认知异构网络中基于不完全频谱感知的资源分配算法

针对认知异构网络中的干扰抑制问题,文中研究了如何降低其对宏用户(MU)的干扰并提高系统吞吐量。通过全面分析干扰来源,建立不完全频谱感知下的干扰模型;结合用户拓扑信息,综合考虑总功率约束和干扰约束,以最大化下行链路的吞吐量为准则构建优化问题;然后分析KKT条件,简化优化问题,进而设计出基于不完全频谱感知的分步式资源分配算法。仿真结果及性能分析表明,相比于基于完全频谱感知的资源分配算法,所提算法对MU造成的干扰更小,并且获得了更优的吞吐量性能。     

异构无线网络密集部署场景下高效网络接入及频谱分配

如何在异构网络重叠覆盖场景下实现动态耦合频谱资源高效分配以满足用户流量需求是下一代无线通信网络的重要挑战。综合考虑网络域频谱属性差异化及用户域需求多样化问题，以用户获得总带宽最大化为目标，将频谱资源分配建模为非线性多约束条件0-1整数规划问题，并设计了两种求解方法。首先，设计了一种基于改进匈牙利算法的化简方法，该方法通过对约束条件进行化简，将复杂模型转化为标准形式0-1规划，并通过对匈牙利算法进行改进，有效求解了该复杂的频谱分配问题；其次，设计了一种改进的遗传算法，把主网络干扰约束及次用户需求融合进适应度评估中，以修正不符合要求的基因，并利用精英主义思想保留优秀个体，以进化迭代到优秀个体。最后通过实验对提出的方法与粒子群优化方法的性能进行对比分析，实验结果显示化简方法具有较大的效率优势，而改进遗传算法可得到更大的带宽。     

异构蜂窝网络中功率和资源分配博弈算法研究

基于D2D和中继异构蜂窝网络进行资源复用可获得系统性能增益,但同时也使得网络中的干扰更加复杂.针对该问题,提出功率和资源分配博弈(PRAG)算法,通过功率控制和资源分配对D2D和中继异构蜂窝网络进行干扰协调.基于代价参数设定D2D和中继链路效用函数,确定最佳发射功率.在此基础上,将生成的效用值矩阵参与博弈,选择合适的蜂...     

开放网络环境下分布式动态频谱分配算法

为了提升开放网络的通信效率、增加网络容量,研究了采用不同通信协议时无线设备的共存问题,提出一种基于开放网络的分布式动态频谱分配算法.该算法通过按轮次调整各个通信对端所使用的信道,将不同设备占用的工作信道均匀地分布于开放网络频谱的各个部分,提升了开放网络的总体容量.同时,探测指数的使用降低了算法运行的通信开销以及控制信令对邻居域内数据传输带来的干扰.仿真实验表明,该分配算法提升了网络整体工作效率,并从一定程度上保证了不同通信对端之间传输性能的公平性.     

异构机群系统中的最优处理机分配算法

在异构机群系统的并行计算中，处理机结点的划分及并行子任务在处理机上的映射将直接影响到应用程序并行计算的性能。本论文将通过对影响并行计算性能的主要参数的分析，提出一个基于人工智能Ａ算法的最优处理机分配算法，为高性能的异构机群系统并行计算提供理论支持。     

基于频谱异构和用户移动的频谱共享算法研究

频谱共享允许多个认知节点以机会主义方式使用空闲频谱资源,而绝大多数的频谱共享研究没有考虑传输距离、错误率等方面的频谱异构特性。针对集中控制认知无线网络,提出一种基于频谱异构和用户移动的频谱共享算法。网络中不同类型的频谱信道具有不同的覆盖范围,认知用户可以静止或移动。认知用户的信道分配综合考虑了信道可使用时间、用户地理位置、接入公平性等因素,并在此基础上建立了一个信道分配效用函数,最终目的是最大化系统总效用。仿真结果表明,提出的频谱共享算法能够大大减少系统中的信道切换次数,同时系统其他方面的性能也能够得到保证。     

异构无线传感器网络中基于模拟退火算法的成本最优部署机制

针对异构传感器网络节点的高密度部署和监测目标非均匀分布的情况,提出了一种基于模拟退火算法的成本最优部署方法.算法在保证网络覆盖和容错性的条件下,以异构节点部署成本最小为优化目标进行操作.仿真结果表明该算法能快速收敛于最优解,有效降低网络部署的成本,提高了目标监测质量.     

异构传感器网络节点部署算法

传感器节点的部署方式有确定性的和自组织两种。研究了由高级节点和普通节点组成的异构传感器网络的节点部署问题。给出一种满足连通覆盖条件的最大化网络寿命模型,通过分析节点的能量消耗,计算出了最大化网络寿命时两种节点的部署比例,提出了最大化网络寿命的节点部署算法。     

可见光通信与WiFi异构网络资源管理算法

可见光通信(VLC)/WiFi异构网络实现了室内的高速通信与无线覆盖,资源管理算法是实现异构网络高效传输的关键。针对传统资源分配管理算法在大规模VLC/WiFi异构网络环境下存在系统公平性低、用户体验感差等问题,提出一种动态加权轮询(DWRR)算法。将用户资源需求量、平均请求速率及与最近接入点的距离这3个因素进行加权作为用户的初始优先级。在每轮调度结束后,对时延较大的用户做出补偿,提高时延较大用户的优先级。考虑VLC和WiFi覆盖范围的差异及用户对资源的竞争程度,定义不同区域内的用户资源优先级,使VLC覆盖范围内优先级高的用户利用VLC资源,剩余用户与VLC覆盖范围外的用户联合分配WiFi资源。仿真结果表明,与最大载干比调度、比例公平算法相比,DWRR算法保证了用户间的公平性,同时提升了系统吞吐量和用户体验。     

