一种自适应的动态多机制网关发现算法

目前存在的网关发现方法主要有主动的、被动的和综合的网关发现,但在实际应用中当网关数量增加时主动网关发现方法的性能也随之下降;而当通信节点数量增多时被动网关发现引起网络开销大幅度增加;综合网关发现方法为了控制广播公告的范围无法确定一个完全适合任何网络环境的最佳广播半径.因此文中提出了一种自适应的动态多机制网关发现算法,该算法可以根据整个网络的状态进行动态调节网关公告半径,同时通信节点根据信道拥塞和竞争程度选择到达网关的路由,避免因大量通信节点对信道的竞争导致拥塞.实验结果表明,该算法能有效地减少网关发现时的网络开销、避免某些区域通信量过高造成的数据包丢失,进而提高了数据包的投递率.     

一种新型战术通信网的时隙资源分配策略

针对一种新型的有中心节点控制TDMA端到端战术通信网络结构特点,提出了一种时隙分配策略,融合了二叉树法和动态加权思想,建立了时隙资源分配模型。     

VEC中多边缘节点协作卸载与资源分配算法

针对车载边缘计算(VEC)中任务计算成本高和边缘节点负载不均衡的问题，将软件定义网络(SDN)与多边缘计算相结合，构建了“端-多边-云”3层软件定义车载边缘计算模型，并提出了一种新的协作卸载和资源分配算法。使用SDN控制器从全局角度获取网络信息，对任务卸载和资源分配进行统一调度。将改进的k-means算法用于确定任务的初始卸载决策，将任务分别分配到本地簇、边缘节点簇和云服务器簇中。此外，利用深度Q网络算法获得了边缘节点簇中任务最优的卸载决策、卸载比例和资源分配策略。仿真实验结果表明，相较于对比算法，用所提算法使任务的计算成本降低了18.6%以上，提高了22.9%以上的边缘节点资源利用率，并实现了边缘节点间的负载均衡。     

认知反向散射网络通信容量公平的资源优化

为保证认知反向散射通信网络中物联网节点通信容量的公平性,提出一种基于最大最小准则的资源分配方案. 在考虑物联网节点动态电路能耗模型与非线性能量收集模型的基础上,通过联合优化发射功率、反射及时间分配系数构建一个最大最小物联网节点通信容量的非凸多维资源分配问题. 首先,采用反证法、连续凸近似及辅助变量等方法将原问题转换为凸优化问题;然后提出一种迭代算法来求解转换问题. 仿真结果表明,所提的资源分配方案在提升物联网节点通信容量的同时保障了节点通信的公平性.     

一种TDMA无线多跳网中新的传输调度算法

针对TDMA无线多跳网中的时隙分配问题,提出了一种新的传输调度算法,称为"碰撞避免正确稳健调度"(CA-PRS)。CA-PRS算法与以往PRS算法的区别是可以根据网络的拓扑变化,自适应选择分组发送时隙,实现了分组传输中的碰撞避免。该算法实现简单,协议开销小,不需要对节点度数进行约束。仿真结果表明与simple-PRS算法相比,该算法提高了无线资源的利用率。     

自组网多径自适应动态资源预留路由协议

多媒体环境下,移动自组网路由的服务质量(QoS路由)存在两个问题:一个是路由维护问题.节点移动时常导致路由中断;另一个问题是随着客户的增加,网络中的通信量也增加,这一变化时常导致单径QoS路由发生拥塞.提出一个多径自适应动态资源预留路由协议(MDRSVP)解决这两个问题.它采用一种多径并、串行兼有的路由结构解决路由维护和动态通信量问题.首先,对于路由丢失,MDRSVP能够启用串行路由接替主路由,继续传输数据,弥补因路由失效带来的传输中断;其次,MDRSVP降低每条并行路由使用带宽,并使所有并行路由带宽总和等于应用要求的带宽,从而降低拥塞发生概率,提高其他路径的使用率.当路径带宽满足不了QoS要求时,MDRSVP通过计算路由节点的上游瓶颈带宽和下游节点带宽分配数据流,以此自适应路由通信量的变化.仿真试验表明,MDRSVP算法能够提高QoS路由容错性,降低拥塞,提高网络可升级性.     

