基于QoS的改进比例公平算法研究

提出了1种适用于无线网络的分组调度算法,该算法在原有比例公平算法的基础上,加入服务质量（QoS）的因素,在保证用户QoS的基础上,使系统容量最大化。通过分析研究,对比例公平算法以及改进算法同时进行了仿真。结果表明,改进比例公平算法在公平性上有所改善,然而在吞吐量方面有略微的损失。     

基于启发式算法降低比例公平调度开销策略

在多处理器系统中已经证明了比例公平(proportion fair, Pfair)算法是调度周期任务最优的全局调度算法。然而在该算法的最坏执行情况下,任务在每个调度时刻均产生切换或迁移,导致系统开销过大。针对这一问题,对Pfair算法进行深入研究后发现,任务的分配过程是一个重要原因。基于此,提出基于启发式算法的模拟退火比例公平(simulated annealing-proportion fair, SA-Pfair)调度算法,即在Pfair算法做出调度决策后,用启发式算法将任务分配给处理器,以弥补原算法的不足。最后,采用LITMUS-RT平台对SA-Pfair算法和以此为基础设计的调度器进行仿真。结果表明,新算法在一定程度上减少了任务的切换次数以及50%以上的任务迁移总量,且能够有效地降低调度过程中的系统开销。     

基于比例公平的下行联合分组调度算法

传统比例公平算法不能很好地权衡系统吞吐量与用户间的公平性,为实现下行链路实时和非实时用户数据量的同步传输,提出一种基于比例公平的下行联合分组调度算法.给出调度模型和传输架构,从而获得联合分组调度算法.设计基线调度算法与其进行比较,结果表明,当系统负载为1时,该算法的吞吐量约提升13％,实时数据与非实时数据包时延均低于基线调度算法,且用户公平性指数较高.     

基于无线网络的混合业务资源调度算法

WCDMA系统混合业务下的资源调度算法要区分业务以保证用户的服务质量(QoS)。基于此,在研究最大加权延时优先算法(M-LWDF)的基础上通过引入QoS监测机制提出一种保证混合业务服务质量的资源调度算法,在业务调度中同时考虑时延优先级和吞吐量优先级,并采用传输时延保证的资源分配准则。仿真结果表明,该算法在时延和吞吐量水平上要优于已有的调度算法。     

基于WCDMA系统混合业务的新型调度算法

WCDMA系统混合业务下设计调度算法要考虑信道条件,要区分业务保证用户的QoS要求,避免用户“饥饿”现象,同时也要尽可能提高整个系统的吞吐量和调度的公平性。由此,在比例公平调度算法（PFS）基础上基于C/I、QoS、饥饿权重提出区分业务类型的比例公平分组调度算法（CQSSD－PFS）,同时引入实时业务和系统容量补偿模型,仿真结果表明可有效确保各类业务之间的短期、长期公平性和较高的系统吞吐量。     

正交频分多路复用系统中的比例公平调度算法

为了使调度算法更好地实现高吞吐量、高公平性和低复杂度,修改传统的多载波调度算法,提出4种复杂度较低的新算法。仿真结果表明,在复杂度相似的情况下,新算法的吞吐量和公平性均高于原有算法,可以通过调整参数在公平性和吞吐量之间进行权衡。     

MIMO系统中的自适应比例公平调度算法研究

在MIMO系统中,通过在每个时隙选择信道条件最好的用户进行通信,可以利用无线通信系统的多用户分集大大提高系统吞吐量,但该方法存在公平性差的缺点。主要关注应用机会波束形成的MIMO系统的公平性。提出了一种自适应比例公平调度算法来提高长时间处于较差信道条件下的用户的吞吐量,从而提高系统的公平性。在每个时隙,基站监测每个用户的实时请求速率和过去一段时间内的平均请求速率,并根据这两个速率来调整算法中的自适应参数。提出的算法较好地获得了系统吞吐量和公平性的折中,仿真实验结果也表明了算法的有效性。     

基于统计移位排序结构的高速路由器公平队列调度算法实现

高速化和多媒体化是未来网络的主要发展方向,为了给用户提供可靠的端到端服务质量保证,通常需要在网络的中继节点上引入基于流的队列调度机制。WF^2Q＋队列调度算法即是一种性能优异同时又易于实现的公平队列调度算法。文中提出了一种基于统计移位排序结构的WF^2Q＋算法高速硬件实现方法,该方法充分利用队列的统计信息,以相对较少的硬件资源实现了统计意义上的快速完全排序。FPGA实现的结果表明,该结构可以应用于端口速率为OC－48的高速IP路由器上。     

基于模糊控制的Ad Hoc网络QoS优先调度算法

无线移动Ad Hoc网络(MANET)作为可移动分布式多跳无线网络,没有预先确定的网络拓扑或网络基础设施以及集中控制.由于移动Ad Hoc网络的动态性和资源的限制,在如此的网络中提供QoS保障是一个挑战性任务.Ad Hoc网络的分组优先级凋度算法将增进网络的性能.提出了一个基于模糊控制的Ad Hoc网络QoS优先调度算法,用于决定Ad Hoc网络中分组的优先级.利用NS2仿真软件对分组的传输率、平均端对端的延迟等做了性能分析,仿真结果表明,该方法高效、可行,可应用于Ad Hoc网络.     

