MIMO-NOMA系统下的URLLC与eMBB混合业务场景的共存调度研究

增强移动带宽(enhancedmobilebroadband,eMBB)和超可靠低时延通信(ultra-reliableandlow-latency communications,URLLC)是5G移动通信网络中的两大主要服务。URLLC服务具有严格的时延和可靠性要求,eMBB服务具有巨大的吞吐量需求,2种业务差异化的服务质量(quality of service, QoS)需求,使两者在相同带宽资源上的共存成为一个极具挑战性的问题。基于下行链路的多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)系统,在用户分簇的基础上,研究了URLLC和eMBB的共存策略,制定了一个URLLC和eMBB联合资源调度问题,在最大化eMBB业务频谱效率的同时满足URLLC业务的低时延需求。为求解该调度问题,提出了一个基于连续凸逼近(successive convex approximation,SCA)和凸函数差分规划(difference of convex functions,...     

面向业务服务质量的中继系统资源分配算法

为了提高正交频分复用中继系统下行链路的吞吐量,满足用户对服务质量的需求,基于比例公平算法给出一种面向业务服务质量的资源分配算法。先根据用户在队列中的等待时延和用户对速率的需求,设计出时延因子和速率因子,并以此在时域阶段计算出不同用户优先级,最后在频域阶段根据用户的优先级分配资源。仿真结果表明,与原比例公平算法相比较,新算法吞吐量可提升35%到50%,用户公平性指数可提高13%,用户满意度也有增加。     

软件测试人力资源分配的最优算法研究

针对软件测试人力资源分配问题 ,研究最优的人力资源分配方法 ,并给出利用计算机实现的算法 .     

基于模糊逻辑的eMBB/URLLC复用机制选择算法

增强移动宽带（eMBB）与超可靠低时延通信（URLLC）业务的共存部署是第5代移动通信系统演进中的一项重要内容.现有的下行复用机制包括资源预留和穿刺抢占2种方法,两者的特点和性能不同.为了综合2种机制的优点,实现系统整体性能的提升,提出了一种基于模糊逻辑的复用机制选择算法,能够依据URLLC业务的特征,在资源预留和穿刺抢占2种机制中进行择优选择.仿真结果表明,引入择优选择算法后,URLLC业务的队列时延降低了近50%,与此同时,与URLLC业务复用导致的eMBB业务吞吐量的降低不超过4%.     

云计算下保障公平性的多资源分配算法

针对云计算平台多资源分配公平性问题,文中在DRF算法基础上,提出了云计算动态资源需求公平分配模型,并提出了基于信誉因子的增强公平性分配算法．算法引入信誉因子,对云中计算节点资源使用情况进行实时评估,对恶意长时间侵占资源行为进行惩罚性分配,刺激节点在任务结束后释放占用资源,确保了平台中其他节点资源配额不受影响．与现有方案相比,基于信誉的增强公平性分配算法在保证分配公平的前提下,增强了对公平性的保障,有效地确保了云计算平台资源调度的公平性、可靠性．     

多虚拟业务平面中的动态资源分配算法

为了提高多虚拟业务平面中资源分配过程的准确性和可控性,提出一种基于预测的自适应分配算法.该算法使用灰色预测模型预测出各虚拟节点下一时刻的资源使用量,然后通过建立分配因子与资源利用率之间的数学模型,自适应地分配并修改资源分配值,使其符合实际需求.对于不同的虚拟业务平面,可设定不同的分配参数来控制分配结果,使其满足不同的服务等级.最后,通过实验证明该方法在快速准确地实现动态资源分配的同时,能满足多个虚拟业务平面的分配,并且将虚拟资源利用率维持在合理的目标值附近.     

