5G移动网络下通信资源分配算法

传统的通信资源分配方法具有局限性,在当前5G移动网络条件下,通信过程中的信息传输速率不能满足通信频谱的资源利用率要求,为此,文章提出5G移动网络下通信资源分配算法。在研究边缘网络的基础上,建立5G移动网络的边缘计算模型,将数据传输端进行分层处理,包括计算云层、边缘层以及终端层三个层级,拉近云计算服务器与用户个体之间的数据传输距离。根据模型建立边缘计算的资源分配框架,计算无线链路的数据传输速率,避免陷入局部最优解。同时,将终端层用户进行分簇处理,避免数据传输过程中的同频干扰,提升资源分配效率。在此基础上,基于A3A算法构建簇间的通信资源分配模型,并使用最优化理论对所建立的资源分配算法模型进行优化,实现5G移动网络下通信资源分配算法设计。最后,通过实验对比传统D2D算法与设计的分配算法,结果表明,该算法能够适应5G移动网络环境,保证通信服务过程中信息传输速率的稳定,能够实现通信资源的高效分配。     

基于LTE D2D技术的车联网通信架构与数据分发策略研究

基于5G通信技术的车联网面临高速率、低时延、高可靠性和大量流媒体数据分发等需求,提出了一种基于LTE D2D的车联网通信架构,设计基于运动一致性的车辆分簇算法,有效增加持续D2D通信时间,提高通信可靠性;其次,针对簇内车辆的流媒体数据分发,提出一种带时延约束的D2D协作中继转发策略,设计最优中继选择算法,大幅提高数据传输速率,提升网络吞吐量。     

基于Massive MIMO及频谱叠加的5G SA网络上行优化方法

大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)可以有效提升5G SA网络的上行链路数据传输速率以及可靠性。针对5G SA网络上行链路速率和覆盖不均衡的情况,提出了基于大规模MIMO的分组算法,将发送信号矢量进行分组,组内采用最大似然检测,组外采用基于正交三角分解(QR分解)的干扰消除检测,并且结合5G频谱的叠加策略,在降低算法复杂度的同时,有效提升网络覆盖和速率。通过5G SA现网实测,通过MIMO降低分组数量能够提升分组检测性能,结合上行低频段频谱叠加策略能够有效提升5G SA网络上行覆盖30%,提升5G SA网络上行平均速率40%～80%,特别是弱覆盖边缘的网络速率,最高可达600%。     

面向6G通信的多层低轨卫星网络路由算法

在面向6G的移动通信网络中,低轨卫星网络（LEO, Low Earth Orbit）运行高度低、时延小,可大范围部署实现全球广域低时延通信。当前低轨卫星星座正朝着多层轨道面发展,多层轨道的跨层链路增加了数据传输路径,但跨层轨间链路的频繁通断,增大了多层LEO网络层间路由选择的难度。为此提出了一种面向6G移动通信的多层LEO卫星网络路由算法。首先建立跨层链路,面向端到端传输时延和可靠性需求,分析影响跨层轨间链路频繁通断的因素,基于LEO卫星网络虚拟位置思想,选择卫星节点对建立可靠跨层链路;然后实现路由选择,基于所建立的跨层星间链路,采用时空演化图模型刻画动态网络拓扑,设计最短路径算法计算最佳传输路径。最后,构建三层卫星网络场景对所提算法进行仿真验证。结果表明,相对于现有方法,所提算法在端到端时延和可靠性均有明显提升。     

基于协同感知的5G通信能量有效性优化算法

针对传统5G通信能量有效性差,造成传输效率低的问题,开展基于协同感知的5G通信能量有效性优化算法研究。通过基于协同感知的5G通信能量传输模式构建、计算5G通信能量感知时间,为5G通信能量有效性计算提出一种全新的优化算法。通过实验证明,算法优化后的5G通信能量与优化前的5G通信能量传输相比有效性更高,更符合5G通信技术的发展需要。     

基于可靠性的5G网络切片在线映射算法

为了满足业务多样性对5G网络切片带来差异化需求的同时保证切片的可靠性,实现网络资源的优化配置。该文针对5G网络切片的动态映射、轻量级可靠映射问题,提出对计算资源、链路资源和RRU频谱资源联合分配方案。首先,该方案建立面向可靠性约束的多目标资源分配模型,引入李雅普诺夫优化模型,在保证队列稳定同时优化资源分配。其次,提出了基于队列稳定性的虚拟节点映射算法和基于可靠性的虚拟链路映射算法。最后,将时间离散为一系列连续的时间窗,利用时间窗动态处理到达的网络切片请求,实现在线的网络切片映射算法。仿真结果表明,该算法提高了资源利用率,并且保证网络可靠性。     

