基于MDP的协作认知边缘计算网络资源分配方案

为了缓解移动边缘计算网络中用户设备续航有限、频谱稀缺的问题,提出一种可无线充能的认知边缘计算网络中的资源优化方案。主用户可以对次用户进行无线充能与协作中继,尽快完成自身数据传输后使信道空闲,次用户接入信道后进行边缘计算。利用马尔科夫决策过程(Markov Decision Proces, MDP)对次用户的能量收集时间长度、卸载能耗和操作模式等进行联合优化设计,最大化次用户能获得的长期期望计算量。仿真结果表明,所提方案能够提升系统频谱效率,并且所提方案获得的长期期望计算量就短期优化方案而言具有显著提升。     

多小区多播无线携能通信鲁棒信干噪比平衡

针对非理想信道多小区多播协作网络中的供能问题,提出了一种鲁棒的无线携能通信优化方案,该方案以最差用户信干噪比最大化为目标、以每用户能量采集和每小区功率为约束,在保证用户能量采集约束和系统功率预算的前提下实现最差用户服务质量最优化.为了求解优化问题,采用半定松弛和S-引理将原始问题转化为拟凸优化问题,进而采用二分迭代算法得到问题的最优解.仿真结果表明,所提系统设计正确,迭代算法收敛特性良好.     

移动边缘计算中基于能量收集的能效优化方案

移动边缘计算（MEC）系统中密集的计算任务卸载使得资源受限的终端设备能量效率低,能量服务单一,对此,提出了一种基于能量收集的系统能效优化方案.该方案首先在满足卸载发送功率限制等约束条件下,分析了能量收集状态及用户功率分配,建立了最大化系统能效的联合优化模型;其次,利用广义分数规划理论将卸载能效转化为标准凸优化问题,并通过构建拉格朗日函数对目标函数进行迭代优化,获得最优的能量指示变量和功率分配.仿真结果表明,所提方案可以有效提升MEC系统中的用户能量效率,同时保证了用户服务质量,实现了绿色通信.     

满足可靠及泛在需求的无线传感器网络部署研究

为适应能源互联网的发展要求,配电通信网中的无线传感网络(wireless sensor network,WSN)将具备实现泛在可靠接入的能力,针对传统WSN采用的数据传输方法存在传输数据可靠性低的问题,提出了一种综合考虑路径损耗和能量损耗的WSN路由部署算法.首先在各个区域与配电网故障检测主站之间采用光纤网络或无线网络来进行传送数据,在区域内部署WSN进行数据传输,然后计算数据传输的路径损耗和能量损耗,最后通过计算计及路径和能量损耗权重的综合值,实现最佳可靠传输路径的选择.仿真及实验结果表明,所提的数据传输方法在提高配电线路故障检测数据传输可靠性的同时可有效提高能量效率与网络性能.     

基于功率和信道联合预留的准入控制策略

为了更有效地实现IEEE 802.16e 正交频分多址接入（OFDMA）系统的服务质量（QoS）保证,提出了一种基于功率和信道联合预留的准入控制策略.介绍了一种子信道和功率分配算法,该算法将预留信道以外的可用信道完全分配从而实现发射功率最小化.针对2种切换用户--小区间切换用户和小区内切换用户,分别设计了2种预留方案,并引入2个切换预留因子.为了在呼叫阻塞概率和呼叫损耗概率之间寻求折中,以最小化服务等级（GoS）作为优化选择切换预留因子的目标,并通过动态调整预留因子,用较低的计算复杂度实现对最优解的逼近.仿真结果表明,这种自适应的方式有效地优化了系统的GoS,并且联合预留策略的GoS性能优于功率预留策略.     

协同无线网络中基于能量价格的信道与功率分配联合优化

针对协同无线网络中多终端协作通信的信道分配和功率优化问题,在源节点和目的节点之间实现了基于多种传输方式(直接传输、复用传输和中继传输)的并行数据传输,并通过将终端节点建模为能量卖家,提出了基于能量价格的信道分配与功率控制联合的优化方案. 仿真结果表明,并行传输方式下采用新方案所消耗的系统能耗成本和所获得的网络生存时间明显优于单一传输方式. 此外,通过引入能量价格激励机制,证明了在相同并行传输方式下最优速率分配比平均速率分配在系统性能上有显著改善.     

mMTC中基于功率控制的URLL上行无线资源优化方案

提出了一种大规模机器类通信（mMTC）中基于功率控制的高可靠低迟延（URLL）上行无线资源优化方案.考虑时分双工蜂窝网络,设计了上行链路传输的反向功率控制方案,并导出了基于距离的链路可靠性函数;在此基础上,建立了上行无线资源优化模型,分析了链路可靠性函数的特性,并提出了一种基于黄金分割搜索最优的传输错误概率算法;给出了一种最小化系统所需的总带宽算法,可为每个用户分配多个子信道,用户通过判断信道增益是否超过门限值来选择子信道.仿真实验结果表明,新方案在迟延和可靠性的改进以及总带宽、功耗等方面的优势显著.     

