基于队列感知和信道感知的上行调度算法研究

LTE系统中,区别于下行链路资源调度,上行链路采用了单载波正交频多址(SC-FDMA)技术,这要求必须满足分配的RB资源具有连续性这一限制,增加了上行资源分配的难度。传统的分组调度算法因为这一限制,不能很好地保证频率资源的有效利用。针对此问题,文章提出了一种基于队列感知和信道感知的LTE系统上行调度算法。通过对该算法进行仿真,表明该算法提高了频谱效率,同时提高了系统的吞吐量。     

云计算环境下差异化资源的合理调度模型改进

在云计算环境下,需要对链路节点之间差异化资源进行合理调度,以提高云计算中心网络的负载均衡性及进程管理效率。针对当前调度模型的实时性和均衡性不好的问题,提出一种基于时分多址协议的云计算环境下差异化资源合理调度模型。首先构建云计算环境下差异化资源的传输信道模型,进行资源传输的负载均衡设计,采用时分多址协议进行时隙均衡分配,提高差异化资源的调度合理性。仿真结果表明,采用该模型进行云计算环境下差异化资源调度,资源信息的召回性较好,数据传输的保真度较高,具有一定的优越性。     

基于自适应空分复用的分组多用户分集方案

在采用空分复用技术的多用户多输入多输出下行链路中,有限的空域信道资源限制了系统容量.针对这一问题,提出了一种新的基于自适应空分复用的分组多用户分集方案.针对空分复用算法的特点,该方案首先以信道响应矩阵主右奇异向量的互相关大小为度量,将全部用户分为互相关最小的若干组;然后采用一种新的自适应空分复用算法,求出每一组用户传输时所能获得的系统容量,并将信道分配给容量最大的那一组用户.仿真结果表明,所提出的方案不仅能保证信道资源调度的公平性,而且通过引入多用户分集和自适应空域信道分配,显著地提升了系统容量.     

基于goodput优化的OFDMA系统资源分配算法

资源分配是OFDMA系统资源调度中的一个重要研究问题。针对OFDMA下行链路信道知识获取的现实误差问题,提出了一种基于实际吞吐量优化的资源分配算法。重点研究了功率和数据率在用户之间的分配问题,以往的很多分配算法通常是假设下行链路发射端具有理想信道信息,这与实际状况不符,同时根据部分信道信息得到的速率分配不被真实的信道支持,会造成传输的中断事件。算法考虑了信道估计的误差问题,将实际吞吐量goodput作为分配算法优化的依据。仿真结果表明,该算法获得了较好的多用户分集增益和实际吞吐量性能。     

基于强化学习的802.11ax上行链路调度算法

随着物联网(IoT)时代的到来,无线网络饱和的问题已经越来越严重。为了克服终端密集接入问题,IEEE标准协会(IEEE-SA)制定了无线局域网的最新标准—IEEE 802.11ax。该标准使用正交频分多址(OFDMA)技术对无线信道资源进行了更细致的划分,划分出的子信道被称为资源单元(RU)。为解决密集用户环境下802.11ax 上行链路的信道资源调度问题,该文提出一种基于强化学习的RU调度算法。该算法使用演员-评论家(Actor-Critic)算法训练指针网络,解决了自适应RU调度问题,最终合理分配RU资源给各用户,兼具优先级和公平性的保障。仿真结果表明,该调度算法在IEEE 802.11ax上行链路中比传统的调度方式更有效,具有较强的泛化能力,适合应用在密集用户环境下的物联网场景中。     

不确定流量条件下多跳无线网络的信道分配与链路调度研究

本文以网络吞吐量最大化为目标,提出了传输流约束、信道资源约束以及干扰约束条件下的资源分配联合优化模型,以及基于不确定流量条件下资源分配最优解的链路调度策略.仿真实验结果证明：本文提出的信道分配及链路调度方案能够更好地适应网络流量需求的变化.     

混合式无线传感器网络动态调度及功率控制方法的研究

无线传感器网络是资源受限网络,研究其动态调度与功率控制对于提高网络性能具有重要意义.基于此,提出了一种无线传感器网络中混合式动态调度与功率控制方法.该方法采用集中式时隙调度与分布式功率控制相结合的思想,避免了介质访问控制(MAC)层传输冲突,并支持各传感器节点综合利用各自的队列状态信息和无线信道信息进行跨层优化传输.该...     

基于强化学习的定向无线通信网络抗干扰资源调度算法

为了在无线网络中进行高效的链路资源调度、减小网络干扰、提高网络容量,提出了一种利用回溯天线并考虑干扰环境的链路资源分布式智能调度算法.首先,结合通信的路径损耗模型设计卷积核,对节点密度矩阵进行卷积来衡量干扰链路强度,从而避免对所有干扰链路进行信道估计产生巨大的计算代价;然后,结合强化学习的思想设计了与通信环境交互的链路调度学习模型,每个链路利用神经网络进行独立的训练,将训练所得的决策结果反馈到环境中进行状态更新,模型在不断更新的环境中迭代来学习最优的调度策略.该方法能分布式的运行,可有效衡量无线网络中的链路干扰强度,结合衡量结果进行高效的链路资源分布式调度,从而最大化网络容量.仿真结果验证了该调度算法无论是在算法迭代收敛还是网络容量性能上都能很好地逼近全局的调度算法,达到全局算法最优结果的92%~100%.     

