一种基于QoS下行资源调度的改进算法

针对LTE系统中用户无线承载QoS要求的不同,提出了一种考虑用户QoS的下行链路资源动态调度改进算法.改进算法在比例公平算法的基础上引入承载的QoS权重值,通过计算出的承载调度值的大小来决定调度承载的顺序.仿真结果表明,改进调度算法可以有效地满足承载的QoS要求,同时保证了用户间的公平性和系统的吞吐量.     

支持QoS的LTE MIMO下行链路资源调度算法研究

论文针对LTE(Long Term Evolution)下行链路MIMO空分复用技术选择的问题进行研究。着重分析了不同的业务类型及其QoS对时延、误码率等因素的要求,并结合LTE下行链路中每个TTI内每个用户只能选择一种MIMO模式的限制,提出了一个优化的MIMO下行链路资源调度算法(QoS-DMO),该算法将时频资源调度算法扩展到空域资源的分配,从而实现了对LTE系统资源时-频-空域三维的调度。并通过仿真结果证明:与DMO算法相比,QoS-DMO算法在确保系统吞吐量不受较大影响的前提下,在满足业务QoS要求方面有了显著的提高。     

基于窗口的光突发交换调度算法

针对光突发交换网(OBS)中的资源竞争和QoS支持等问题，提出了一种新型的基于窗口的调度算法。该算法利用边缘节点的电缓存，对调度窗口中的突发数据包进行批量BORA调度，可以有效地降低网络中发生资源竞争的概率；同时调度窗口中的优先级策略还可以进一步增强QoS。网络仿真结果表明，通过选择合适的调度窗口和最大允许时延，该调度算法在0．8的网络负载下使得高优先级突发数据包的阻塞率下降一个量级，信道利用率提高3．5％。     

基于多维云用户驱动QoS网络资源调度算法

本文在云经济模型的基础上,提出一种受用户级QoS驱动的分组调度算法。该算法基于对云QoS的属性分析,对经济云现有的DBC调度算法进行了扩展和改进。在满足任务的截止期限和预算的范围内,根据任务是否具有高网络带宽进行分组。通过把基于用户专有的QoS的需求加入到常规分组调度算法中,从而形成了一个基于网络带宽的分组调度算法。仿真结果显示：在模拟的云环境下,本文算法拥有较高的吞吐量和任务完成率。     

一种基于免疫克隆的偏好多维QoS云资源调度优化算法

针对云计算环境中高效资源调度问题,首先从理论上对云资源调度进行了建模,对用户应用偏好和多维QoS中的用户效用进行了量化,给出了多维QoS优化的目标函数.结合具有快速多目标优化能力的免疫克隆算法,提出了一种云资源调度优化算法.根据应用偏好信息为抗体分配偏好优先级,据此进行抗体的免疫克隆操作,提高抗体免疫基因操作的预见性,...     

基于MAC层优先级调度的宽带电力线跨层资源分配

传统的资源分配算法采用分层系统,且不适用于宽带电力线通信系统中的不良信道环境。文中引入跨层思想提高资源利用率,保证服务质量(QoS),提出了一种基于MAC层QoS优先级调度功能的宽带电力线跨层资源分配方案。该算法考虑了实时用户对延迟的要求和非实时用户对队列长度的要求,并提出用户优先级函数。根据其优先级函数计算每个用户的数据包数量,生成基于效用函数的调度序列。在物理层中,根据调度的数据包,该算法分配物理资源用于分组。仿真结果表明,该算法在提高用户QoS的同时兼顾了系统的性能和吞吐量。     

LTE系统上行调度算法研究

无线资源调度是LTE系统研究的一个热点问题。L11E上行链路采用了单载波正交频多址（sc—FDMA）技术,要求在调度时为任一用户分配的RB必须是连续的,使得LTE下行调度算法不能直接应用上行调度。本文对LTE系统上行链路资源调度问题的研究状况进行了概述,分别从信道感知、比例公平、QoS保证三个方面,对现有调度算法进行了分析和比较。重点分析比较了各个算法在保证分配的RB连续的前提下系统性能,并提出了进一步研究的方向。     

