基于QoS约束的电力通信网服务故障恢复算法

为有效保证电力通信网业务的隔离性、解决链路故障恢复的问题,基于网络虚拟化技术,提出了网络虚拟化环境下电力通信网服务故障管理模型。该模型包括电力通信网基础设施层、服务故障管理平台层、电力通信服务层。基于该模型,提出了服务质量(QoS)约束的电力通信网服务故障恢复算法。以保障电力通信网QoS为目标,建立了一套电力通信网服务失败的风险值评估模型。在满足业务隔离和业务QoS要求的情况下,该算法实现了链路故障导致电力通信基础网络损失最小化的目标。通过仿真试验,证明了该算法可以恢复尽可能多的电力通信服务,在电力通信服务故障恢复能力、电力通信基础网络的收益方面取得了较好的效果。     

无线Ad Hoc网络中QoS感知的跨层资源分配算法

在分析无线Ad Hoc网络资源分配模型的基础上,提出一种QoS感知的跨层资源分配算法CL-QARA (cross layer QoS aware resource allocation).其主要思想是,引入价格作为资源分配的度量指标,以QoS带宽需求为参数,将网络层的动态资源分配信息与MAC层CSMA/CA接入机制相结合,以改进MAC层的冲突退避算法.设计了改进的退避算法和呼叫接入控制算法,以实现MAC层与网络层的跨层技术.通过QoS感知的资源分配算法和跨层技术协同工作,为QoS服务提供了业务保障.仿真结果表明,CL-QARA算法具有良好的收敛性和稳定性.与其他算法相比,CL-QARA能够有效地提供QoS保证,提高了网络的效用和性能.     

基于云网络架构的虚拟网络映射算法研究

云网络架构采用控制与转发分离机制实现了资源的灵活分配,为了满足云网络架构的资源分配符合多业务的资源需求,提出了一种基于云网络架构的虚拟网络映射算法,提高了资源利用率。建立的虚拟网络映射算法模型,给出了虚拟网络映射算法的约束条件和优化目标。针对语音、视频和数据3种业务进行了仿真,结果表明,提出的算法提高了控制资源利用率、转发资源利用率和链路资源利用率。     

基于效用最优化的多路径网络资源公平分配

网络资源最优分配除了要提高资源的利用率外,还应该实现面向服务、以用户为中心的资源分配目标,从而达到网络资源的公平分配,最大程度的满足用户的满意度.为了实现上述分配目标,文中考虑了多路径网络的资源公平分配问题,将多路径网络效用最大化模型分解为3个独立的子问题,而每个子问题其实对应于互联网体系结构的一层,并阐述了各个子问题的经济学含义.分析了用户所支付的价格和路径所收取的价格之间的关系,并提出了一类流量控制算法,通过该算法可以得到网络资源的最优公平分配.同时,考虑了算法在实际网络中的具体实现,并提出了基于窗口的流量控制机制.     

无线充电体域网基于边际效用的网络资源分配方法

射频能量采集技术可以从根本上解决电池容量对无线体域网生存期的限制,为了提高网络资源分配的效率以及公平性,提出一种基于边际效用理论的网络资源分配方法。首先,设计传感器节点的效用函数,将节点所能获得的吞吐量映射成QoS满意的等级;然后,以最大化网络中全部传感器节点整体效用为目标,将多高效、公平的网络资源分配问题构建成效用最大化问题;最后,通过对偶分解方法求得该问题的最优解。仿真结果表明,与总吞吐量最大化和sigmoid效用最大化方法相比,所提出的方法在获得较高系统整体吞吐量的同时,确保了传感器节点个体获得吞吐量的公平性。     

基于效用的EPON VoD QoS组播实现机制研究

服务质量无法保证和低效益是IP网络上开展VoD业务面临的主要问题.基于组播业务的网络优先级、用户群的SLA优先级和经济优先级,提出了一个基于效用的EPON VoD组播QoS优先级(效用优先级)算法.在网络拥塞的时候,基于该效用优先级来动态调整组播组的资源分配,不但节省了带宽需求和降低包丢失率,而且可通过将网络资源汇聚到高价值的业务上,提高带宽的效益.通过对变长和无序EPON Ethernet下行帧进行基于效用的定长和有序的改进,可减少VoD业务流的包时延抖动.仿真实验结果很好地验证了该机制的优点.     

基于效用的虚拟网络资源分配模型

在虚拟网络环境中,提出了基于效用的链路资源分配模型,使链路资源在存在拥塞的情况下达到最优分配。模型设计了单寡头垄断情况下虚拟业务提供用户与垄断者的效用函数,以及其达到均衡的条件,同时增加寡头数来讨论企业进入条件以及资源最优分配下的企业数量。由仿真分析可以得出,基于效用的资源分配模型能够有效地促进用户与企业之间、企业与企业之间的博弈,在双方利益最大化基础上实现资源最优分配。     

一种基于端系统竞价博弈的网络资源分配模型

随着网络流量以指数形式急剧增长,各种应用对网络资源的需求随之增加,特别是需要严格QoS保证的实时网络多媒体应用要求更多的网络资源.资源分配是QoS分配的最终实现,QoS分配目的是为了进行合理的资源分配,因而有效的资源分配十分重要.在描述资源分配问题的基础上,对资源分配博弈进行了深入研究,提出了能够反映供求关系的基于竞价的网络资源定价机制,并设计了端系统的效用函数,论证了资源分配博弈中Nash均衡点的存在性和唯一性以及实现Nash均衡解端系统的竞价策略.最后,为完善上述资源分配博弈模型,对该模型中的资源价格和相同竞价问题进行进一步讨论.该研究为基于竞价的资源分配算法的设计提供了理论上的支持.     

