基于效益函数值的OFDM无线网络公平子载波分配

为改善OFDM无线网络下行链路子载波分配的公平性,本文将最优的子载波问题建模为最大化总体效益函数,并提出了一个新的基于联合层动态子载波分配算法(DSA).根据使用导频序列信号和指数加权低通时间滤波器窗口分别估计的用户子载波信道状态和数据队列长度,该算法根据最大总体时延效益的影响值作出子载波分配决定.与传统方法相比,由于充分利用了多用户分集特性,本文提出的算法能够取得更好的时延有效性和公平能,而且,通过采用不同的效益函数来有限地降低时延性能,该算法在用户负载增加时仍能够提供好的公平性稳定区,仿真结果与数学模型分析相一致.     

OFDMA下行链路的延迟加权动态子载波分配算法

研究了正交频分多址（OFDMA）下行链路的资源分配算法，提出了延迟加权动态子载波分配算法（DWDSA）. 算法采用内环和外环的控制结构，内环控制的主要功能是在给定某一确定的功率分配方案时，对子载波进行有效分配；外环控制采用延迟调节资源分配算法的参数. 通过仿真表明，DWDSA算法在排队延迟和缓冲区占用方面有很好的性能改善；并且算法兼顾了排队延迟和信道条件，在满足服务质量的同时提高了资源的利用率.     

低复杂度的OFDMA系统调度与资源分配算法

针对多用户多业务OFDMA系统存在的缺陷与不足,提出了一种低复杂度的分组调度与资源分配算法.该算法考虑队列状态、QoS要求、信道情况和业务优先级等信息,分别定义了实时轮询服务、非实时轮询服务和尽力而为服务的效用函数,算法在满足各种业务延时、传输速率和丢包率约束条件下,通过最大化非实时业务总吞吐量实现调度和资源分配.仿真结果表明,与已有算法相比,该算法在非实时业务总吞吐量下降不大的情况下,在性能和复杂度之间取得了较好的折中.     

一种多用户MIMO/OFDMA系统的资源分配和调度方案

针对下行多用户多入多出／正交频分复用系统,提出了一种适合多业务类型的资源分配和调
度算法. 综合考虑了不同业务类型的服务质量需求,根据用户的信道条件、吞吐量和队列状
态确定调度优先级;结合用户信道的空间相关性进行用户选择、功率分配和比特加载. 通过
充分利用空、时、频多用户分集增益,在保证实时业务最小时延要求和非实时业务最小速率
要求的同时,最大化系统的吞吐量. 仿真结果说明,所提算法在系统吞吐量、丢包率及最
小速率满足率方面得到了改善.     

稳定的随机早期检测方法

针对随机早期检测（RED：Random Early Detection）对网络时滞、参数设置敏感的问题,提出一种适用于时滞网络的稳定随机早期检测算法（TRED：Time-delay RED）。引入史密斯预估器,以抑制网络时滞对网络性能的影响;采用瞬时队列长度替代平均队列长度作为拥塞指示,加快系统的响应能力;改进RED算法的丢包概率函数为非线性函数,同时自动调整系统参数,以适应网络环境变化。仿真结果表明,TRED算法能成功补偿网络延时,并在不同的时滞环境、不同程度的拥塞环境中保持稳定的队列长度,具有很强的环境适应性,从而保证了良好的网络性能。     

应用分层编码保障组播系统QoS的高效资源分配

在传统的组播策略中,系统总的吞吐量受限于组播组中最差用户的信道增益.为了克服组播系统吞吐量受限的问题,采用基于分层编码的组播策略.在保障组内每个用户的服务质量（QoS）的同时,提出了一个新颖的子载波和比特分配算法,来最大化整个组播组的吞吐量.在下行的正交频分多址无线组播系统中,提出了最优资源分配算法.为了减少最优化算法的计算复杂度,提出了一个2阶段次优化算法.仿真结果显示次优化算法的系统功效十分接近最优化算法.次优化算法要远远优于传统的组播策略,而且还要优于Tian等所提出的算法.     