一种环境感知的无线Mesh网络自适应QoS路径选择算法

本文针对如何改善无线多跳Mesh网络的服务质量,满足无线多媒体业务对数据传输的带宽、时延、抖动的要求等问题,研究了一种基于无线信道状态和链路质量统计的MAC层最大重传次数的自适应调整算法。该算法通过对无线Mesh网络的无线信道环境的动态感知,利用分层判断法区分无线分组丢失的主要原因是无线差错还是网络拥塞导致,实时调整MAC层的最佳重传次数,降低无线网络中的分组冲突概率。基于链路状态信息的统计和最大重传策略,提出了一种启发式的基于环境感知的QoS路由优化机制HEAOR。该算法通过动态感知底层链路状态信息,利用灰色关联分析法自适应选择最优路径,在不增加系统复杂度的基础上,减少链路误判概率,提高传输效率。NS2仿真结果表明,HEAOR算法能有效减少重路由次数,降低链路失效概率,提高网络的平均吞吐率。本文提出的方法不仅能够优化MAC层的重传,而且通过发现跨层设计的优化参数实现对路径的优化选择。      

移动边缘计算中服务功能链的自适应优化部署策略

为解决移动边缘计算中面向用户的服务功能链（Service Function Chain,SFC）部署成本开销过大、时延过长问题,提出了针对SFC的支出成本与时延联合自适应优化的部署策略。首先,在虚拟网络功能（Virtualized Network Function,VNF）节点选取阶段,考虑路径损耗这一无线信道衰落问题,根据有线用户与无线用户的位置情况,选择当前最佳节点以降低SFC的响应时延。其次,在服务节点配置阶段,根据用户请求处理的数据内容的新鲜度记录,自适应动态增加和删减相应的缓存,利用资源感知算法在保证数据传递可靠性的同时,减少服务节点的配置个数,降低配置开销。最后,在SFC部署阶段,利用基于KSP（K-shortest Paths）的功耗感知算法确定最佳节点映射排序与通信链路,在减少通信链路重映射的同时还能保证部署的SFC的低成本与低时延。实验仿真结果表明,相比于已有方案,该方法能够有效降低部署成本与时延,并能对不同用户的SFC部署做到自适应优化,提高了SFC的部署成功率。     

面向6G通感算融合的多粒度资源分配算法

面向6G通信-感知-计算(通感算)融合的发展需求,亟需突破其资源高效分配算法。提出一种面向6G通感算融合的多粒度资源分配算法,该算法根据感知的网络状态以及基站自身状态,在多时间粒度上调整资源分配策略时间。首先,该算法将通信、感知、计算资源联合优化问题建模为多时间粒度上的最大化效用函数问题;其次,采用决斗深度Q网络(Dueling Deep Q-network, Dueling DQN)算法关注重要状态,忽视不重要状态,可以较快地找到最佳动作;最后在所搭建的实验平台中,将所提算法与多种资源分配算法进行对比,提高网络频谱效率,并降低传输时延、处理时延和资源分配动作执行的成本。     

面向6G承载网的路由优化算法研究

针对目前6G承载网中IP链路metric设定依赖人工经验、缺乏智能化方法的问题,提出一种基于k-means和粒子群优化的IP路由优化算法,即通过k-means对IP链路进行聚类,根据聚类结果使用粒子群优化算法寻找最优的metric方案。仿真实验表明,该算法获取的IP链路的metric方案全网平均时延为174.841 ms,相对原始的metric方案平均时延降低了3.39%,可进一步提升路由转发效率,降低业务传输时延。     

基于MIMO-OFDM的5G通信跨层安全传输技术研究

在对5G通信跨层安全传输技术进行研究的过程中,将MIMO-OFDM应用于5G通信跨层安全传输技术中,提出一种基于MIMO-OFDM的5G通信跨层安全传输技术。首先对5G通信系统的认证模型进行构建,以通过物理层对5G通信网络进行安全认证。基于MIMO-OFDM系统制订5G通信跨层安全传输方案,方案包括两个方向,一个方向是加密发射端,另一个方向是解密接收端,以实现5G通信跨层安全传输。通过对比实验验证该技术的接收者误码率低于现有技术,实现了性能提升。     

基于D2D通信系统中的一种跨层中继选择算法

在D2D通信系统与蜂窝网络共存的场景下,引入中继节点可有效提高D2D链路的吞吐量和D2D用户对蜂窝用户的干扰。文中基于译码转发模式,结合跨层协作通信的思想,提出了一种基于物理层和数据链路层的跨层中继选择算法。该算法结合物理层的信道状态信息和数据链路层的队列状态信息,两个参数进行最优中继节点的选择。并最终通过仿真验证表明,基于跨层中继选择算法可提高通信系统的吞吐量,同时降低了通信系统的平均时延和数据包错误率。     

