无线区域网中保障QoS的多业务调度算法

针对无线区域网中多业务资源分配和调度问题,基于认知无线电的特点提出一种改进的调度算法.该算法通过计算单用户不同业务的QoS优先级,并兼顾多用户之间的公平性选择业务传输的最优信道,在传输过程中采用节点中断管理方式动态修正业务的QoS优先级.仿真结果表明,该算法能有效利用网络带宽,并且能保障单用户业务的QoS要求和多用户调...     

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QoS效用函数的比例公平调度算法

比例公平调度算法应用于多媒体业务调度时,不能满足其多方面的服务质量(QoS)需求,尤其是当有业务的瞬时QoS参数值接近业务可忍受的QoS阈值时,该业务的调度优先级变化趋势不明显,使该业务不能被及时调度,降低了多媒体业务的通信质量。为此,在PF算法调度优先级判断表达式中引入QoS因子参数项,加强服务质量需求参数项对调度的影响,提出基于QoS效用函数的比例公平调度算法。实验结果证明,该算法可以迅速增加接近QoS阈值多媒体业务的调度机会,使VolP业务的平均延时降低44%、公平性提高3%。     

基于LTE下行多业务传输QoS保证的跨层调度算法

众多资源分配的调度算法中, 有区别地实现不同业务QoS要求的调度策略研究不多。针对此问题, 通过将不同QoS等级和要求加入到调度策略的影响因素中, 提出了一种适用于LTE下行多业务传输的多目标跨层分组调度算法, 并设计了一个用户满意度函数, 用来评价分组调度算法的综合性能。对该算法性能进行了仿真验证, 并同PF算法仿真结果进行比较与分析, 表明该算法能够满足不同业务的QoS要求, 综合性能优于PF算法。     

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。     

无线城域网带宽调度算法的设计与仿真

无线城域网空中接口规范IEEE802.16标准将刚络中的业务流分为UGS、rtPS、nrtPS和BE四种类型,虽然协议中提出了对不同类型业务的QoS保证机制,但并没有给出具体的能保障不同业务服务质量的调度算法.通过研究不同类型业务各自特点及其适用的调度方法,提出了一种基于802.16的上行带宽调度算法--分类联合调度算法,使系统中不同类型的业务流具有可比拟的调度因子,从而进行业务流的自动分类和联合调度.理论分析和仿真结果表明,算法有效提高网络资源利用率,同时能满足不同业务流的QoS需求.     

基于QCI优先级的分组调度算法

长期演进(LTE)系统对用户同时获得的多种业务配置了服务质量(QoS)等级标识(QCI)优先级参数,从而优化了移动通信系统QoS评价体系。为此,结合M-LWDF算法,提出一种基于QCI优先级的分组调度算法。将QCI参数引入资源分配和分组调度判决机制,在用户与申请的多项业务间建立优先级关联性,实现多用户之间、单用户的多类型业务之间的联合优化调度。仿真结果表明,该算法能有效提高系统平均吞吐量,降低平均时延。     

一种基于流媒体的实时调度控制算法QFEC

Internet视频业务的普及和用户越来越高的服务需求推动了实时流媒体业务的迅速发展,流媒体业务的服务质量(QoS)成为业界研究的热点.由于网络的复杂性,流媒体的实时调度控制算法是解决流媒体QoS的关键.结合FEC编码技术和Kalman数字滤波技术,提出一种基于QoS的改进FEC调度传输控制算法——QFEC.该算法根据接收方的状态合理调度流媒体业务,并结合Kalman滤波器原理完成传输速率控制.通过算法状态分析,以及实验数据和性能分析表明,该调度算法能够维持视频数据良好的连续传输,降低视频流的丢包率,显著改善流媒体业务的QoS.     

一种基于加权公平队列调度的改进型算法

随着网络业务的不断增多,比如IP电话、视频会议、远程教学等应用的不断出现,需要Internet提供良好的QoS支持,传统的队列调度算法无法满足网络质量要求,文中提出了一种基于加权公平队列调度的改进型算法。首先对GPS模型进行详细分析,在此基础上深入研究WFQ算法,针对WFQ队列调度算法无法保证实时性业务的QoS,提出了改进型L_CBWFQ算法。该算法在带宽不足的情况下,区分实时性会话业务,进行权值调整策略,保证实时性业务的QoS。仿真分析表明,L_CBWFQ算法不仅能够提高实时性业务的QoS,而且在延时、抖动方面也有很大的改善。     

一种适应信道的WiMax分级调度架构

针对无线信道中与时间和位置相关性错误,简要介绍了IEEE80216d协议的QoS服务模型,在对WiMax的QoS机制和调度策略进行了深入的研究后,提出了一种新的MAC层分级分组调度架构。此架构主要由调度控制器、流量监控和两级分组调度组成,并给出了关键调度的算法模型。对算法的仿真表明,这个调度架构能够有效地区分对待实时业务、非实时业务和BE业务,满足不同类型业务的QoS需求,解决了无线信道特殊性带来的调度问题。     