基于萤火虫算法的认知车载网络频谱分配

针对布谷鸟搜索算法在认知车载网中频谱分配收敛速度低的问题，提出了一种基于萤火虫算法的频谱分配方法。该方法考虑种群所获得的平均收益值，将频谱分配变量映射为萤火虫位置信息，并将车载网络的吞吐量转化为萤火虫的亮度值，采用萤火虫算法离散频谱分配变量并进行迭代寻优。数值结果表明，基于萤火虫算法的认知车载网络频谱分配方式的收敛速度快，且种群的平均收益值高于遗传算法和布谷鸟算法。     

避免干扰的低能耗无线传感器网络动态频谱分配算法

将动态频谱感知与无线传感器网络相结合,提出一种频谱分配算法,它能在避免对授权用户产生干扰的同时,根据一定的分配规则,提高传输可靠性及频谱利用率.通过仿真证明,该算法可减少网络节点在传输过程中发生频谱切换的概率,从而降低了节点能耗;同时数据包成功传送到接收端的比例也比同类算法有所提高.     

基于匹配理论的NOMA异构网络资源分配算法

在非正交多址接入异构网络中,通过联合资源分配和用户调度可达到用户调度数与系统吞吐量之间的平衡。提出一种基于匹配理论的用户-子信道双边匹配算法(USTSMA)。在满足用户最小数据速率需求和已知完美信道状态信息的条件下,将用户和子信道认为是追求自身最大收益的两个独立集合,通过迭代的方式实现用户和子信道之间的稳定匹配。在此基础上,利用注水算法解决用户的功率分配问题。仿真结果表明,USTSMA在系统总吞吐量、用户调度数等方面性能优于S-MGA和GA两种用户分组算法以及正交频分多址接入方案,并且逼近最优上界。     

一种基于替代迹的蜂窝网信道分配Actor-Critic算法

针对D2D混合蜂窝网络在进行信道分配时难以在较高信噪比条件下进行自动信道分配的问题,提出了一种基于替代迹的蜂窝网络信道分配Actor-Critic算法。首先,在定义了信道分配的约束条件下对信道分配问题进行数学建模,然后,建立信道分配问题的MDP模型,在MDP模型的基础上定义基于替代迹的Actor-Critic算法。Actor部分采用基于模拟退火的探索策略,通过温度变化自适应控制状态空间中探索的范围,将Critic部分求解的值函数的时间差分误差用于更新该策略的优先级,再依优先级对策略进行更新。Critic部分采用基于替代迹的值函数更新方式,并计算值函数的时间差分误差,以指导Actor改进策略。为了验证文中方法,对基于替代迹的蜂窝网络信道分配问题进行了仿真和验证,结果表明了文中方法具有系统吞吐量大和信噪比高的优点,是一种可行的混合蜂窝网络的信道分配方法。     

一种基于蜂窝网络的D2D通信资源分配算法

设备直连（Device-to-device,D2D）通信用户通过复用蜂窝用户的频谱资源可提高频谱利用率和系统的整体通信容量,但复用蜂窝网络频谱资源会带来严重的干扰,影响整体通信质量。针对干扰问题,本文通过建立通信系统模型,研究系统的线性规划问题以及相应的最佳资源分配算法。考虑到最佳算法复杂度较高,本文提出一种启发式算法来分配通信资源,通过遍历D2D对用户与蜂窝用户之间的干扰矩阵找到最小干扰值,分配复用资源给相应的蜂窝用户和D2D对用户。在蜂窝用户都分配到通信资源之后,对D2D对用户进行专用通信资源分配。仿真结果表明,该算法在降低算法复杂度的基础上显著地减小了D2D对用户对蜂窝用户的干扰,能够最大程度地增加D2D对用户的数量。     

基于用户分配和负载的频谱分配算法

提出了一种基于用户分配和负载的频谱分配算法.该算法包括两部分:用户分配子算法和频谱分配子算法.用户分配子算法首先基于聚类划分理论,使分配到相同访问点下的用户具有相近的信噪比,缓解了无线接入网络中普遍存在的远近效应问题.在该用户分配基础上,频谱分配子算法根据各访问点的负载及其关联用户信噪比的平均值计算最优频谱分配.该算法具有可实现性、多项式时间的计算复杂度以及比例公平性.真实数据驱动的仿真实验结果表明,该算法能够有效地提高系统吞吐量,同时大幅度减小访问点的报文缓冲区队长.     

认知无线电网络中基于和声搜索的频谱分配与功率控制

针对认知无线电网络中功率控制和频谱分配过程存在互相影响的问题,提出一种基于和声搜索的频谱分配和功率控制算法。通过综合分析频谱分配和功率控制过程中的各种约束条件,建立了联合功率控制和频谱分配的系统模型。算法根据系统模型特点设计和声搜索算法下相应编码方案,采用多目标优化方法处理复杂的约束条件,并赋予可行解适当的优先权重。仿真实验表明,算法可以很好地解决认知无线电网络中的频谱分配和功率控制问题。