中继网络中减少反馈的多用户调度算法

针对多用户中继网络中上行反馈负荷过大的问题,本文提出了一种减少信道状态信息反馈的半分布式调度算法（RRFD）。基于反馈中断概率及总用户数,基站与中继分别设置信道状态反馈门限。每一调度周期内,通过与门限的比较,用户决定是否反馈相应链路信息,基站根据用户反馈情况决定系统采用何种传输模式。文中还对AF协议下采用该算法时的反馈用户数及平均可达速率等性能指标进行了理论推导。仿真结果表明,系统性能与数学推导相一致,与此同时,本文提出的算法可极大程度（90%以上）的减少系统反馈量,并显著降低了系统反馈中断概率,减小了容量损失。      

正交频分多址系统中一种面向多业务应用的自适应资源分配算法

针对正交频分多址(OFDMA)系统下行链路多业务自适应调度的问题,该文首先以最大化系统吞吐量为优化目标、每种业务的服务质量(QoS)保证为约束条件,建立了一种通用的多业务自适应资源分配模型。为解决此优化问题,提出了一种具体的自适应资源调度算法。该算法对实时业务按照用户选择最好的信道的原则分配尽可能少的资源以保证其QoS,对非实时业务把尽可能多的剩余资源按照信道选择最好的用户的原则进行分配,充分利用信道资源,提升系统容量。仿真结果表明,该算法保证了下行OFDMA系统吞吐量的同时,在实时业务的延时和丢包率等方面有一定的优越性。     

能量收集认知无线电网络下的多接入用户信息年龄研究

针对信道资源有限的多接入信道无线传感器网络场景,实时信息的传送需要考虑信道环境和信息新鲜度问题。该文基于认知无线电物联网（Cognitive Radio-Internet of Things, CR-IoT）系统,构建了一个具有频谱访问权限的主用户（Primary User, PU）和两个可共享PU频谱次用户（Secondary User, SU）的网络模型。在考虑PU工作状态和SU数据队列稳定的条件下,提出了一个以最小化节点平均AoI为目标的优化问题。其次使用两种策略进行优化,包括概率随机接入策略（Probabilistic Random Access Policy, PRA）,该策略下两个SU节点根据相应的概率分布做出独立的传输决策;以及基于李雅普诺夫优化框架优化时隙内调度决策的漂移加罚策略（Drift Plus Penalty Policy, DPP）。仿真结果可知,DPP策略下得到的平均AoI的值要明显低于PRA策略,表明使用DPP策略对平均AoI的优化更加显著,可以有效提升数据包的时效性和新鲜度。      

基于信息年龄的工业无线传感器网络混合数据调度方法

在工业无线传感器网络(IWSN)中，实时交付工业现场的周期性控制/传感数据流与非周期性事件数据流，是保障生产安全高效运行的关键。信息年龄(AoI)作为一种新兴的数据新鲜度衡量指标，能够从目标节点角度全面地度量网络数据交付的实时性。针对周期性和非周期性数据混合的工业无线传感器网络，该文在引入网络数据整体新鲜度指标的同时，考虑到周期性数据新鲜度在超过阈值后可能会对工业生产造成负面影响，建立了最小化系统平均AoI和周期性数据AoI逾期概率的联合优化模型，并将优化问题表述为马尔可夫决策过程(MDP)进行求解。由于传统基于相对值迭代的最优求解方法在大规模网络中因为维度灾难难以实施，因此采用深度强化学习(DRL)降低优化问题的状态空间维度，并改进决策探索机制以加快学习速度，提出了基于优化决策探索的深度强化学习(DRL-ODE)调度方法。仿真结果表明，所提方法能够提高网络数据交付的实时性，并有效减少周期性数据的AoI逾期概率。     

Cross‐Layer Resource Allocation in Multi‐interface Multi‐channel Wireless Multi‐hop Networks

In this paper, an analytical framework is proposed for the optimization of network performance through joint congestion control, channel allocation, rate allocation, power control, scheduling, and routing with the consideration of fairness in multi‐channel wireless multi‐hop networks. More specifically, the framework models the network by a generalized network utility maximization (NUM) problem under an elastic link data rate and power constraints. Using the dual decomposition technique, the NUM problem is decomposed into four subproblems — flow control; next‐hop routing; rate allocation and scheduling; power control; and channel allocation — and finally solved by a low‐complexity distributed method. Simulation results show that the proposed distributed algorithm significantly improves the network throughput and energy efficiency compared with previous algorithms.     