IEEE802.16e的实时上行链路调度服务优化算法

深入分析了IEEE802.16e建议的三种实时调度服务算法：UGS、rtPS、ertPS，并在此基础上提出了一种优化的实时调度服务算法：irtPS。该优化的调度服务算法在保证变化数据率实时上行链路的延时性能基础上，最大限度地提高了实时上行链路的资源利用率。数学建模分析结果显示，在保证延时性能的前提下，该优化的调度服务算法的系统容量较IEEE802.16e建议算法的系统容量有显著增加。     

一种基于IEEE 802.16j网络的带宽调度方案*

针对IEEE 802.16j网络,提出了一种上行业务的动态联合带宽资源调度方案。根据该网络系统树状拓扑结构,在基站BS和中继站RS间采用分级分布式资源调度体制,从而既保障了业务的带宽需求,又提升了上行带宽利用率,同时还提出了针对不同类型业务采用不同的调度算法,改善了调度的公平合理性。仿真结果表明,提出的动态联合调度方案相比严格优先级调度更具灵活性,能够在兼顾用户速率公平的条件下有效地保证各种服务的QoS要求,同时也可获得较高的带宽资源利用率。     

基于云模型的网格QoS参数归约与调度优化

针对网格资源调度中用户对QoS的定性描述,利用云模型实现资源调度中的QoS匹配。深入分析了QoS参数云的特征,提出了QoS云处理模型,通过该模型,将离散的多个QoS参数归约到一个定性的概念上;设计了实现参数归约的体系结构;给出了基于定性概念的资源调度算法。实验表明,所提出方法在资源调度率和吞吐量以及系统资源的利用效率等方面体现出良好的特性,实现了基于定性概念的调度,达到了优化调度的目的。     

基于QoS参数综合模型的网格资源选择优化

QoS是网格任务执行的基本保证,针对网格资源选择中复杂的QoS参数处理过程,将QoS参数按照用户的关心程度进行分类,提出了一种简化的参数处理模型,设计了支撑该模型的QoS体系结构,给出了优化资源调度过程的算法。实验表明,该模型提高了系统吞吐量和资源匹配成功率,缩短了任务的平均完成时间,最终实现了整个系统资源利用率的提高。     

基于蜂群算法的多维QoS云计算任务调度

针对云计算环境下用户日益多样化的QoS需求和高效的资源调度要求,提出了基于改进蜂群算法的多维QoS云计算任务调度算法,其中包括构建任务模型、云资源模型和用户QoS模型。为了获得高效的调度,引入蜂群算法。针对该算法在后期收敛速度变慢且易陷入局部最优的问题,引入收益比、跟随比概念及当前个体最优值及随机向量,避免"早熟"现象的出现。通过实验仿真,将该算法HEFT与和ABC算法进行比较,实验表明,该算法能获得较高的调度效率和用户满意度。     

基于IEEE802.16d PMP网络的业务调度研究

研究无线城域网PMP网络结构TDD模式下媒质接入机制和MAC层调度机制.通过对截断二进制指数算法的研究给出上行调度碰撞解决机制的一种实现方案,在保证QoS要求的同时最优地利用了动态分配的带宽.最后使用NS网络仿真软件对此进行了仿真,给出了UGS和rtPS调度业务数据仿真的结果.     

WiMAX拓展实时轮询调度机制分析

为了提高无线资源的利用率,使WiMAX系统更好地支持语音业务,基于IEEE 802.16e协议的QoS调度体系,提出了针对带有静默压缩语音业务的拓展实时轮询调度机制的具体实现方案.而且通过对方案中关键参数的分析,给出了一种QoS保证方法.方法根据用户时延对数据带宽分配进行补偿,并按照用户负载情况动态地调整轮询请求带宽的分配周期.使用OPNET软件进行了系统级性能评估,结果表明所提出的方法可有效地降低用户上行接入时延和上行丢包率,从而提高了通信质量.     

基于云理论的网格资源选择

资源选择是影响网格调度和系统效率的关键,针对网格资源选择中用户对服务质量(QoS)的定性描述和调度的自私性,提出了利用云理论实现资源选择的方法。在深入分析QoS参数的云理论模型基础上,提出了以资源代理实现云模型资源选择的体系结构,设计了相应的调度算法。实验表明,该算法在资源调度率和吞吐量以及系统资源的利用效率等方面体现出良好的特性,同时克服了用户定义QoS参数的困难,达到了优化调度的目的。     

An interactive QoS framework for fixed WiMAX networks

The IEEE 802.16 standard defines several scheduling classes at MAC layer for preferential treatment of service flows depending on QoS requirements specific to a service flow. In this paper, a new framework has been proposed to solve and address QoS issues for fixed point to multipoint (PMP) 802.16 systems. The proposed framework consists of a uplink scheduler and Call Admission Control (CAC) module. The proposed CAC module interact with the uplink scheduler status and makes its decision based on the scheduler’s queues status. Extensive OPNET simulation demonstrates the effectiveness of the proposed framework.     

网格环境下基于QoS需求的关联任务调度算法*

首先描述QoS调度问题,建立QoS需求模型;然后通过分析任务的依赖性,提出时间花费、资源价格和可靠性三种QoS参数的映射机制;最后针对网格环境的新特征,提出一种以优化用户效用为目标,基于QoS的关联任务调度算法(QBDTS_UO).仿真实验结果表明,该算法能以较小的时间花费为代价,有效满足用户的QoS需求,并能大大提高网格资源的使用率.