VLC-WiFi异构网络QoS感知的跨层动态资源分配

VLC-WiFi异构网络已经成为广受欢迎的短距离无线通信方式之一。然而,有限的频谱资源导致VLC-WiFi异构网络容量难以满足井喷式增长的用户数据带宽需求。该文结合物理层的动态链路传输性能以及媒体访问控制层的队列缓冲延迟性能,定义链路传输性能和链路服务质量(QoS)感知等级评估公式,根据用户数据包QoS需求,设计QoS感知的跨层动态资源分配(QoS-CLDRA)方法,并引入非正交多址接入的用户匹配与功率分配策略,进一步提升系统的吞吐量。仿真结果表明:所提方法能够有效提升系统吞吐量和降低缓冲队列长度。     

车联网环境下的4G和DSRC异构网络切换机制研究

面向车联网的实际应用需求,构建了一种高速公路环境下的基于4G和DSRC的异构网络通信场景。针对车辆在该场景下可能会在不同网络信道间频繁发生垂直切换导致较高的传输时延和丢包率的问题,在分析研究基于4G与DSRC的高速公路异构网络切换过程的基础上,引入网络跳数、连接次数和行驶轨迹作为切换判决条件,基于TREBOL路由协议设计了一种异构网络垂直切换算法。最后利用Veins仿真平台对提出的异构网络垂直切换算法的切换性能进行对比测试分析。测试结果表明,与基于RSSI的异构网络垂直切换方法相比,所提切换算法能增大车辆与DSRC网络连接的持续时间,并有效减少"乒乓效应"。     

一种基于阈值的无线异构网络基站分簇方法

为抑制小区间干扰,提高系统性能,研究了异构网络中的基站分簇问题,提出了一种基于阈值的协作基站分簇方法.该方法在异构组网场景下,以最大化接收端传输速率为目标,通过选择满足设定阈值的基站进行协作,考虑了用户所属基站信号强度和非所属基站的干扰情况,分析了不同分簇方法下的用户传输速率变化情况.仿真结果表明,所提算法在系统传输速率性能方面优于现有方法.     

基于车辆行为分析的智能车联网关键技术研究

车联网通信系统中通信节点的高移动性、移动行为的复杂性,使得此场景下通信业务呈现数据实时交互性强、空时分布不均、尺度多变、规律复杂的特征,导致传统的车联网网络部署、资源调配难以有效满足用户的差异化服务质量需求。因此,迫切需要设计“车-人-路-云”泛在互联的智能异构车联网网络,通过充分挖掘车辆行为数据的潜在价值,精准预测、刻画车辆行为的空时分布特性,以提升车联网资源利用率、改善车联网服务性能。该文全面梳理了国内外在车辆行为分析、网络部署与接入以及资源优化方面的相关工作,重点阐述了智能车联网关键使能技术,即如何借助先进的人工智能、数据分析技术,探索车联网中车辆行为的空时分布特性,建立车辆行为预测模型,进行智能化网络部署与多网接入、动态资源优化管理,实现高容量、高效率的智能车联网通信。     

异构网络融合场景下车联网的移动性管理和资源管理

摘要：针对异构网络融合场景下车联网的特点,研究了车联网中的移动性管理技术和资源管理技术。在介绍物联网及车联网基本概念的基础上,分析了车联网中异构网络融合的应用场景,通过研究车联网中的通信设备、通信形式、组网方式等,提出了车联网的网络架构。与一般异构网络相比,车联网中车辆移动速度快,造成车辆接入公共网络时频繁切换的问题,为此,研究了车联网中的移动性管理技术。车联网中通信设备以及通信形式的多样化带来了多样化的业务需求,针对不同优先级业务提出了车联网中基于优先级的资源管理技术,即在异构网络的资源管理中必须保证高优先级业务在资源分配、接入控制、网络选择等方面始终处于优先状态。     

分层异构无线网络的协议架构和关键技术

分层异构无线网络技术因其可以有效提高网络频谱效率、满足不同热点覆盖需求、大幅提升系统容量等优点,而成为当今LTE-Advanced系统中的关键技术之一.总结了分层异构无线网络的背景、定义以及架构,并重点讨论了由于传统网络拓扑结构的改变而引发的干扰问题,详述了3GPP标准中的增强干扰协调方案,最后分析了分层异构无线网络中的其他关键技术,如网络自组织、回程链路设计、小区选择和切换、节能、认知无线电技术等.这些关键技术对于分层异构无线网络商用化部署具有指导意义.     

