异构分层无线网络中基于业务和逗留时间的动态流量均衡算法

在异构分层无线网络中使用有效的流量均衡技术,可以给更多的移动用户提供服务。现有的流量均衡算法主要针对同种无线网络,因而不能直接用于异构无线网络。本文提出了一种适用于异构无线网络的基于业务和逗留时间的动态流量均衡算法,该算法首先根据移动模型计算移动用户在小区内的逗留时间,然后基于小区呼叫到达率和重叠覆盖小区的流量状态来确定一个周期内转移的非实时性呼叫数量,最后依据逗留时间门限值将重负载小区中满足条件的呼叫转移到轻负载的重叠覆盖小区中。为降低切换呼叫掉线率,还对异构网间的呼叫切换策略做了改进。仿真实验结果表明．本算法在新呼叫阻寒率和切换呼叫掉线率等性能指标上比传统方法有显著提高．     

异构无线网络负载均衡研究*

针对异构网络中的带宽分配及网络的负载均衡问题,提出了一种异构无线网络负载均衡的联合优化模型,该模型在一定条件下利用用户的带宽进行负载成本和网络效用的建立,并通过求解网络与用户的关联矩阵来得到带宽在网络中的优化分配方案,使异构无线网络达到负载均衡。仿真结果表明,联合优化模型的结果在最小化负载成本以及优化网络总效用性能之间,它让用户通过在不同网络间的切换使网络带宽优化分配、网络负载达到均衡。     

异构重叠蜂窝网中基于业务选择的流量均衡

未来多种无线接入网必将融合成一个异构无线系统，研究如何提高整个异构系统的利用率并服务尽可能多的移动用户就有着重要的意义，本文针对异构重叠蜂窝网络提出了一种基于业务选择的流量均衡算法，该算法能够将热点小区的非实时性业务转移到负载较轻的重叠覆盖异构小区，同时还采取了一些措施来改善转移业务的服务质量．仿真结果表明，整个异构蜂窝系统各方面的性能得到了较大改善。     

异构结构化P2P网络负载均衡方案

结构化P2P网络由于采用DHT算法导致节点存储资源的不均衡,当前解决方案都是假定节点容量及负载是均匀分布在系统中,而忽略了实际网络存在的节点异构性的影响.本文提出的考虑节点异构性的结构化P2P网络负载均衡方案提出了负载均衡的衡量标准--负载平滑度,采用基于相同资源描述符的资源整体转移方案,以节点的邻居节点为平衡范围,描述了系统在节点加入、离开,资源加入以及节点过载情况下的算法,使得整个系统逐步达到负载均衡.该方案充分考虑了实际网络中存在的异构问题.仿真实验表明,该方案有效地解决了并构P2P网络下的负载均衡问题.     

基于节点分组的异构集群负载均衡算法*

首先根据排队论理论给出了一个理想的负载均衡模型。针对该模型的系统开销问题,提出了一种基于节点分组的异构集群负载均衡算法。实验结果表明,相比于轮转法和加权轮转法这两种普遍采用的负载均衡算法,该算法可以提供更加稳定的请求响应时间,并在负载波动较大时明显提高集群的吞吐率。     

异构分布式系统的负载均衡调度算法

提出一种异构分布式系统的负载均衡调度算法。对异构系统进行建模,使用染色体建立任务集合调度模型,根据该模型制定适应度函数,将其作为衡量负载均衡的标准,利用该标准对异构系统进行任务调度,并动态设定最大进化代数,以此改进动态遗传算法。实验结果表明,该算法具有较好的负载均衡性能。     

面向CPU-GPU异构系统的数据分析负载均衡策略

应用于高性能计算领域的通用GPU拥有强大的并行计算能力,以通用GPU作为主处理器的数据分析系统相较于传统数据库能够提供更好的性能。在大数据场景下,如何根据CPU和GPU的资源在处理器之间合理分配工作负载是亟待解决的问题。提出了一种CPU GPU异构数据分析系统上的负载均衡处理策略。该策略采用流水线模型将工作负载分解,基于流水线设计了负载均衡模型,将工作负载合理分配至异构处理器,减少系统总执行时间开销,实现了性能提升。实验结果表明,提出的基于流水线的负载均衡模型能适应不同查询请求下的不同数据量场景,具有良好的性能。     

面向异构集群系统的动态负载均衡技术研究

在集群系统中的一个非常重要的问题就是尽量确保负载的均衡.由于目前的负载均衡算法大多针对同构的集群系统,没有很好的扩展性.研究了异构集群系统,提出了一种异构服务器集群的动态负载均衡算法,并取得了较好的效果,特别是在负载较重的时候.     

异构分布式负载均衡容错算法研究

基于基/副版本技术提出一种异构分布式容错调度模型,并在该模型上提出HDL算法。该算法克服了以前算法在故障发生前后负载均衡性不稳定问题,并在一定程序上实现均衡可控性,同时在模拟实验中给出一种基于协方差反映负载均衡性的方法。实验结果证明,该算法的负载均衡性在故障发生前后是稳定的。     

在线多任务异构云服务器负载均衡算法研究

针对由于云服务器之间软件环境存在异构性及数据分布不均匀等特点而导致云服务器集群在处理大量任务时往往出现节点负载不均衡的情况,提出了解决在线多任务异构云服务器集群负载均衡的方法与相关算法。首先统计集群提供的各类服务的平均资源消耗,结合任务在服务器上已运行时长和资源占用情况,预测评估某一时刻服务器上任务剩余负载总量;然后按周期获取节点实际任务负载情况,及时修正任务负载情况;最后综合考虑节点各项性能,计算在待分配任务提交时刻各节点的预测负载评估值,并将任务分配给预测负载最轻的节点。实验结果表明,该算法具有可行性且在多任务异构云服务器集群负载均衡方面具有一定优势。     