LTE下行基于QoS的混合业务调度算法

针对现有调度算法不能同时满足多用户多业务的性能需求等问题,提出了一种新的基于服务质量（QoS）的长期演进（LTE）项目下行调度算法。该算法改进了修正的最大加权时延优先（M—LWDF）算法的延时分式,用信道质量指示（CQI）值直接替代用户的瞬时速率,降低了计算复杂度。此外,兼顾了确保比特率（GBR）和QoS等级标识符（QCI）等QoS参数。仿真结果表明,该算法在保证小区的频谱效率的前提下,降低了实时业务的延时,提高了非实时业务的吞吐量,对LTE下行链路是一个很好的选择。     

一种基于区分服务的嵌套队列调度算法

现有队列调度算法只能满足某一种特定类型业务流量的服务质量(QoS)需求,无法广泛支持多种类型业务流量。为此,提出一种基于区分服务的嵌套队列调度算法。将现有队列调度算法通过嵌套模型进行组合,并根据该嵌套模型进行队列调度,从而为多种类型业务流量提供均衡的QoS保障。仿真结果表明,该算法能够满足不同类型业务流量的QoS需求,其各项性能指标所达效果与最优效果的差距较小,并且在多种类型业务流量的支持方面比现有队列调度算法表现更好。     

基于改进蚁群算法的拥塞规避QoS路由算法

服务质量(QoS)路由算法缺少拥塞规避机制,会影响业务QoS。为此,提出一种基于Ant-Pub&Enco的信息素模型,根据蚂蚁行进方向,利用相反的信息素引导模式以及不同的信息素更新策略进行路由搜索。基于改进蚁群算法设计一种规避拥塞算法求解QoS单播路 由问题。仿真结果表明,该算法能够有效规避网络中的拥塞链路,均衡网络负载。     

基于蚁群遗传混合算法的QoS组播路由

具有延迟、延迟抖动、带宽、丢包率等服务质量约束的组播路由问题具有NP完全的复杂度。基于蚁群优化算法和遗传算法,提出解决QoS约束组播路由问题的混合算法。利用遗传算法和蚁群优化算法各自的优点,使用蚁群优化算法选择种群,遗传算法优化蚂蚁遍历所得到的解。仿真实验结果表明,该算法可满足各个约束条件,且全局寻优性能好,能够满足网络服务质量要求。     

增强超宽带无线网络QoS的调度算法

基于对UWB网络中已有调度算法性能的分析,提出了一种用于增强UWB无线网络QoS的调度算法。该算法采用跨层设计的思想,能根据无线物理层信道状态和应用层业务传输速率的变化进行动态带宽分配,分配过程主要采用带宽借贷的思想,即在具有不同优先级的业务流之间进行带宽调度,以尽最大可能满足具有不同优先级的业务流QoS要求。仿真结果表明,该算法能有效地增强网络的QoS,提高整个网络的性能。     

基于IEEE802.11自适应调度的QoS增强机制研究

针对IEEE802.11DCF的QoS问题,提出一种增强型自适应调度的分布式EASDCF机制,并通过最大竞争窗口和重传次数进行区分服务,以较高的概率保证了实时业务优先访问信道,并使得丢包率敏感的业务得到可靠保障。仿真结果表明EASDCF所采用的分级策略具有很好的效果,使无线局域网整体的吞吐性能得到提升,使资源得到更加合理的利用。     

基于流量隔离的公平聚集器

为实现对微流的最差延迟最早聚集,并对聚集完成的宏流进行过滤与排序,实现宏流公平调度,提出基于流量隔离的公平聚集器(FAFI)。FAFI解决了在基于流量聚集调度模式中,同一宏流内部各竞争微流之间的突发流量对数据包传输延迟产生影响的问题。通过严格的数学推理与演算,证明FAFI的有效性。仿真实验验证了对FAFI模型的定量分析结果和FAFI模型的性能。     

基于量子蚁群算法的带约束QoS多播路由

针对带约束服务质量多播路由在带宽、延迟等方面的需求,提出一种基于量子蚁群算法的多播路由优化方法。该方法结合量子计算和蚁群算法的特性,采用量子比特的概率幅表示蚂蚁当前位置信息,设计一种动态调整旋转角策略对蚂蚁信息素进行更新,使蚂蚁能够快速寻找到满足约束的可行路径,并避免陷入局部最优。仿真实验结果表明,该算法在寻优能力和收敛速度上表现较好。     

基于QoS和吞吐量公平的信道分配算法

高密度接入点(AP)部署会导致AP工作信道重叠,从而较大地影响无线局域网的吞吐量。为此,在IEEE 802.11e分析模型的基础上,考虑AP受相邻AP干扰造成的吞吐量衰减,引入Jain指标衡量基础服务集(BSS)间系统吞吐量的公平性,在满足最大公平性和最小信道干扰的限制条件下,提出一种基于最小生成树的信道分配算法CAQFT。数值分析结果表明,CAQFT算法能满足BSS内业务的服务质量需求,提高整个系统吞吐量并兼顾BSS间系统吞吐量的公平性。     

一种排队延迟感知的LTE调度机制

长期演进(LTE)系统在分组交换域内承载语音业务,但对延迟和丢包敏感的语音业务服务质量较难得到保证。为此,提出一种排队延迟感知的语音分组调度机制,根据队列长度、信道条件、排队延迟以及业务最大允许延迟来确定用户调度优先级,从而实现用户资源的合理分配。理论分析和仿真结果表明,与VSM调度机制相比,该调度机制在确保时延和系统吞吐量满足要求的前提下,能有效地利用网络资源,降低丢包率,提高用户公平性。