多跳Ad Hoc网络中支持MIMO的广播传输调度算法

针对当前支持MIMO的多址协议仅支持点对点传输,提出多跳Ad Hoc网络中支持MIMO的广播传输时分多址接入协议,其核心算法是保证每个节点无冲突传输广播业务且保证最小帧长的时隙调度算法,充分利用了MIMO系统并行数据流传输的特性,该特性可使发生传输冲突的节点集从两跳范围内的邻节点减小到一跳范围内的邻节点,从而提高网络容量．结果表明该协议可极大地提高网络容量和减小平均分组时延．     

改进的Peer-to-Peer环境下的聚类算法

在P2PK-Means算法的基础上,提出了一种改进的数据聚类算法DK-Means。该算法不需要所有节点进行全局同步,只需要在直接相连的节点间进行通信,同时利用本地保存的直接相邻节点聚类信息来减少节点间的通信次数,从而减少整个网络的通信开销。与P2PK-Means算法的实验结果对比表明,改进后的算法通信量要小于P2PK-Means算法的通信量,并且在聚类准确度方面也没有损失,此外,随着节点的增多,DK-Means算法所需通信量的增长速度要明显低于P2PK-Means算法。     

集中式多跳调度系统性能建模与协议参数优化

现有集中式多跳网络研究对其性能的建模分析较少考虑协议参数的影响,使实际场景中的协议设计缺乏理论依据.针对这一问题,充分考虑网络参数、业务参数、协议参数的影响,建立了集中式多跳网络调度时延模型和有效吞吐量模型.该模型和数值仿真结果揭示了网络节点个数、网络总带宽、业务流数目、平均跳数、控制时隙比例、最大可预约时隙个数等参数对系统性能的影响.最后给出了特定网络场景和业务需求条件下的控制时隙比例和最大可预约时隙个数等协议参数的优化策略.     

支持多信道的无线传感器网络DMAC协议

为了解决无线传感器网络低延迟、高吞吐量与有限的带宽之间的矛盾,提出了一种基于DMAC的动态多信道MAC协议.协议依据节点本地信息,将信道预先分配给中间节点,利用多信道和多个时隙排列实现了DMAC的多信道支持,并为DMAC协议增加了由根节点到子节点的通信方式.理论分析与NS-2仿真结果表明,支持多信道的DMAC协议在没有增加能耗的前提下,显著降低了数据传输中的延迟.     

高频谱效率的双向连续中继技术

无线多跳网络中,为避免节点半双工工作模式导致的网络频谱效率（吞吐量）的损失,提出了一种基于物理层网络编码的双向连续中继技术（PNC-BSR）. 该技术利用物理层网络编码及多个中继节点之间的协作传输,有效地提升了无线多跳网络的频谱效率. 研究结果表明,与传统中继策略及放大转发方式的双向吞吐量增强中继策略（AF BAT-relaying）相比,在高信噪比的情况下,PNC-BSR的网络吞吐量可分别提升300%和100%. 该技术可充分、高效地利用网络资源.     

动态融合复杂网络节点重要度评估方法

为挖掘复杂网络中的关键节点及提高网络鲁棒性,针对有/无线多网融合的层级网络,提出了动态融合复杂网络模型及其节点重要度评估方法.结合动态融合复杂网络的特点,定义了边连通概率、路径连通概率、网络连通概率、融合节点比例、融合节点分布和融合路径比例等与网络动态性和融合性相关的参数.在单层复杂网络节点重要度评估指标的基础上,设计了融合网络节点度中心性、节点介数中心性和节点融合中心性指标.其中,融合节点的节点融合中心性表示融合节点对网络融合的贡献程度,非融合节点的节点融合中心性表示非融合节点对网络融合的辅助作用程度,主要体现在作为融合节点之间的中继节点.最后,综合考虑网络拓扑结构、动态融合特性等因素进行节点重要度评估.以改进的动态交织风筝网络为例进行仿真分析,结果表明该方法能够比较全面地刻画节点在动态融合复杂网络中的重要性.利用NS2搭建由光通信网和卫星通信网融合构成的仿真实验网络,进一步验证了在仿真网络环境中本方法的有效性.     