WiMAX资源分配算法研究

链路自适应传输是正交频分多址系统关键技术,对提升系统性能起到关键作用。全球微波接入互操作性时分双工模式下的资源分配涉及时频二维,存在资源分配信令开销过大的问题。针对全球微波接入互操作性系统中自适应调制编码子载波分配方式,该文提出一种基于多用户分集的资源分配算法。通过仿真,该算法不仅有效降低资源分配带来的信令开销,而且系统传输效能得到有效提升。     

动态不确定场景下认知工业物联网的资源分配策略

针对动态不确定场景下认知工业物联网（CIIoT）业务的时延保障难题,提出动态不确定场景下保障业务时延需求的CIIoT资源分配策略.构建基于时延敏感业务的时延模型,推导保障业务时延需求的速率解析解.基于时延模型建立以最大化网络吞吐量为目标的CIIoT资源优化模型,该模型考虑在动态不确定环境下联立基站发射功率约束、设备之间的干扰约束和业务传输时延保障约束.由于该模型存在动态不确定性,导致模型难以求解,采用鲁棒优化理论将不确定参数约束转化为确定性约束问题,提出在动态不确定场景下CIIoT的资源分配策略.仿真结果表明,所提算法在动态不确定环境下有效地保障了业务的时延需求,提高了网络吞吐量.     

LTE-Advanced系统载波聚合下无线资源分配算法

为改善LTE-Advanced系统载波聚合场景下通信系统性能,针对比例公平调度算法加以改进,得出一种基于辅载波激活的分组资源分配算法。根据用户所在位置,将用户分为中心用户和边缘用户,通过限制某些成员载波上分配给边缘用户资源块数量,并结合载波聚合技术中引入辅小区激活/去激活机制,设计新的用户优先级权值公式。仿真结果显示,改进算法可提高边缘用户吞吐量,改善用户间公平性。     

基于遗传算法的LTE下行系统资源分配算法

为改善多业务LTE下行系统的吞吐量和公平性并满足用户对多业务的需求,提出一种基于遗传算法的资源分配算法。该算法以遗传算法为基础,建立以适应度函数值之和最大化为目的的优化目标,根据用户业务的服务质量需求和信道状态信息设计适应度函数,经过选择、交叉、变异等操作,得到相对最优资源分配方案。仿真结果表明,与传统算法相比,该算法满足多种业务的服务质量需求,增加系统的公平性,对实时业务提供较小的时延,对尽力而为业务提供更大的吞吐量。     

新业务特性下1xEV-DO无线资源分配的价格策略

1xEV—DO(Data Only)现已确立为cdma2000 1X的演进版并被电信联盟(ITU)确立为3G IMT—2000标准之一。1xEV—DO技术是旨在制定、提供解决中高速不对称性分组数据业务的解决方案。该文首先对1xEV—DO系统无线资源分配的价格机制进行了研究，并结合今后将逐步出现的新业务特性和1xEV—DO的铁路特性，通过引入业务特性分量的价格策略来满足不同业务的QoS要求。从最后份真实验结果可以看出，在考虑业务特性分量后流量的总价格也即系统总体性能取得了进一步改善，且多用户比二用户情况更加明显。     

OFDMA系统动态资源分配快速算法

针对正交频分多址接入无线网络的下行链路,提出了一种计算量少、能够依据信道状态信息进行动态资源分配、满足多个用户服务质量要求的算法.该方法首先假设各个用户发射功率相同,按比例分配子载波,然后按照每个用户最小速率需求,确定各个用户最小发射功率,最后根据总功率大小以及用户所需最小发射功率,最大化整个系统容量.分析表明该方法可以得到接近最优的发射功率,资源调度策略具有多项式复杂度,仿真结果验证了理论的正确性,算法能够在短时间内进行子载波分配和功率控制,满足无线通信实时性要求.     