下行NOMA系统中最大化能量效率的功率分配方案

针对多簇且每个簇包含任意用户的下行非正交多址接入（NOMA）系统,提出了一种最大化系统能量效率的功率分配方案.首先推导了满足所有用户连续干扰消除需求的情况下,单个用户及单个簇所需的最低功率,建立最大化系统能量效率的用户间功率分配优化问题,然后采用二分法求解最大化单个簇内能量效率的功率分配优化问题,基于该结论将最大化系统能量效率的用户间功率分配优化问题转换为簇间功率分配优化问题,最后给出了一种迭代的簇间功率分配方案,并根据簇间功率分配的结果为单个用户分配功率.仿真结果表明,所提方案的系统能量效率高于相同场景中的已有方案.     

OFDMA系统中节能的遗传禁忌搜索功率分配

提出了一种用于多小区正交频分多址系统的功率分配算法. 以最小化系统发送功率为优化目标,在满足每个用户速率要求条件下,将遗传算法与禁忌搜索算法相结合,求解了多小区同频子信道上的功率分配问题. 定义了适应度函数,并给出了算法实现过程. 仿真结果表明,与已有算法相比,新提出的算法能在满足所有用户的速率要求条件下节约系统总发送功率,提高能量效率.     

基于统计特性的多天线能效优化

针对多天线链路,提出基于信道统计特性的传输与能效优化方案.接收端采用基于训练序列的最小均方误差估计获得信道估计值,并基于码本进行有限反馈,从而使得发送端获得信道状态信息并进行波束赋形的数据传输.针对这一传输过程进行能效优化,根据其信道统计特性对最小均方误差估计值和估计误差及码本反馈量化值和反馈误差进行统计分析,进而形成针对能效度量的统计分析和能效优化模型,并给出能效最大化的训练功率及数据功率分配方案.仿真结果表明,与已有静态功率分配方案相比,提出方案可以有效地提高系统能效性,且在快速时变信道环境下,以极低复杂度获得趋近于已有动态功率分配方案的性能.     

联合功率控制的D2D资源分配算法

针对D2D通信引入LTE网络中同频干扰以及能耗过大问题,首先基于模糊聚类算法,将D2D用户分成若干个D2 D用户组,并且基于中断概率最小为每个D2 D用户组寻找最优蜂窝用户资源,以降低用户间干扰、提高系统吞吐量。其次结合上述资源分配提出了一种有效的功率控制方案,调节资源分配后用户组内D2 D用户的发送功率,以提高系统能量效率。仿真结果表明：该算法降低了系统干扰,提高了系统吞吐量以及系统能量效率,同时又保证了D2 D用户获得无线资源的公平性。     

无线异构网络中基于能源代价的用户选择算法

针对多源供电的无线异构网络,综合考虑可再生能源的产能速率、传统能源的分时电价和用户间的公平性对于用户选择的影响,提出了2个基于能源代价的用户选择算法,将用户选择分为边缘用户分配和确定服务用户2个阶段,得到了更加均衡的负载分布.根据能量损耗、能源代价与公平性之间的关系,构造了直接法和间接法中2种指数型效用函数.仿真结果表明,直接法和间接法均可明显降低基站系统能量损耗和能源代价,而直接法相当于在间接法的指数型效用函数的底数前增加了一个随传统能源电价和可再生能源速率自适应变化的价格因子,因而可以在降低能源代价的条件下减少基站系统能量损耗.     