基于区分服务网络的QoS多播模型

针对已有区分服务多播模型中存在的不足,提出一种基于区分服务网络的QoS多播模型。该模型在解决非预留资源子树问题、可扩展问题、异构问题的同时,根据多播的树型传输特点采用基于链路的资源分配策略,从而提高了网络的资源利用率,与QoS多播路由算法集成可以有效地解决服务类间的公平性问题。     

基于QoS的云计算资源分配算法

目前,基于云计算的服务越来越具有动态性,资源的分配遇到了前所未有的挑战性,我们不能简单地从成本单一方面来衡量资源分配算法的优劣。针对以上问题,提出了具有QoS限制的资源分配算法,从用户和资源提供者两个方面来考虑资源的分配,在保证用户任务的多维QoS需求的同时,寻求用户满意度和资源利用率的综合效用值的提升。通过仿真实验表明,该资源分配算法,可以减少任务之间对资源的竞争,提高所有任务的全局效用值。     

一种虚拟路由器资源映射算法研究

网络虚拟化技术的提出,为解决互联网"僵化"问题找到了新的思路,受到广泛的关注。在虚拟路由器平台中,若干台互联的网络服务器资源组成了底层物理网络,通过虚拟网络映射技术,将物理网络资源有效地映射到虚拟网络设备上,组成多个虚拟网络,满足用户对网络的多样化需求。虚拟路由器资源映射问题是虚拟网络映射问题的基础,虚拟路由器实例与物理资源的映射方法决定了虚拟网络平台资源的利用率和虚拟网络系统的性能。针对虚拟路由器平台资源分配的问题,提出了物理网络资源模型和虚拟路由器资源请求模型,设计了一种启发式虚拟路由资源分配算法,并对算法的复杂性和优化目标进行了分析。     

车联网D2D通信中最大化频谱资源利用率分配算法

无线通信技术快速发展,终端设备不断增多,为缓解这一现象,提升系统网络容量,针对车联网蜂窝D2D(device to device)通信资源分配问题,提出了一种最大化频谱资源利用率分配算法.该算法以最大化频谱资源利用率为优化目标,在满足车联网通信的基本服务质量(quality of service,QoS)下,通过V2V(vehicle to vehi-cle)和V2P(vehicle to people)共享信道资源来提高频谱资源利用率.首先利用信道状态信息定义的链路增益因子为终端用户找到潜在的通信链路集合;然后证明终端用户复用链路资源时功率分配问题为一个凸优化问题,利用凸优化理论求得最优传输功率;随后求解最优的信道匹配问题,此问题为多对一的加权匹配问题,为降低算法复杂度用KM(Kuhn Munkres)算法来求解.仿真结果表明,所提算法较其他算法能够有效地提升系统吞吐量、提高频谱资源利用率、提升网络性能,优化车联网通信资源分配问题.     

Multimedia resource allocation strategy of wireless sensor networks using distributed heuristic algorithm in cloud computing environment

The virtualized resource allocation (mapping) algorithm is the core issue of network virtualization technology. Universal and excellent resource allocation algorithms not only provide efficient and reliable network resources sharing for systems and users, but also simplify the complexity of resource scheduling and management, improve the utilization of basic resources, balance network load and optimize network performance. Based on the application of wireless sensor network, this paper proposes a wireless sensor network architecture based on cloud computing. The WSN hardware resources are mapped into resources in cloud computing through virtualization technology, and the resource allocation strategy of the network architecture is proposed. The experiment evaluates the performance of the resource allocation strategy. The proposed heuristic algorithm is a distributed algorithm. The complexity of centralized algorithms is high, distributed algorithms can handle problems in parallel, and reduce the time required to get a good solution with limited traffic.

     

基于DQN的超密集网络能效资源管理

小基站的密集随机部署会产生严重干扰和较高能耗问题,为降低网络干扰、保证用户网络服务质量（QoS）并提高网络能效,构建一种基于深度强化学习（DRL）的资源分配和功率控制联合优化框架。综合考虑超密集异构网络中的同层干扰和跨层干扰,提出对频谱与功率资源联合控制能效以及用户QoS的联合优化问题。针对该联合优化问题的NP-Hard特性,提出基于DRL框架的资源分配和功率控制联合优化算法,并定义联合频谱和功率分配的状态、动作以及回报函数。利用强化学习、在线学习和深度神经网络线下训练对网络资源进行控制,从而找到最佳资源和功率控制策略。仿真结果表明,与枚举算法、Q-学习算法和两阶段算法相比,该算法可在保证用户QoS的同时有效提升网络能效。     