Ad hoc网络中基于拥塞的机会调度算法

无线多跳Ad hoc网络中的节点在业务发送过程中需要竞争共享信道,容易发生局部拥塞导致网络性能下降,而且节点内部采用的先入先出(FIFO)队列容易使队头出现阻塞现象,影响队列中后续分组的发送。为此提出了一种基于拥塞的机会调度算法,发送节点发送RTS帧时目标指向多个下一跳接收节点,这些节点在正确解码RTS帧后根据自身拥塞程度按一定概率依照调度优先级顺序发送CTS帧。仿真结果表明,该算法提高了网络端到端的饱和吞吐量和信道利用率,也提高了业务流之间的公平性。     

多速率感知的无线多跳网络信道分配

为了减轻多速率共享问题对无线多跳网络造成的影响,结合路由选路过程中的报文广播,提出基于速率和网络流量进行信道分配的跨层设计方法.该方法提出容量代价函数,设计了信道分配优化模型,在保证新业务带宽需求的同时,降低新业务接入对原有业务的影响,在路由选路过程中实现速率和信道的同时优化.仿真结果表明,该方法使网络吞吐量获得很大提升,同时节省了大量协议开销.     

一种基于槽分的无线多媒体网CDMA调度算法

在未来的无线多媒体网络中,将有各种不同的通信类交织在一起,它们各自有最大容错位出错率,针对此问题,给出了一种适于无线多媒体网络的基于槽分的ＣＤＭＡ调度算法。由于无线通信系统中可获得的带宽是最宝贵的资源,算法的主要目标是使网络流量最大并使分组损失最小,并通过对ＢＥＲ、优行级等参数的优化实现了算法的目标,调度实例证明,算法具有使负载平衡的特性。     

自适应的无线传感器网络MAC层方案

通过分析节点休眠和网络性能之间的关系，提出了一种自适应的无线传感器网络媒体接入控制协议。仿真结果表明，在保证能量效率的同时，节点根据数据传送方向和负载大小自动调整唤醒的相位和周期，获得了良好的时延和吞吐量性能。     

无线Mesh网络功率控制与信道分配联合优化

针对无线Mesh网络网关节点和网络链路承载的负载不均问题,择优选择网关节点,并设计链路权重,构建以网络加权吞吐量为优化目标的资源分配模型.在构建的资源分配模型下,提出一种基于Q学习和差分进化的联合功率控制与信道分配算法（QDJPCA）.该算法通过获取功率控制的反馈结果,采用基于多重变异和自适应交叉因子的差分进化算法进行信道分配;针对每次迭代产生的信道分配结果,采用基于状态聚类和状态修正的Q学习算法实现功率控制.NS-3仿真结果表明,QDJPCA能够有效求解所提资源分配模型,在优先保证网关负载均衡和高负载链路吞吐量性能的基础上提升网络整体性能.     

Impact of joint resource partitioning and routing on performance of relay enhanced cellular networks

Radio resource assignment schemes and routing strategies in relay enhanced cellular networks are proposed in this paper. Under the reuse partitioning-based frequency planning framework, the intra-cell resource partitioning between the base station and relay nodes was addressed firstly by introducing a metric of effective reuse factor. Then, coverage-oriented and capacity-oriented rantings, as well as two link bandwidth assignment schemes＂ equal-bandwidth per link＂ and ＂equal-bandwidth per mobile station＂ were developed. These key issues and their impacts on the system performance were analyzed comprehensively and supported by simulations. Results show that the cell capacity and edge user throughput of the proposed network are superior to the traditional non-relay network when an appropriate effective reuse factor is adopted.     

高效的动态按需时隙分配协议

针对时隙分配中的预留冲突和网络效率较低的问题,提出一种海上无线环境的高效分布式动态按需TDMA时隙分配协议——DRSA(on-demand random slot assignment protocol).该协议可以根据网络节点自身的业务负载情况,在两跳范围内随机地为各节点分配时隙资源,且在分配时隙的过程中无需任何有关具体网络拓扑结构的先验信息.模型分析和仿真结果表明:即使在拥挤网络环境下DRSA协议仍然能够保证信息时隙的有效分配,使得网络以较高效率运行;对于因节点移动、业务分布变化而引起的网络环境及网络规模变化,DRSA协议也具有较强的适应性、健壮性和可扩展性.     

基于连接低干扰的无线Mesh网络信道分配算法研究

为合理地分配和利用无线信道资源,研究者们提出了许多关于多射频多信道无线Mesh网络的信道分配算法。该文针对无线Mesh网络的信道分配算法,以连接低干扰信道分配算法(CLICA)为基础,以提高网络容量(吞吐量)为目标提出了一种改进算法。该算法根据网络中各链路的干扰度来计算网络干扰度,通过减小网络的干扰度来提高网络吞吐量,以实现最小化网络干扰度的目标。构建信道分配的数学优化模型,通过NS2仿真验证比较改进前后算法的性能,求解出最优的信道分配。