Preference Value-Based Network Selection and Resource Allocation in Heterogeneous Wireless Networks

Network selection and resource allocation( NS-RA) are the processes of determining network and radio resource which provide the service to user. Optimizing these processes is an important step towards maximizing the utilization of current and future networks. In this paper,we proposed a preference value-based network selection and resource allocation,in which the NS scheme was performed by the joint radio resource management( JRRM) entity and the RA scheme was performed by the network. In the NS step,the JRRM entity selected the preferable network for users according to the preference value of each network,which took the load balance,the received signal strength( RSS) and the relative position between the user and the network into account. In the second step,the network allocated the optimal sub-carrier to user for the downlink transmission each round according to the preference value of each user and the maximum reachable data rate calculated by users’ perceived channel information,maximizing the spectrum efficiency as well as guaranteeing the fairness. The simulation results showed that the proposed NS-RA scheme achieves better performance in terms of load distribution,spectrum efficiency and user fairness,compared to the conventional strategies.     

云计算环境下可扩展的服务器优化选择策略

为提高云计算环境下的资源利用效率,对服务器选择过程中的全局性能优化问题进行研究.首先提出一种服务器全局优化选择策略,通过引入域间流量传输惩罚系数来平衡ISP之间的传输流量和用户终端与服务器之间的网络距离（网络延迟）所占的比重.同时,提出一种新型可扩展且测量开销较少的网络距离预测算法.提出的服务器全局优化选择策略,一方面满足了用户提升服务体验的需求,实现了服务器之间的负载均衡,减少了域间传输流量,另一方面降低了服务器选择过程中的测量开销.仿真结果表明,提出的方法提高了服务器的选择效率,降低了测量开销,并且具有良好的可扩展性.     

NOMA系统中最大化能量效率的功率分配

已有的上行非正交多址接入(NOMA)系统中最大化能量效率的功率分配方案的计算量有待降低,针对此问题,该文提出了上行NOMA系统中低复杂度的最大化系统能量效率的功率分配方案.首先,根据用户的最低速率需求计算每个用户所需的最低功率,以单个用户的最大发送功率和用户的最低速率需求作为约束条件,建立最大化能量效率的功率分配优化问...     

基于交替方向乘子法与深度强化学习算法的资源分配

为了研究在有限信道状态信息下,密集型网络的资源分配问题,提出了交替方向乘子法结合深度强化学习算法的模型驱动学习框架。该框架区别于数据驱动框架,能够根据具体问题进行一对一建模。针对资源分配的问题建模内容包括：将基站选择、功率和子载波分配用交替方向乘子法进行交替优化;用深度强化学习算法优化权重,求解目标函数,提高算法性能;框架利用有效信道状态信息而非多余信息,降低了通信开销;加强对最低用户服务质量要求参数的约束,可以在保证用户的体验下最大化小区频谱效率。仿真结果表明,该模型驱动学习框架在较少的迭代次数下即可收敛。     

UDN中基于JR-CoMP的分簇和资源分配方案

针对超密集网络（UDN）中的上行干扰问题,提出了一种基于多点协作联合接收（JR-CoMP）的分簇与资源分配方法.首先,将用户和基站进行单频段分簇,将同一小小区的多个边缘用户放在不同的用户簇中,将位于相邻小小区并且距离较近的边缘用户放在同一个用户簇中,根据中心用户到已有基站簇的干扰强度将其归簇;然后,对用户簇进行多重子频段分配,为包含同一个小小区用户的多个簇分配不同的子频段,并且尽量为每个用户簇多分配子频段;最后,以最大化系统总传输速率为目标,采用注水算法为每个用户分配功率.仿真结果显示,所提方案能显著提高频谱效率.     

基于无线供电的非正交多址接入网络的鲁棒资源分配研究

无线能量传输是解决无线网络中节点设备能量短缺问题的新技术,非正交多址接入是缓解无线网络频谱紧缺难题和满足大规模节点接入需求的新型多址接入技术. 将两者相结合不仅可以缓解节点设备电池能量不足、需要频繁更换电池的问题,还可以提高系统的频谱效率,满足大规模节点接入的需求. 本文考虑基于无线供电的非正交多址接入网络,其中包含一个多天线的能量基站、多个单天线用户和一个单天线信息接收机. 在该网络中,下行链路和上行链路分别表示从能量基站到用户和从用户到信息接收机的物理信道. 在下行链路中,能量基站通过无线能量传输给多个用户提供可靠的能量;在上行链路中,用户使用收集到的能量并基于非正交多址接入技术发送信息给信息接收机. 在系统的下行链路信道状态信息不完美的实际情况下,设计鲁棒资源分配策略,联合设计能量基站的波束赋形向量、用户的发射功率和上下行链路间的时间分配,最大化系统的吞吐量. 仿真结果表明,所提鲁棒设计算法的吞吐量性能明显优于不具有鲁棒性的资源分配算法.