基于业务量和速率的分组调度算法研究

文中基于无线通信系统中用户的公平性和系统的吞吐量,结合几种传统的分组调度算法在性能衡量指标上的差异,提出一种按照业务量大小的测量数据和分组业务的QoS属性相结合的方法。该算法将平均业务量的测量数据对应不同的业务量级别,对分组用户的数据速率也进行相应的划分,然后建立起分组数据业务量等级与分配的速率级别之间的映射关系,并给出了系统的分析,以此来实时分配分组用户的数据速率,从而达到动态的无线资源高效管理的目的。该算法充分考虑了系统吞吐量和用户公平性之间的平衡,并且简单易实现。     

IEEE 802.16网络中保障QoS的多用户业务调度算法

基于IEEE 802.16协议,研究了宽带无线接入网中保障Qos的上行多用户多业务资源分配和调度问题.首先,对该问题建立跨层分析模型,即基于TDM-OFDMA物理层的多址接入队列调度模型.随后提出了基于凸优化方法的最小剩余聚合工作负载算法.可以证明,只要到达业务的QOS参数值在该算法的稳定域内,那么它就能渐进地保证业务的QoS要求,同时还能最小化调度系统的剩余聚合工作负载.仿真实验的数值结果进一步证明了本算法的确能够在可接受的复杂度范围内保证4类服务的Qos要求.     

基于多属性QoS约束的网格资源调度算法研究

本文以Min-Min调度算法为基础,以提高调度过程中的用户满意度为目的,提出了改进的Min-Min算法DQ(double QoS)。在DQ算法的基础上,采用进一步细化QoS参数和划分任务权值的方法,设计了多属性QoS约束的调度算法(multi-QoS constraints scheduling algorithm,MQCSA)。该算法通过选取任务的完成期限和网络带宽属性以及完成任务所需的CPU参数,有效地解决了不能预期完成的任务占用网格资源的问题。采用GridSim工具包模拟了相关的调度算法,验证了DQ算法和MQCSA的效率。     

Multidimensional QoS cloud computing resource scheduling method based on stakeholder perspective

A multidimensional cloud computing architecture is designed and a multidimensional cloud resource scheduling model is constructed based on the stakeholder perspective of cloud users and cloud service providers to meet the high QoS requirements of cloud users (such as task execution time and task completion time) with low computing costs (such as energy consumption,economic costs and system availability).For the second-level cloud resource scheduling,an MQoS cloud resource scheduling algorithm based on multiple Greedy algorithm is proposed.The experimental results show that under the four cloud computing application scenarios with no aftereffects,the MQoS cloud resource scheduling algorithm has an overall increase of 206.42%~228.99% and 34.26%~56.93 in terms of multidimensional QoS degree compared with FIFO and M2EC algorithms.It has an average overall reduction of 0.48~0.49 and 0.20~0.27 in terms of cloud data center load balance difference.     

面向电网业务质量保障的5G高可靠低时延通信资源调度方法

该文研究面向电网业务质量保障的5G 高可靠低时延通信(URLLC)的资源调度机制,以高效利用低频段蜂窝通信系统内有限的频谱和功率资源来兼顾电力终端传输速率和调度时延、调度公平性,保障不同电力业务的通信质量（QoS）。首先,基于URLLC的高可靠低时延传输特性,建立电力终端多小区下行传输模型。然后,提出面向系统下行吞吐量最大化的资源分配问题模型并对其进行分步求解,分别提出基于定价机制与非合作博弈的功率分配算法和基于调度时延要求的改进比例公平算法（DPF）动态调度信道资源。仿真结果表明,提出的资源调度方法能在保证一定传输可靠性和公平性的条件下降低电力终端调度时延,满足不同业务等级的QoS需求,与已知算法对比有一定的优越性。     