多无线电协作技术与异构网络融合

异构网络融合是未来网络技术发展的必然趋势。异构网络的融合面临着高延迟、高消耗、低速率等诸多方面的“瓶颈”。为克服这些“瓶颈”,满足异构网络融合的需求,多无线电协作技术应运而生。通过多无线电间的相互协作和对多无线电资源的有效管理及合理分配,能够有效地提高网络吞吐量,降低无线设备的能量消耗,减少异构网络间切换的延迟,从而为实现真正的异构网络无缝融合提供了可能。     

基于多门限预留机制的自适应带宽分配算法

针对异构无线网络融合环境提出了一种基于多门限预留机制的自适应带宽分配算法,从而为多业务提供QoS保证。该算法采用多宿主传输机制,通过预设各个网络中不同业务的带宽分配门限,并基于各个网络中不同业务和用户的带宽分配矩阵,根据业务k支持的传输速率等级需求和网络状态的变化,将自适应带宽分配问题转化为一个动态优化问题并采用迭代方法来求解,在得到各个网络中不同业务和用户优化的带宽分配矩阵的同时,在带宽预留门限和网络容量的约束条件下实现网络实时吞吐量的最大化,以提高整个异构网络带宽的利用效率。数值仿真结果显示,所提算法能够支持满足QoS需求的传输速率等级,减小了新用户接入异构网络的阻塞概率,提高了平均用户接入率并将网络吞吐量最大提高40%。     

异构网络融合环境下基于加权二分图的网络选择算法

摘要：在异构网络融合场景中,为了合理利用异构网络资源,提出了一种基于加权二分图的网络选择算法。将网络选择过程映射为寻找最优加权二分图的过程,用户和网络双方的需求经数学建模后进行供需最优匹配,供需匹配有二次选择机会以平衡网络负载。与其他算法相比,提出的算法可以为不同QoS业务提供满足需求的匹配结果,并且能够动态调整网络负载,实现异构网络融合场景中用户需求和网络资源的合理匹配。     

基于用户个性化服务质量的蜂窝车联网与车载自组织网异构车联网资源分配方法

蜂窝车联网(C-V2X)与车载自组织网络(VANET)的异构融合能够有效提高网络容量。然而,不同网络在非授权频段上共存而引起的信道冲突会导致系统吞吐量降低和用户接入时延增大,无法满足车联网用户对服务质量(QoS)的需求。针对该问题,该文提出一种基于用户个性化QoS需求的时频资源分配方法。首先,分别对C-V2X 和 VANET 的吞吐量和时延进行建模分析,刻画用户数据传输时间配置与吞吐量和时延的数学关系;然后,基于上述模型构建吞吐量-时延联合优化函数,根据用户的个性化QoS需求实现异构网络中吞吐量和时延的优化;最后,提出一种基于改进多目标粒子群优化的时延-吞吐量联合优化算法(DT-JOA)进行求解。仿真结果表明,该文所提网络资源分配算法可以有效地保证用户的个性化QoS需求,提升异构网络综合性能。     

一种卫星异构网络环境下的网络选择算法

针对卫星通信网络的特点,提出了一种卫星异构网络环境下的网络选择策略.算法考虑不同业务类型的QoS需求、用户偏好、网络负载等因素,利用层次分析法确定影响网络选择的因素的权值,计算出每个可用网络的综合性能,确定最佳接入网络.仿真结果表明,该算法能够较好地适应卫星异构网络环境,提高网络选择的准确性和有效性.     

基于D2D中继的异构网络负载均衡策略

提出了一种基于设备间数据直传(D2D)中继的异构网络负载均衡策略,通过设备之间的直接数据传输,将满载大基站的数据分流到其覆盖范围内的空闲小基站中。具体提出了频谱资源和发射功率的联合资源分配算法,深入研究了在异构网络中利用D2D通信进行数据中继的传输速率最大化问题。仿真结果显示,提出的方法在保证原有用户的通信性能的前提下,增加了系统的可接入用户数和总体吞吐率,从而提升了自组织异构网络的整体性能。     

一种异构网络多协议并行数据分发方法

跨技术通信迅猛发展推动着单一网络向异构无线网络的转变,该转变极大地提高异构无线设备(如Wi-Fi和ZigBee)的高效共存和协作,但也给异构无线网络中的数据分发问题带来了挑战。由于异构网络节点通信范围差异和低占空比节点周期性睡眠的特点,传统数据分发方法不能高效地利用信道资源而导致较低的分发效率。为了解决这些问题,该文提出一种适用于异构网络的并行数据分发方法。通过数据分发时延和能耗定义新的系统损失函数,并证明了损失函数的合理性,利用信标控制的延迟接收数据包的分发策略,从而实现对周期性睡眠的ZigBee网络进行高效数据分发。进一步地,该文根据动态规划的思想,推导出系统的整体能量损耗和时延的最优值。通过仿真实验证明,在考虑时延和能量损耗的前提下,该文的数据分发方法的性能优于传统的数据分发方法。     

