异构网中基于匈牙利算法的小区接入方案

为改善蜂窝异构网络宏基站边缘用户速率较低及负载不均现象,给出一种基于匈牙利算法的用户选择接入方案。将匈牙利算法与异构网络相结合,以每个宏边缘用户接收到的微微基站下行链路接收信号强度作为匈牙利算法边的权值,构成效率矩阵,据以对宏边缘用户进行小区接入选择。就7小区模型的仿真结果显示,所给算法在提高宏边缘用户信干噪比的同时,可实现基站间的负载均衡。     

可再生能源供电异构蜂窝网络中基于拓扑势的用户接入算法

可再生能源供电的蜂窝网络相关研究已经成为绿色无线网络热点研究内容之一. 针对可再生能源供电异构蜂窝网络场景,提出了一种基于拓扑势的用户接入算法,实现基站间能量均衡与负载均衡的折中. 定义用户与基站间拓扑势,综合考虑用户业务量、用户与基站间信道容量、基站可用能量,衡量基站对用户的吸引程度;将基站所接入用户拓扑势总和定义为基站效用值,并给出了基站间效用公平的用户接入最优化问题;提出了一种迭代方法求解最优化问题,通过用户与基站间信息交互与迭代更新完成用户接入基站选择,均衡基站间能量与负载. 仿真结果表明,所提算法在保证基站间负载均衡的同时充分利用了基站收集的可再生能源,实现了基站间能量均衡.     

基于能量异构网络环境下的WSN优化成簇算法

在能量异构无线传感器网络中,节点的初始能量在一定的范围内随机分布,负载均衡和降低能耗是传感器网络成簇算法的一个重要挑战．提出了适用于能量异构网络环境下的传感器网络生存时间优化成簇算法SNLOC（Sensor Network Lifetime Optimization Clustering Algorithm）,该算法通过构造基于节点剩余能量的簇首选择机制和基于综合代价函数的簇域划分机制,在有效保证节点能量损耗公平性的同时逐渐降低网络节点间的能量差异,很好地延长了网络生存时间．模拟实验结果显示,在能量显著差异的网络环境中,SNLOC可以更好地实现负载均衡,极大地提高网络的生存时间．     

基于匈牙利算法的人力资源优化配置技术

从企业管理信息系统的设计开发角度介绍了如何在企业管理信息系统中运用匈牙利算法在现有人力资源配置的前提下进行合理优化的技术。人力资源管理优化技术具有科学性和可操作性,这些技术的实施会在企业发展过程中将起到重要作用。     

基于服务质量感知的异构无线网络负载均衡算法

为了实现合理的网络资源调度,提高异构无线网络资源利用率,提出了一种基于服务质量(Quality of service,QoS)感知的网间负载均衡算法。算法基于无线业务特征,定义了适用于异构网络的一般化终端收益函数和网络效用函数,分别用来表征终端的QoS体验和网络的负荷情况。算法迭代地把负荷最重的网络中QoS收益和资源利用效率较低的终端调度到能够提高该终端QoS收益的负荷最轻的网络中,直至达到网络负载平衡,实现网络资源的均衡利用,并有利于保证终端的QoS。仿真结果表明:算法能够有效地提高网络的吞吐量、降低业务的时延和丢包率。     

一种基于三部图网络的协同过滤算法

推荐系统是电子商务领域最重要的技术之一,而协同过滤算法又是推荐系统用得最广泛的.提出了一种基于加权三部图网络的协同过滤算法,用户、产品及标签都被考虑到算法中,并且研究了标签结点的度对用户相似性计算的影响.实验结果表明,此算法在解决用户冷启动问题的同时,还具有较高的推荐准确性.     

一种直连网络智能路由算法

基于生物智能提出一种适合直连网络的智能路由算法．该算法使用前向代理来收集当前结点到源结点的估计旅行时间,并以此更新结点路由信息．算法采用一个考虑多种时延(如发送时延、传播时延及等待时延等)的模型来计算前向代理携带的旅行时间,同时考虑路由表中的历史路由信息和当前的链路状态,因而路由决策更加正确．在基于虚切通交换的k-ary n-cube网络中对算法性能进行了仿真,与传统的路由算法(如维序算法、Duato算法及GAL算法等)相比,在不同的流量模式下这种直连网络的智能路由算法都取得较低的时延和较高的吞吐量．     

基于RE的LTE-A异构多层网络移动负载均衡算法研究

以Long Term Evolution-Advanced(LTE-A)系统中宏蜂窝-微蜂窝（Macro-Pico）异构多层网络为例,以范围扩展（Range Extension,RE）技术为基础,提出了一种移动负载均衡算法。建立了网络负载模型,计算并选取合适的小区切换偏移量,从而动态精确的调整超载小区和轻负载小区的覆盖范围,最终将超载小区的多余用户切换到其轻负载的邻小区,并结合数据流量业务对算法进行了仿真,分析了在该算法的协作下,小区的负载均衡因子、负载转移率及用户满意率,验证了该算法的可行性。     

异构蜂窝网络中用户非均匀分布的CRE和eICIC优化

在假设用户均匀分布的场景中,联合优化小区范围扩展(CRE)和增强型小区间干扰协调(eICIC)不适用用户分布非均匀的实际场景.考虑到用户非均匀分布的特点,提出了相应的CRE和eICIC联合优化方案.考虑到建模的复杂性,使用了斯坦伯格博弈建模CRE和eICIC的联合优化过程, 将宏基站作为领导者决定eICIC策略,将pico基站作为跟随者决定CRE策略, 进而提出一种求解算法,以获得斯坦伯格博弈均衡解.仿真结果表明了所提出的斯坦伯格均衡解算法的收敛性及有效性.     