正交频分多址系统中一种面向多业务应用的自适应资源分配算法

针对正交频分多址(OFDMA)系统下行链路多业务自适应调度的问题,该文首先以最大化系统吞吐量为优化目标、每种业务的服务质量(QoS)保证为约束条件,建立了一种通用的多业务自适应资源分配模型。为解决此优化问题,提出了一种具体的自适应资源调度算法。该算法对实时业务按照用户选择最好的信道的原则分配尽可能少的资源以保证其QoS,对非实时业务把尽可能多的剩余资源按照信道选择最好的用户的原则进行分配,充分利用信道资源,提升系统容量。仿真结果表明,该算法保证了下行OFDMA系统吞吐量的同时,在实时业务的延时和丢包率等方面有一定的优越性。     

一种适用于W-CDMA系统的多业务无线资源调度算法

3G系统将以分组交换方式提供语音、数据、视频等具有不同QoS要求的多种业务，资源调度对保证系统服务质量和提高资源利用效率起关键作用．本文提出了一种基于业务类型、当前待发送负荷以及剩余延时限的时间调度策略和基于资源优化的资源调度策略，并使无线链路的传输质量与业务的优先级水平一致．通过系统仿真评价了算法的性能．     

基于社会福利最大化的柔性业务资源分配研究

对经济学方法在无线资源管理中的应用进行了研究,考虑业务、用户、资源等多个域,将无线资源分配看作生产–消费模型,兼顾用户公平性原则,针对不同业务的QoS（quality of service）要求采用不同的资源分配方法,建立了基于社会福利最大化的资源分配模型。采用基于用户柔性业务的调度算法优化所提模型,综合考虑用户效用、网络效益以及运营商收益,实现了基于社会福利最大化的柔性业务资源分配。仿真结果验证了所提算法的优越性。     

MPLS与DiffServ结合模型下的队列调度研究

基于如何提高骨干网络的服务质量展开研究。首先介绍了MPLS与DiffServ结合模型;其次,结合该模型的特点深入研究了队列调度算法,并对WRR算法进行了改进,改进算法可以根据网络负载的实际状况动态的改变队列权值,实现带宽资源的动态分配,以提高算法的自适应性;最后,利用NS2仿真平台,在MPLS与DiffServ结合模型下对WRR算法和改进算法进行仿真,结果表明,改进算法能减少分组丢包率,提高网络资源的利用率。     

Joint Power-Frequency-Time Resource Allocation in Clustered Wireless Mesh Networks

Wireless mesh networking is an emerging technology for future broadband wireless access. Future wireless networking can benefit from a robust and reliable wireless mesh backbone rendered by mesh routers, providing an all-wireless ambience. Due to the requisite multichannel communications for high-speed data transmissions, power allocation for opportunistically exploiting fading wireless channels, and packet scheduling for QoS provisioning, joint power-frequency-time resource allocation is indispensable. In this article we propose a low-complexity intracluster resource allocation algorithm, taking power allocation, subcarrier allocation, and packet scheduling into consideration. Numerical results demonstrate that our scheme is near optimal, and that our optimality-driven resource allocation approach outperforms a greedy algorithm, working out a better performance compromise among throughput, packet dropping rate, and packet delay.     

HSDPA中支持实时业务的调度算法在吞吐量方面的仿真分析

随着移动通信技术的飞速发展,未来的移动通信系统将以数据业务为主,所以无线分组调度算法将成为影响系统性能和保证用户服务质量的关键所在。在HSDPA系统中无线资源管理是通过分组调度算法来实现的。理想的调度算法应满足各类业务的QoS要求和用户之间的公平性,使系统资源利用率达到最大。主要介绍了EXP算法和M-LWDF算法,并对两种算法在吞吐量方面进行了仿真分析,说明了M-LWDF算法具有更高的吞吐量。