服务质量（QoS）至关重要。由于该网络中车辆节点的高速移动特性使得网络拓扑变化频繁，固定的媒体接入控制协议机制会限制高动态自组织网络的整体服务质量。本文针对该问题，在CSMA/CA系列协议退避算法基础上，提出了一种基于车辆节点密度、信道占用因子和冲突门限的竞争窗口自适应退避算法（NCW COCT）。首先，为使冲突概率最小化,以车辆节点密度和竞争窗口值为基础建立一维马尔可夫模型进而构造目标函数；其次，提出信道占用因子并结合最优冲突门限值，实现以车载自组织网络通信服务质量最优化为目标的竞争窗口自适应退避。仿真结果表明，NCW COCT算法与同类的DCW算法和IM BEB算法进行比较，吞吐量性能分别提升了1164%和677%，丢包率分别降低了1946%和1329%。     

混合业务下的电力线通信资源优化分配

充分利用电力线频带资源、提高网络中用户各种业务的服务质量是宽带电力线通信系统的重要目标。讨论了功率谱密度限制条件下正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统中多用户混合业务资源优化分配问题,提出一种低复杂度的分配算法。首先,利用相对差额分配算法为用户实时业务进行资源分配以保证服务质量(qualityofservice,QoS);然后对非实时性业务采用比例公平算法分配剩余资源;最后利用比特削减算法控制总的发射功率。在典型电力线信道环境下进行了仿真,结果表明:与已有算法相比,所提出的算法可以有效地保证实时业务的服务质量并在兼顾公平性原则的前提下提高系统的总吞吐量,且具有较低的复杂度;同时,该算法满足电力线通信系统总发射功率和功率谱密度限制的双重约束条件要求,符合宽带电力线通信的要求。     

基于强化学习的应急无人机通信中继选择策略

在基站无法提供通信支撑区域,可引入无人机群作为中继节点来搭建无人机应急通信网络。针对无人机如何高效选择最优中继节点及保证系统吞吐量最大化问题,提出一种基于SA-SARSA强化学习算法的无人机中继选择策略。在所有的中继节点通过解码重传(DF)之后进行转发,得到用户端最大比合并后的平均吞吐量的表达式,通过设定SARSA算法的状态、动作、奖励函数,选择回报值最大的中继节点。同时,引入退火算法来使源节点探索到更多的中继节点,从而使无人机群通信网络性能达到最优状态。仿真结果表明,与改进前的SARSA中继选择策略相比,所提的SA-SARSA中继选择策略占理想算法比例提升10%。同时,在相同总功率条件下,所提策略所选的中继节点的吞吐量比Q-learning中继选择策略、SARSA中继选择策略分别提升了8%、13%。     

多跳中继宽带电力线通信网络中的OFDM跨层资源分配

为保障宽带电力线通信网络的有效性和可靠性,提出一种综合多跳中继宽带电力线通信网络的业务层、网络层、介质访问控制(Media Access Control,MAC)层和物理层信息的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)跨层资源分配方法。首先建立综合跨层信息的MAC层数据包调度效用值模型和基于公平性阈值控制的物理层子载波分配模型。提出为满足各用户服务质量需求的MAC层高效用值数据包优先调度准则。再将该模型和准则应用于宽带电力线通信网络各交叉节点的资源分配过程中。最后在典型电力线信道环境下对所提算法及对比算法进行仿真。仿真结果表明所提算法能够保证实时用户与非实时用户的通信速率和时延的服务质量需求,且具有较大的系统吞吐量和较好的时延特性,有效解决了多跳中继宽带电力线通信网络的OFDM资源分配问题。     

宽带电力线通信动态子载波分配算法研究

为了满足在额定功率有限的情况下,传输速率最大化。选择在低压宽带电力线信道条件下,分析2 MHz~100 MHz的宽带电力线信道特征与参数。利用已有电力线信道模型,通过迭代分块约束注水算法对电力线通信进行动态子载波分配,相比传统的注水算法,改进之后的算法能更好的根据电力线信道约束条件给子载波分配功率,得到更优的信道容量。     

智能电网应用中ZigBee在Wi-Fi干扰下的信道分配研究

在目前的智能电网应用中。ZigBee的工作信道受到无线局域网（Wi-Fi）接入点（AP）在工业、科学和医疗（ISM）频段重叠信道的干扰。针对其服务质量（QoS）严重降低的问题,提出一种将“偏置频率”和“偏置距离”相结合的新型信道干扰模型。并在此基础上详细分析了Wi-Fi对ZigBee节点的干扰,同时提出一种基于Wi-Fi干扰下的ZigBee信道分配算法ICD—CA,此算法将信道分配问题建模为不等式约束条件下的非线性整数规划问题,并采用卡罗需一库恩一塔克（KKT）理论,迅速准确地在ZigBee系统中做出最优信道分配。数值分析结果表明ICD—CA可有效地减少Wi-Fi信道的干扰,降低ZigBee系统的丢包率（PER）,提高系统的QoS,从而验证了该算法的有效性和合理性。     

考虑功率谱限制的电力线通信比特分配算法

为了减小电力线通信的电磁干扰，提高通信系统的服务质量，提出一种功率谱限制条件下的比特分配算法。该算法将复杂的非线性优化问题根据不同的优化约束条件，分解为三个求解阶段。在分析最优分配条件的基础上，利用贪婪法原理设计分配算法，从而降低了算法的运算量。为了进一步提高算法的运算速度，在分析比特分配损失上限的基础上，提出一种快速的次优分配算法。相比于已有算法，该算法在保证系统通信性能的同时，提高了运算速度。在典型电力线信道环境下的仿真分析表明，该算法适合于功率谱限制条件下的高速电力线通信。