无线异构网络中基于能源代价的用户选择算法

针对多源供电的无线异构网络,综合考虑可再生能源的产能速率、传统能源的分时电价和用户间的公平性对于用户选择的影响,提出了2个基于能源代价的用户选择算法,将用户选择分为边缘用户分配和确定服务用户2个阶段,得到了更加均衡的负载分布.根据能量损耗、能源代价与公平性之间的关系,构造了直接法和间接法中2种指数型效用函数.仿真结果表明,直接法和间接法均可明显降低基站系统能量损耗和能源代价,而直接法相当于在间接法的指数型效用函数的底数前增加了一个随传统能源电价和可再生能源速率自适应变化的价格因子,因而可以在降低能源代价的条件下减少基站系统能量损耗.     

异构网中多天线用户吞吐量性能分析

针对异构网络中多种网络形式互干扰问题,提出将协作多点传输技术应用于异构网络进行干扰消除。在用户终端配置多根天线的条件下,联合考虑基站间协作传输时延和信道量化误差对干扰消除的影响,利用数学理论推导这两种非理想因素导致的系统吞吐量损失,得出吞吐量损失的理论上界。仿真结果表明采用协作多点传输技术能够减小吞吐量损失,对实际系统具有指导意义。     

超密度异构蜂窝网络能效优化

利用泊松点过程理论研究了超密度异构蜂窝网络中的基站部署问题,特别是小基站密度对网络能量效率的影响,提出了一种通过优化小基站密度来实现网络能效最大化的方法.首先,借助泊松点过程理论对超密度异构蜂窝网络进行建模,推导了各层基站的覆盖概率以及基于业务荷载的最低可达速率,得出整个网络的最低可达吞吐量;其次,根据网络能效的定义,结合基站能耗模型,推导了与基站密度相关的网络能效的闭合表达式;最后,就小基站密度对网络能效的影响进行分析,提出了一种基于牛顿搜索法的小基站密度优化算法,实现网络能效的最大化.仿真结果验证了理论分析的正确性,同时也表明通过优化小基站部署密度完全能够实现网络能效的最大化.     

忆阻网络分析一状态变量法

本文通过状态变量法分析含有忆阻元件的非线性网络,文中将含有忆阻元件的非线性网络分为存在受控源与不存在受控源两种情况,尔后对两种情况分別进行讨论。     

异构传感器网络的用户认证和密钥协商协议研究

物联网应用的安全和隐私保护问题是制约其进一步发展的关键因素,该文针对物联网中外部用户需要直接访问传感器节点获得信息的应用需求,基于异构传感器网络设计一个用户认证和密钥协商协议,保证信息传输的安全。协议在实现对所有参与者身份认证的同时,完成了用户和传感器节点之间的密钥协商。最后,该文从安全性和执行效率两个方面对所设计协议进行分析、比较,结果显示所设计协议是安全、高效的。     

密集网络下基于Self-Backhaul感知的用户接入负载均衡算法

针对密集异构网络自回程场景中带宽分配不合理引起的负载不均衡问题,提出一种基于self-backhaul感知的用户接入负载均衡方案.首先根据密集异构网络下各个小基站接入与回程资源的负载状态提出一种用户接入负载均衡策略;其次利用Q-Learning算法对各个小基站带内无线接入与回程带宽分配进行学习,用户在不同带宽分配因子下,根据用户接入负载均衡策略进行重新接入,得到不同接入情况下的系统效用,进而得到最优带宽分配策略,保证负载均衡性的同时实现系统效用最大化.仿真结果表明,该方案在密集异构网络自回程场景中提高了网络负载均衡性,同时提升了用户速率体验.     

异构网络中丢包隶属度函数的构建方法

异构网络中TCP丢包区分机制对无线网络的稳定性起着重要的作用,包对探测包的单向传输时延(ROD)作为区分参数对不同丢包类型进行区分,算法的准确度依赖于ROD样本的隶属度函数及其参数估算。为了更加准确地区分丢包类型,通过对传统高斯混合模型的EM算法进行分析,提出了基于势函数的初始化方法,并且在网络拥塞和无线误码同时存在的情况下,将改进的EM算法(PEM)应用于不同丢包模式下隶属度函数的构建中。仿真验证了该算法具有较好的收敛特性和稳定性,并且对不同丢包模式隶属度函数的确定达到了很好的构建效果。     

二维多波束蜂窝网覆盖方法研究

提出一种基于二维多波束形成的蜂窝网覆盖方法,该方法旨在通过对平面阵阵元权矢量的控制,使所形成的波束在空域上呈非均匀蜂窝网结构,达到重点地区覆盖密度高,非重点区域覆盖密度低的目的,减小资源利用率,并重点分析了波束设计思路和权值的计算方法,仿真结果表明:该覆盖方法是有效的.