非理想信道状态信息下自适应SC-FDMA上行链路有效吞吐量分析

为有效利用非理想信道状态信息(imperfect channel state information,ICSI)进行自适应资源调度以提高链路平均有效吞吐量,给出了采用M-QAM调制方式时ICSI下用户平均成功传输速率公式,通过仿真验证了其正确性,并据该公式提出一种基于ICSI的自适应调制方案。通过分别研究ICSI对自适应子载波分配和自适应调制的影响,分析ICSI可靠度对链路平均有效吞吐量的影响。仿真结果表明,基于ICSI的自适应调制方案可有效对抗ICSI可靠度下降对平均有效吞吐量的影响;相比之下,采用自适应子载波分配算法时,ICSI可靠度的下降对链路平均有效吞吐量的影响较大。     

比例公平保证的MIMO-OFDM系统能效资源分配

针对下行多输入多输出-正交频分复用( MIMO-OFDM)系统,提出了满足在总功率限制和用户比例公平性约束下,使系统能量效率最大化的资源分配算法。为了降低计算复杂度,提出了两步优化的次优子载波和功率分配算法。第1步由子载波共享和平坦衰落假设得到估计的能效发射功率,并采用等功率分配方法完成子载波分配;第2步在子载波分配基础上完成能效最优的功率分配。仿真结果表明,所提算法以较低的复杂度逼近最优算法的性能,并且在保证用户比例公平性的同时带来明显的能效提升。     

OFDMA解码转发中继系统的最优资源分配

针对正交频分多址接入-解码转发（OFDMA-DF）中继系统,提出了以最大化系统加权和速率为目标的子载波分配、功率分配、传输方式选择和中继选择联合优化问题. 基于凸优化理论,提出了一种最优资源分配算法,其复杂度仅与子载波数成线性关系. 理论分析和仿真结果表明,结合用户权重的调整,该算法既可实现资源分配的公平性,又可有效利用中继节点的能力,提高系统容量.     

Fair subcarrier-power allocation scheme for multiuser multicarrier systems

The main objective of multiuser orthogonal frequency division multiple access(MU-OFDM) is to maximize the total system capacity in wireless communication systems. Thus, the problem in MU-OFDM system is the adaptive allocation of the resources(subcarriers, bits and power) to different users subject to several restrictions to maximize the total system capacity. In this work, a proposed subcarrier allocation algorithm was presented to assign the subcarriers with highest channel gain to the users. After the subcarrier allocation, subcarrier gain-based power allocation(SGPA) was employed for power and bit loading. The simulation results show that the proposed subcarrier-power allocation scheme can achieve high total system capacity and good fairness in allocating the resources to the users with slightly high computational complexity compared to the existing subcarrier allocation algorithms.     

基于AF中继的OFDM认知系统的 功率分配和子载波配对算法

建立基于放大转发(AF)中继的正交频分复用（OFDM）的认知无线电系统模型,并推导出该系统中在对从用户的源节点和中继节点的总功率限制和对主用户的干扰限制条件下的联合最优功率分配和子载波配对算法.采用拉格朗日对偶分解法和次梯度法推导出最优功率分配算法,并将基于Hopcroft-Karp算法的子载波配对方法融合到功率分配的过程中,得到联合最优算法.根据系统总功率和干扰限制的特点,提出一种低复杂度的次优功率预分配算法.分别对最优功率分配算法和次优功率分配算法、Hopcroft-Karp子载波配对算法和源节点、中继节点采用相同子载波传输的固定子载波配对算法进行仿真比较.结果表明：采用功率分配和子载波配对的联合优化技术能够大大提高系统的频谱效率,具有一定的可行性.     

认知无线电网络上行链路子载波和功率分配

在干扰温度和总发送功率的约束条件下,针对基于正交频分多址(OFDMA)接入方式的认知无线电网络上行链路提出了一种最优子载波和功率分配方案,目标为最大化系统吞吐量。该问题被建模为一个非凸优化问题,通过使用拉格朗日对偶分解和KKT条件,提出的算法收敛于该问题的最优解。仿真结果表明,该算法在大大降低复杂度的同时,达到了穷举方案的性能。     

减少反馈策略和联合编码策略下的多播资源分配

针对传统的多播策略中,系统吞吐量受限于多播组中最差用户的信道增益的问题,提出一种基于减少反馈策略和联合编码策略下的多播资源分配算法.采用分层编码与里所(RS)码的联合编码策略,进行数据的分层和补偿丢失的数据包.对传输的不同层的数据采用不同的反馈策略来降低上行反馈负载,并且将资源分配问题建模为最优化问题,为了减轻计算复杂度,又提出了次优化的能保证多播组服务质量的比例公平子载波分配算法与注水功率分配算法(WF-Q).为进一步降低复杂度,采用新的增加固定功率的分配算法(IFP-Q).仿真结果表明,提出的反馈策略明显减少了上行反馈负载,并且联合的编码策略能进一步提高系统性能.     

动态带宽分配对主动队列管理性能的影响

随着Internet的蓬勃发展以及多媒体业务流的出现,传统的ARED(Adaptive Ran-dom Early Drop)算法暴露出其不完备性.本文在区分服务体系架构下研究了动态带宽分配对主动队列管理(AQM)算法性能的影响,提出了EARED(Enhanced Adaptive RED)算法,重点讨论列服务速率的动态变化对RED性能的影响,通过估计队列服务的速率,减小了瞬时队列长度与平均队列长度的振荡幅度,从而减小了分组的时延抖动,并保持丢失率的相对稳定.最后通过仿真验证了算法的有效性.     