Dynamic QoS queuing control mechanism for multimedia differentiated services

An essential goal of communication networks is to provide multimedia services with QoS streaming. A properly designed multimedia QoS system must reserve requested resources according to user QoS requirements and the available network resources. However, the static resource allocation among priority queues in DiffServ networks leads to insufficient resource usage when a burst occurs in one priority queue while other queues starve. This study presents a User-Oriented QoS Streaming System to achieve perceptible satisfaction based on novel streaming and media differentiation policies in DiffServ networks. This study also proposes that the Dynamic QoS Queue Mapping (DQ²M) mechanism dynamically control queue scheduling by adaptively maximizing the utilization of queues and network resources according to the soft states of the DiffServ network. Evaluation results indicate that the proposed DQ²M algorithm can improve the fairness and efficiency of resource utilization for low-priority queues.     

基于纳什议价的对等网络资源分配

针对对等(P2P)网络中普遍存在的自由下载问题,提出保证节点最小服务质量的一种基于纳什议价的资源分配方案。首先,建立保证节点最小服务质量的理论模型,分析表明合作博弈的节点议价权力与其最大贡献能力正相关,非合作博弈节点的议价权力与其最大贡献能力负相关,因此,合作节点比非合作节点获得更多的资源;其次,证明了合作博弈中节点的相对议价权力越大,节点获得的资源越多,收益越大,反之亦然。最后,通过仿真验证系统保证节点获得最小服务质量的前提下,合作节点获得的资源与节点的初始资源分配和纳什议价权力等因素相关;初始资源分配与节点的最大贡献能力呈正相关,并随着节点数目的增加而减少;议价权力随着节点数目的增加而下降,节点获得的资源随着节点议价权力的增加而增加。该方案与经典保证公平性的平均资源分配方案相比,合作节点能获得更多的资源。仿真结果验证了理论分析中在保证节点服务质量前提下,节点议价权力越大,获得的资源越多。     

一种联合QoS约束及波束形成准则的蜂窝网络高效协作传输技术

针对由于通信干扰严重导致的蜂窝网络数据传输效率不高、能耗较大的问题,提出一种联合QoS约束及波束形成准则的蜂窝网络高效协作传输技术。该技术采用了由宏蜂窝、飞蜂窝组成的蜂窝网络系统模型,分析了网络通信过程中的信号干扰及功率情况。基于QoS约束的高效协作传输算法,采用QoS约束把数据传输的能量效率问题优化成波束成形和功率分配问题,并将Qos约束考虑进波束形成准则,从而改善网络的干扰状态,提高能量效率。实验仿真结果的对比情况表明,该技术可以提高蜂窝网络进行数据传输的能量效率,并减少通信干扰。     

电力通信网络业务质量特征的数据流智能调度

在通信网络发生拥塞的情况下,为保证电力通信网络中业务稳定运行,针对目前电力通信网络QoS配置不完善等问题,本文设计并实现了一种基于电力通信网络业务质量特征的数据流调度策略。首先对电力通信业务进行优先级划分,并进行流分类。根据分好类别的电力通信业务流配置相应的流行为,并进行流分类到流行为的绑定,形成基于电力通信业务的流策略。实现在拥塞发生时,电力通信网络安全稳定运行。最后利用模拟网络进行实验,实验结果表明,配置QoS的网络其电力业务的丢包率和时延均控制在合适的范围,验证了基于电力业务的通信网络QoS配置策略的有效性,保证拥塞情况下电力通信业务稳定运行。     

网络功能虚拟化资源配置及优化研究综述

网络功能虚拟化(network functions virtualization,NFV)利用虚拟化技术将网络功能从专用硬件中分离形成虚拟网络功能,然后把虚拟网络功能映射到通用服务器、交换机或者存储器中,能有效地降低网络投资成本和运营成本,并提高网络服务部署的灵活性。网络功能虚拟化资源配置是实施NFV需要解决的一个关键问题。为深入剖析网络功能虚拟化资源配置,介绍了NFV的体系结构,重点阐述了资源配置的三个阶段及资源配置的优化,最后对高效资源配置面临的挑战和有价值的研究方向进行了思考,为NFV的研究提供参考。     

一种启发式网络虚拟化资源分配算法

网络虚拟化是克服当前Internet僵化问题的一种重要方法,而资源分配是网络虚拟化技术的核心.为了平衡负载,本文提出了一种启发式资源分配算法HVNE.该算法充分利用虚拟节点和虚拟链路间的关联因素(虚拟网络拓扑),将节点映射和链路映射两个过程合并为一个统一的过程,改善了传统映射算法在拓扑稀疏时,算法性能不理想的问题.此外,HVNE允许同一个虚拟请求中的多个虚拟节点映射到同一个物理节点,节约了物理链路资源.HVNE将无向图的"k-区域划分优化"理论与传统的拓扑分割理论相结合,定义了虚拟拓扑间节点的关联因子,改进了传统的星形分割方法,使之能适用于大规模网络.仿真实验表明,HVNE在保证网络负载的情况下,获得了较好的虚拟请求接受率,较高的资源利用率和网络收益.