Resource allocation optimization algorithm based on double populations differential evolution in WSN

A resource allocation algorithm was proposed for improving the network performance through jointing channel allocation,power control and timeslot allocation in multi-radio multi-channel wireless sensor network.More specifically,the network was modeled as a multi-objective optimization problem where the energy efficient,resource allocation balanced,networks capacity maximized were considered under the link interference and link conflict constraints.Due to the problem was NP-Hardness,a simple centralized algorithm——differential evolution based on double populations was used to solve the constrained multi-objective optimization problem.The simulation results show that the proposed algorithm significantly improves the network capacity and energy efficiency and guarantees the resource allocation balancing while reducing link interference and avoiding link conflict.     

Adaptive routing and wavelength assignment method based on SDN

Routing and wavelength assignment is an important resource allocation method of all-optical network.Aiming at the problem of traditional method combined with the new architecture,an adaptive multi-objective routing and wavelength assignment method based on SDN was proposed,which could realize the allocation of link resources of all-optical network through self-regulation.Based on the SDN service function chain model,service scheduling time and link service quality were taken as the scheduling objective,routing and wavelength assignment problem was constructed as the 0-1 integer programming problem,meanwhile,binary hybrid topology particle swarm optimization algorithm was used to optimize the network resources for optimal scheduling.The simulation results show that the proposed method is superior to the traditional classical algorithms in the test of recovery time,blocking rate and resource utilization.     

H-CRAN网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度策略

针对异构云无线接入网络(H-CRAN)网络下基于网络切片的在线无线资源动态优化问题,该文通过综合考虑业务接入控制、拥塞控制、资源分配和复用,建立一个以最大化网络平均和吞吐量为目标,受限于基站(BS)发射功率、系统稳定性、不同切片的服务质量(QoS)需求和资源分配等约束的随机优化模型,并进而提出了一种联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度算法。该算法会在每个资源调度时隙内动态地为性能需求各异的网络切片中的用户分配资源。仿真结果表明,该文算法能在满足各切片用户QoS需求和维持网络稳定的基础上,提升网络整体吞吐量,并且还可通过调整控制参量的取值实现时延和吞吐量间的动态平衡。     

基于粒子群优化算法的数据中心网络流量调度策略

为解决当前数据中心网络存在链路负载不均衡及带宽资源浪费问题,提出了一种基于粒子群优化算法的流量调度策略.该策略结合软件定义网络控制器可获取全局网络拓扑信息的特性,依据当前链路带宽资源状况及网络流量的带宽需求建立目标函数.首先,根据流的源地址和目的地址找出最短路径集,通过定义粒子聚合度判断算法是否有陷入局部最优的趋势;然后,结合约束条件与目标函数,利用优化的粒子群算法从最短路径集中找出网络流量的最佳调度路径.实验结果表明,相比于其他算法,该算法有效地提高了网络平均吞吐量,获取了较低的丢包率,从而减轻了带宽资源的浪费,更好地实现了网络的负载均衡.     

SINR-Constrained Joint Scheduling and Optimal Resource Allocation in VLC Based WPAN System

A joint scheduling and optimal resource allocation scheme for wireless personal area network using visible light is proposed. In current IEEE 802.15.7 standard, multiple channel scheduling in medium access control (MAC) layer and variable data rate opportunity in physical layer (PHY) are performed separately. Therefore, the resources are not utilized effectively owing to the exclusion of channel variable characteristics during the scheduling. In this paper, the case for combining the PHY and MAC layer into a cross-layer platform is conducted for utilizing the resources efficiently. Generally in visible light communication (VLC) system, data rate of one link impacts on its neighbor link due to their high signal-to-noise ratio and this impact varies gradually according to some perspectives such as, field-of-view interaction and distance, hence allocated rate of both users could be dissipated. Moreover, the cell radius in VLC system is small compared with other small cell network and users from adjacent cells impact on transmission link which arises co-channel interference. To solve these problems, a novel joint scheduling and rate allocation (JSRA) algorithm associated with throughput maximization and channel-state has been proposed in VLC scenario. The objective of JSRA model is, each channel can determine the feasibility of its rate which always intends to increase, by exploiting the constraint value of signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) of that scheduled channel. The results show that the performance of joint control approach increases the total system average throughput and the spectral efficiency.     

卫星光网络的虚拟信道和主信道双重优化数据封装方法

针对卫星 光网络中不同类型、不同速率业务统一封装实现难度大和传输效率低的问题,提出利用虚拟 信道(VC) 与主信道(MC)联合优化的数据封装方法,分别给出VC封装与MC处理方法,并针 对其原理进 行分析。在VC中,提出了基于优先级的虚拟信道调度算法,对帧调度的时间冲突进 行优化,提 高虚拟信道处理的帧复用效率。在MC处理中,对传输帧支持的业务类型进行了扩展, 分析了前向 纠错编码对帧传输的性能影响。研究结果表明,采用优先级算法后帧传输效率提升 24.61%;外码为RS 码、内码为卷积码的级联码是MC处理中可选择的最佳编码方式。