基于VCG机制的无线网络呼叫接入控制算法

提出一种基于VCG机制的无线网络呼叫接入控制（CAC）算法。该算法采用VCG机制调节用户需求,控制资源分配,以实现资源合理使用。CAC算法适合于无线接入网络中多业务服务、多优先级服务的情况。仿真结果表明,将VCG机制与CAC算法结合,能较好地改善无线网络性能,提高系统连接级的QoS。     

基于GoS优化的增强型呼叫准入控制算法

提出一种用于无线多媒体网络增强型速率降级呼叫准入控制算法,在新窄带呼叫请求到达时对宽带呼叫速率的降级程度进行优化,从而实现最优化呼叫层的服务等级(GoS)。利用马尔可夫模型对算法进行分析,通过分析结果及各种呼叫的到达速率,采用穷举法获得最佳门限值。数值仿真结果表明,与传统的非优化速率降级方案相比,该算法能够获得更好的GoS。     

异构无线网络中基于效用的呼叫接纳控制及流量均衡策略

目前国内外对于异构无线网络中联合呼叫接纳控制和流量均衡策略的研究大多停留在网络层以上,即认为不同的网络具有不同的覆盖面积和网络容量,而没有考虑不同网络在物理层和链路层的具体特性.本文在对UMTS和WLAN底层特性分析的前提下,结合应用层为用户设定的效用函数,利用跨层信息提出了一种新的联合呼叫接纳控制及流量均衡策略.仿真结果表明该策略可以使异构无线网络中所有呼叫的效用总和最大.     

无线网络基于掉线概率的多业务准入控制的性能评估

无线网络是用户自由获得多种服务的主要方式，而无线网络的准入控制方法是保证各种业务的QoS以及无线信道的利用率的关键因素。利用多维Markov过程研究了业务带宽需求时变的状况下基于QoS的多业务准入控制的性能(掉线概率、阻塞概率、信道利用率)，通过数值结果比较了无准入控制下和基于预约的准入控制方法的性能。     

基于收入值的WiMAX网络呼叫接纳控制算法

从运营商收入的角度出发,提出一种基于收入值的呼叫接纳控制算法,并采用改进型启发式贪婪算法进行求解。仿真结果表明,该算法可以满足WiMAX网络多服务要求。在带宽资源有限的条件下,考虑高付费业务的公平性,在保证基于收入值的业务QoS的情况下,增加运营商的收入,实现收入最大化。     

基于负载均衡的无线传感器网络路由算法

延长网络的稳定周期是无线传感器网络路由算法的重要挑战,负载均衡算法是解决上述问题的重要方法之一．提出了一种负载均衡算法（LDBRA）,它根据节点的能量分布状况及通信能耗选择簇首节点以实现负载均衡．在簇首选择过程中,在以上两个因素中选择平衡点实现最优簇头的选择．仿真结果显示LDBRA能够更好的实现负载均衡,延长网络的稳定周期．     

异构无线网络中动态优先级接纳控制算法研究

针对在应急情况下的异构网络环境中不同类型业务在群组切换时出现的网络拥塞问题,以及现有研究中较少考虑不同类型用户所进行的业务的重要性和紧急性不同,从而不能合理分配有限的网络资源的情况,提出了一种异构无线网络中动态优先级接纳控制算法。首先,根据用户类型和业务类型对业务设定初始优先级;然后,根据业务的执行紧迫性和业务的剩余价值密度对业务优先级进行动态调整,并提出了一种基于业务优先级的抢占调度算法;最后为避免在业务优先级进行动态调整过程中出现颠簸调度现象,给出了避免颠簸调度的条件。所提算法考虑了实际情况中不同用户类型所进行的业务重要程度的不同,对业务进行了优先级设定,使初始优先级高的业务能够优先得到服务,在此基础上为尽量满足整体用户的用网需求,对业务的优先级进行了动态调整。为验证所提方法的有效性,将基于优先级队列调度算法和基于阻塞率约束的群组切换方法作为对比算法,在MATLAB软件环境下进行仿真分析。结果表明,所提方法相较于对比算法能够在减少业务切换的阻塞率的同时,使总体业务的完成率提高10%左右,证明了该算法在使初始优先级高的业务能够优先得到服务的同时,为初始优先级低的业务提供了网络切换的条件,从而提高了网络资源分配的合理性和公平性。     

基于用户区分的无线蜂窝网络的呼叫接入控制

随着无线网络的飞速发展,对于无线网络提供商来说,如何对VIP用户提供更好的服务成为急待解决的问题。在这个背景下,论文提出了一个基于用户区分的无线蜂窝网络的呼叫接入控制算法。由于VIP用户能创造比普通用户更多的价值,在接入控制算法中体现为VIP用户享有比普通用户更高的优先级。基于该模型,提出了一个新的QoS参数CBP(CombinedBlockProbability)。文章最后的仿真结果表明该算法可以实现更高的系统收益。     

基于负载均衡的多跳中继网络接纳控制算法

针对多跳中继无线网络提出一种基于负载均衡策略的呼叫接纳控制算法。在新的用户业务到达时,小区内服务基站根据当前小区负载情况,同时检测邻居小区的负载情况,判断是否将位于小区边缘的固定中继站切换到邻居小区,以减轻当前小区的负载,接纳更多的用户。仿真分析表明,基于负载均衡的接纳控制算法可以有效控制热点小区的业务量,降低新进用户阻塞率和切换用户掉话率。