Enhancing the spectral efficiency and energy efficiency of underwater channel communication by optimal cooperative spectrum sensing using hybrid optimization

Underwater wireless sensor networks (UWSNs) contain quite a lot of components such as vehicles and sensors that are deployed in a specific acoustic area to perform collaborative monitoring and data collection errands. These networks are adopted interactively between diverse nodes and ground‐based stations. Currently, UWSNs face problems and challenges that pertain to limited bandwidth, media access control, high propagation delay, 3D topology, spectrum sensing, resource utilization, routing, and power constraints. This proposal deals with the intelligent spectrum sensing in underwater cognitive sonar communication networks (CSCN). Here, the improved performance of spectrum sensing in underwater communication is attained by optimizing the cooperative spectrum sensing and data transmission. The parameters of system like subchannel allocation and transmission power is optimized by a new hybrid meta‐heuristic algorithm by integrating the concepts of deer hunting optimization algorithm (DHOA) and lion algorithm (LA) termed as lion‐enabled DHOA (L‐DHOA). The main intention of optimizing these parameters is to maximize the spectrum efficiency (SE) and energy efficiency (EE) of the underwater channel communication system. From the analysis, with respect to convergence rate, minimum detection probability, and local sensing time, it is proved that the novel hybrid optimization algorithm keeps a great role in making the trade‐off between the SE and EE in underwater channel modeling.     

一种基于匹配博弈的服务链协同映射方法

针对软件定义网络(SDN)/网络功能虚拟化(NFV)环境下服务链映射难以兼顾效率与物理资源利用率的问题,该文提出一种基于匹配博弈的服务链协同映射方法。首先,以最大化网络资源效用为目标,建立服务链映射模型MUSCM;然后,分虚拟网络功能(VNF)部署和组链两个部分解决服务链映射问题,VNF部署部分,设计基于多对一匹配博弈理论的算法协同服务链和服务节点双方互相进行选择,有效提升了服务链的映射效率和物理资源的利用率,在此基础上,设计基于分段路由策略的算法实现各VNF实例间的流量牵引以完成VNF组链,有效降低了链路传输时延。实验结果表明,与经典算法相比,该算法在保证映射请求接受率的同时,有效降低了服务链的平均传输延时,提升了系统的物理资源利用率。     

高速数据通信及其差错控制研究

提出一种基于嵌入式时钟的高速数据通信方案及其差错控制编译码算法,并分析了性能。采用信道编码调制技术将时钟信息嵌入到高速串行数据流中,实现自同步传输,突破了外同步方式下传输距离和传输速率的上限,使远程传输带宽达3Gbps以上。针对高速调制信道的特点,在经典汉明码基础上引入交织技术,把可能存在的连续误码转为单个随机错误,简化了差错控制算法的复杂度,提高了编码效率和纠错性能。其编译码电路延时小、易实现、码率易控,方便高速数据通信系统应用,且能显著改善低信噪比条件下传输的可靠性。     

极化码混合自动请求重传技术综述

极化码在有限码长下具有优异的性能,被3GPP采纳为5G控制信道编码方案。Beyond 5G(B5G)及6G对通信系统的可靠性和频谱效率有着更高的要求,需要解决逼近信道容量极限,提高系统性能的问题。为应对这一挑战,需要以极化码为基础,研究面向数据信道的极化编码传输技术。面对B5G及6G对通信系统的更高要求,总结了极化编码的链路自适应技术框架,介绍了几种典型的极化编码混合自动请求重传(Polar-Coded HARQ)技术方案。从性能、吞吐率、灵活性和复杂度等角度,对各种方案的优势与不足进行了综合对比。相较于传统HARQ方案,这些基于极化编码的新型HARQ方案能够显著提高无线传输性能,满足6G移动通信系统需求。归纳总结了极化编码HARQ的关键技术及未来研究方向,旨在为进一步研究提供有益的参考。     

针对无线语音通信的G.729算法的改进及DSP实现

无线语音通信系统中,由于开放空间的信道衰落特性,使得语音信号在空间传输中受到较大的干扰。针对这一特点,提出了一种基于G.729协议的优化算法。该优化算法粗化了码本搜索,并通过定点溢出保护的去除和宏定义的使用改进了程序运行效率,和原算法相比有较低的计算复杂度和处理延时,利于无线语音的传输。通过DSP硬件仿真实验和人耳听觉辨别表明,在计算复杂度大幅下降的情况下,合成话音质量仍能达到令人满意的效果。     

基于卫星信道的TCP/IP传输性能研究

本文通过介绍卫星传输以及TCP/IP传输协议的各自优势,对两者相结合的TCP/IP over SatNet通信方式存在的链路时延过长以及误码率过高等问题进行了分析,并从TCP算法层和链路层分别寻求了多种解决方案,使得Internet通过卫星传输能够较好发挥优势.