编码协作OFDMA系统的子载波分配

分析了编码协作OFDMA系统中用户的可取得速率,推导了该速率的上界,提出一种以最大化最小用户可取得速率为原则的自适应子载波搜索分配算法.该算法以贪婪算法为初始分配, 通过迭代不断优化子载波分配.仿真结果表明,该搜索方法可以显著提高协作用户的可取得速率,很好地保证用户间的公平性,并且搜索速度快,满足实时应用需求.     

高速交换网络中基于综合优先级计算的调度及路由算法

针对输入缓存的交换结构,提出了一种将时延与丢失率相结合计算分组优先级的算法CPC．分组所属队列的队列长度值被分段离散化,与分组的时延优先级进行非线性加权,从而得到既能够反映分组时延又能反映分组队长动态变化的优先级．在此优先级的基础上,提出了输入缓存交换结构中能够兼顾分组时延与分组队长的分组调度算法．将此调度算法用于单Crossbar交换单元和Clos网络,并提出了在Clos网络中按照优先级均衡负载的路由算法．仿真结果表明,该调度算法与路由算法可以在满足实时性分组时延要求的同时有效地减小分组的丢失率．     

基于QoS的多用户OFDM系统自适应资源分配算法

在多用户OFDM系统中,为满足用户的服务质量要求并降低算法复杂度,提出一种基于QoS的自适应资源分配算法。该算法将子载波和功率分配算法分开进行,给出了基于QoS的子载波分配方案,并将用户分为VIP用户和普通用户,对两种用户分别采用不同的功率分配算法,在保证VIP用户达到所需要速率的前提下,尽量满足普通用户的速率要求,使MU-OFDM系统成为一个具有服务质量保障的系统。仿真结果表明,该算法既保证了VIP用户和普通用户的性能指标,又降低了算法的整体计算复杂度。     

中继网络中基于有限反馈的自适应多播资源分配

提出了多播中继网络中基于有限反馈的自适应子载波和功率分配策略.根据新的反馈算法和传输协议确定每个多播组的传输模式;又提出“公平子载波分配”策略,达到了公平性和服务质量的折中,最后根据新的“协作功率迭代(CFI)”策略完成了有效的功率分配,该CFI策略先利用注水定理确定每个子载波的目标速率,然后通过一个功率迭代过程实现了功率最佳化.仿真结果显示新的多播策略大大降低了上行反馈开销且所需功率和多播业务中断概率远远小于直传策略.     

Collaborative offloading of overloaded MEC servers in ultra-dense heterogeneous networks

Mobile Edge Computing (MEC) can perform computational task offloading with the help of edge servers, and is no longer limited by the power of mobile terminals (MTs). When the edge server is overloaded, it often chooses to queue, postpone or reject the MT’s offloading request. QoS (Quality of Service) of users will deteriorate greatly due to service disruption and extended waiting, but the existing research work does not consider how the MEC-BS can relieve load pressure at this time. In this paper, we study how to enhance the computing offloading service of the MEC-BS by offloading the task of the overloaded base station to the other MEC-BS in the same collaboration space. Combining the penalty function with the two-step quasi-newton method, an optimization algorithm is proposed to minimize the joint utility function including the total delay and energy consumption of the edge computing network. Empirical factors are used to adjust the optimization deviation according to the different needs of the optimization target for time delay or energy efficiency. Simulation results show that the proposed scheme is better than two other schemes in improving the system performance and convergence speed.     

延迟变化紧密的多核心组播树快速构建算法

为了解决在具有延迟及延迟变化约束组播树的构建问题中存在的算法实用性差、复杂度高和重构代价大等问题,提出基于扁平多核心树结构的、采用基于延迟变化过滤窗口的多核心节点选取机制的组播树快速构建算法.该算法极大地拓展了初始组播树的寻解空间,且能够找到具有最严格的延迟变化约束的目标树.该算法实用性强,目标树的可维护性好且局部恢复代价小.理论上,该算法在时间复杂度上与该项性能最好的延迟及延迟变化约束算法(DDVCA)相同.模拟实验中,在相同的延迟及延迟变化约束条件下构建大规模组播树,该算法相比延迟及延迟变化约束算法最多能够节省60%的执行时间.模拟实验还表明,随着延迟变化约束越来越小,与延迟变化约束性能最好的链式算法相比,该算法能够以更大的概率找到合适的组播树;该算法能够获得最紧密的延迟变化约束性能.