基于用户个性化服务质量的蜂窝车联网与车载自组织网异构车联网资源分配方法

蜂窝车联网(C-V2X)与车载自组织网络(VANET)的异构融合能够有效提高网络容量.然而,不同网络在非授权频段上共存而引起的信道冲突会导致系统吞吐量降低和用户接入时延增大,无法满足车联网用户对服务质量(QoS)的需求.针对该问题,该文提出一种基于用户个性化QoS需求的时频资源分配方法.首先,分别对C-V2X 和 VANET 的吞吐量和时延进行建模分析,刻画用户数据传输时间配置与吞吐量和时延的数学关系;然后,基于上述模型构建吞吐量-时延联合优化函数,根据用户的个性化QoS需求实现异构网络中吞吐量和时延的优化;最后,提出一种基于改进多目标粒子群优化的时延-吞吐量联合优化算法(DT-JOA)进行求解.仿真结果表明,该文所提网络资源分配算法可以有效地保证用户的个性化QoS需求,提升异构网络综合性能.     

基于马尔科夫过程的异构网络性能分析与优化

该文给出了一种基于马尔科夫过程的异构网络性能优化方法。该方法将用户的移动性作为影响系统性能的一个重要因素,通过切换率来反映用户的移动性,并采用马尔科夫过程来分析异构网络的系统性能,得到异构网络系统的总吞吐量表达式。考虑到在两个网络的重叠区域用户需要选择接入的网络,将在重叠区域选择其中一个网络的业务到达率占该区域总的业务到达率的比例作为一个优化因子,通过选择合适的因子来最大化系统的吞吐量,最后通过黄金分割法来求解该优化问题。仿真结果表明,该算法能够有效提高异构网络系统的吞吐量,改善异构网络中无线资源的利用率。     

大数据中心集群异构网络基准性能测试方法

针对BDC(大数据中心)集群异构网络缺乏精确、系统和规范化的性能评测优化方案问题,构设BDC集群异构网络基准性能测试指标体系,建立基于STC(思博伦测试)平台的BDC集群异构网络基准性能测试模型,提出一种集群异构网络基准性能测试方法及其指标优化方案。通过实验验证,文中模型能够基于BDC拓扑结构分析,快速定位网络性能瓶颈,实现评测指标的智能迭代优化,在网络性能提升的前提下显著降低系统响应时间。     

一种异构网络多协议并行数据分发方法

跨技术通信迅猛发展推动着单一网络向异构无线网络的转变,该转变极大地提高异构无线设备(如Wi-Fi和ZigBee)的高效共存和协作,但也给异构无线网络中的数据分发问题带来了挑战.由于异构网络节点通信范围差异和低占空比节点周期性睡眠的特点,传统数据分发方法不能高效地利用信道资源而导致较低的分发效率.为了解决这些问题,该文提出一种适用于异构网络的并行数据分发方法.通过数据分发时延和能耗定义新的系统损失函数,并证明了损失函数的合理性,利用信标控制的延迟接收数据包的分发策略,从而实现对周期性睡眠的ZigBee网络进行高效数据分发.进一步地,该文根据动态规划的思想,推导出系统的整体能量损耗和时延的最优值.通过仿真实验证明,在考虑时延和能量损耗的前提下,该文的数据分发方法的性能优于传统的数据分发方法.     

LTE-A中异构网络的切换分析

在传统网络数据流量爆发性增长、频谱效率已接近极限值的形式下,异构组网是增加网络容量、提高数据速率的有效方式。LTE-A系统中异构组网引入低功率节点,缩短了网络与用户间距离,提高了无线链路质量和频谱效率,逐渐成为LTE-A系统中的关键技术之一,但同时也带来复杂的移动性管理等问题。在深入分析3GPP E-UTRA协议规范的基础上,首先建立了LTE-A MacroPico异构网络拓扑模型,然后对Macro-to-Pico和Pico-to-Macro双向切换概率进行了分析和仿真。在此基础上,给出了用户及其相关网络参数对于切换成功概率的影响分析。     

5G蜂窝网络架构设计分析

5G网络在网络传输速度、质量及系统协调方面都优于前者,但是为了满足更多的需求,需要对其网络架构进行新的设计。文章重点分析5G无线网络的主要技术特征和性能要求,并且从提高数据流量、提升用户体验、加块反应速度、节约成本和提高性价比等方面进行阐述,在此基础上提出建立在SDN(软件定义网络)和NFV(网络功能虚拟化)基础上的5G蜂窝网络架构设计,满足未来信号传输的速率及质量体验要求。     

面向智能配电的异构融合网络无线资源管理

通信系统是体现智能配电网使用性能的重要因素.基于异构融合网络的通信系统能够更好地满足实际的通信需求.本文从智能配电网通信系统的特点入手,对面向智能配电的异构融合网络无线资源管理进行分析.