认知无线电系统中OFDM多用户资源分配算法

基于认知无线电技术特点和OFDM传输特性,提出一种OFDM多用户资源分配算法．认知无线电用户根据感知的资源状况,针对用户的带宽以及QOS等要求,通过对子载波和功率的分配使得整个信道容量达到最大．本算法引入“调度因子”来体现用户子载波分配过程中“比例公平”的原则,保障每个用户都能满足一定的通信要求;引入“衰减因子”和用户设备类型,在不干扰授权用户通信的前提下进行多用户之间分配子载波和功率．算法采用“二步法”,以降低计算复杂度,满足于认知无线电实时性要求．仿真结果表明所提算法相对于FDMA方案信道容量至少提高40％．     

OFDMA分布式天线系统下的比例公平资源分配算法

提出了一种正交频分多址（OFDMA）分布式天线系统下的子载波和功率分配算法,该算法在满足用户比例速率要求、天线独立功率限制要求下,使系统的总等效容量最大化. 通过把多维天线下的资源分配问题分解为独立单天线下的子优化问题,有效地降低了算法复杂度. 仿真结果表明,该分配算法能较好地满足比例公平的速率要求;相对于集中式天线系统和固定FDMA分配方式,均有较大的容量提升.     

两跳中继网络的资源分配算法

对于具有中继节点的蜂窝系统,用户的实际速率受限于基站与中继之间链路(第一跳链路)以及中继与用户之间链路(第二跳链路)的吞吐量.单独考虑其中某一跳链路的资源分配,会降低系统的整体性能.因此,针对中继网络,设计了基于两跳链路吞吐量平衡的正向和逆向功率分配算法.其中正向分配算法在进行第二跳链路资源分配时,考虑了第一跳链路的影响.而逆向分配算法则是将第二跳链路的吞吐量作为第一跳链路资源分配的依据.仿真结果表明,设计的算法有利于克服两跳中继网络的瓶颈问题.尤其是逆向分配算法由于充分考虑了用户的最优速率情况,在提高系统吞吐量的同时还减少了能量消耗.     

正交频分多址系统动态资源分配算法改进

为提高正交频分多址系统中资源分配的公平性,并降低运算复杂度,给出一种自适应线性资源分配算法。根据信道增益计算各用户所需要的载波数量,依据载波数量分配子载波,同时用功率均等策略为用户分配功率。仿真实验结果显示,所给算法相比Linear算法和Shen算法,累积分布函数曲线更接近标准公平曲线,并且复杂度更低,可有效提高正交频分多址系统的数据传输性能。     

基于QoS的D2D资源分配算法

D2D通讯技术是5G通讯的一项关键技术,其最大的特点是数据无需经由基站转发并且能够有效地提升系统容量,提高频带利用率.但是它也存在一定缺陷,由于通讯过程中会占用原有蜂窝信道,D2D用户会对原始的小区用户产生干扰,并且这是一个两种用户相互干扰的过程.因此,D2D资源分配成为D2D技术引入的关键.为了克服在“一对一”D2D频谱分配过程中,每个D2D对仅可以占用一个移动信道的分配方式下,新加入D2D用户不一定会使得总容量变大这一问题,文中提出的算法兼顾了资源分配与功率控制两个方面.实验结果表明,在规定每对D2D用户可占用多个基站小区信道,新加入D2D用户不能使系统总容量减小的条件下,新的算法能有效地提升D2D用户总容量.     

基于能效的D2D模式选择和资源分配算法

为了提高端到端(Device-to-Device,D2D)通信系统的能量效率,基于能效的D2D模式选择,提出一种最优的启发式资源分配算法.以D2D用户对的发送端与蜂窝用户间的距离为基准,为D2D用户对选择合适的通信模式,针对复用模式下的D2D用户对,建立以能量效率为目标的优化模型,通过设置信干噪比门限值保证用户的通信质...     

基于贝叶斯决策的网格计算资源分配算法

在网格计算中,对资源的分配与分布式系统的性能度量、分析和预报密切相关.在已有的基于负载平衡和用户QoS的资源分配算法中,均未更好的利用资源预报提供的补充信息对分配决策进行后期修正.基于贝叶斯决策的资源分配算法,将资源分配看成是完全不确定型决策问题,利用概率论的知识对分配决策进行及时修正.通过建模证明该算法的实用性,并通过仿真实验进行了进一步的验证.