一种优化基站服务状态的C-RAN联合波束设计

为实现云无线接入网络（C-RAN）系统低时延数据传输,提出了一种基站缓存和前向链路组播传输模式,通过联合优化前向链路波束和接入链路波束,使系统传输时延最小.采用L0范数逼近、连续凸逼近和半正定松弛技术,将非凸的时延最小化问题转化为凸问题,并提出了一种有效的迭代算法以获得问题的解.不同于传统基于缓存的C-RAN组播传输方案,所提方案可根据基站缓存内容和前向链路信道质量,决定基站的服务状态,即暂停服务和继续服务.仿真结果表明,相比于传统方案,所提方案可有效地降低系统的传输时延.     

无线自回传网络中基于Lyapunov的虚拟资源分配算法

为提高网络部署的灵活性,保障多样化虚拟网络的需求,针对无线自回传网络场景提出一种基于Lyapunov的虚拟资源分配策略.联合考虑系统稳定性、虚拟网络最小速率需求和小蜂窝回传容量限制,对无线接入资源和回传带宽进行联合分配,建立虚拟网络效用最大化模型;其次,运用Lyapunov优化理论设计了一种基于当前信道状态和队列状态的实时调度算法;最后,通过拉格朗日对偶算法和基于相似度随机变异的粒子群算法进行迭代求解.仿真结果表明,该方案可在保证系统队列稳定性的同时提高无线虚拟网络的平均总收益.     

面向5G无缝连接的云无线接入网系统及实现

基于云无线接入网（C-RAN）灵活的无线功能部署模式,提出了面向第5代移动通信系统（5G）无缝连接的C-RAN架构,继而基于开源虚拟化的软件无线电系统OpenAirInterface搭建了C-RAN演示平台.面向5G无缝连接的C-RAN演示平台实现了完整的蜂窝通信功能,既可以对接虚拟化的核心网,也支持用户设备的高效无缝接入,并且具备较高的可扩展性,可以面向5G新型需求和场景进行持续更新.     

LTE-A异构网络中新的用户选择接入和资源分配联合方法

将信干噪比估计不确定问题引入到有几乎空白子帧存在时的异构网络中,在异构网络中提出一种新的用户选择接入和资源分配联合算法。为了用最少的无线资源满足用户的传输速率需求,将问题建模为最小-最大差值广义分配模型,然后进行求解。仿真结果验证了本文方法的可行性。     

基于网络切片的高频谱效率无线资源管理

为满足差异化业务场景下不同类型用户的服务质量需求,构建了基于网络切片的无线资源分配模型.为获得最佳资源调度方案,将用户服务质量需求转化为无线资源需求,以系统总速率最大化为目标,构建网络资源管理和分配机理及其优化问题.该优化问题为混合整数非线性规划,直接求解复杂度较高,因此提出了基于拉格朗日对偶理论的解决方案,并给出求解算法.通过与比例公平算法和最大系统容量算法进行对比及仿真分析,证明了所提算法在牺牲了部分公平性的前提下提高了系统容量,并验证了所提算法的有效性.     

随机需求下面向异质费用的云资源调度算法

采用分布式云构建流媒体服务等高资源消耗系统,既符合应用多区域部署的要求,也能充分利用云中资源保证服务质量,同时还能进行系统预算成本控制.由于各区域云中心费用函数存在差别,分布式云中调度需引入异质费用模型,结合流媒体应用中用户请求高度动态随机的特征,在给定的费用预算下响应尽可能多的用户请求.均值需求模型忽略了资源需求在短时间间隔内的变化细节,导致资源利用率低下.为克服均值需求模型的缺点,采用随机需求模型以捕捉细粒度资源需求,使用通用代价函数描述异质费用模型,建立更具通用性的非线性规划问题模型;为降低求解算法的复杂度,基于动态规划快速获得解的下界,再迭代逼近获取近优解.实验结果表明:相比经典的基于均值的调度算法,在区域数量较大时,平均能额外满足15%的用户请求;随着预算的减少,能额外满足近40%的用户请求;且不受各区域价格函数差异和用户访问需求差异的影响.因此,在构建全球部署的大规模流媒体服务系统时,算法能以较低的计算代价显著增加响应的用户请求量,广泛适应各种不同的云基础设施服务提供商.     

基于效用最大化协商机制的云媒体资源分配算法

针对传统云媒体资源分配算法中没有考虑整体服务满意度和分配效用等因素对算法性能的影响,导致云媒体资源分配服务效率和可应用性不高的问题,引入云媒体服务提供者和云媒体服务请求者的效用函数模型,从服务价格、服务响应时间和服务带宽3个方面对该模型进行统一化描述。利用云媒体服务双方的效用函数值和让步策略,得到最大效用化的云媒体服务资源,并进行协商分配。基于协商机制效用模型,提出了资源分配算法RAANM(Resource allocation algorithm based on negotiation mechanism)。与传统调度算法相比,RAANM算法的云媒体资源分配的目标函数不再是最小化响应时间,而是最大化效用值,进而提高服务满意度。最后通过仿真实例验证了该算法的有效性。     

一种基于博弈论的无线网状网络信道分配算法

为了解决无线Mesh网络中的信道分配问题,提出了一种基于博弈论的信道分配方法。该算法将网络中每一个节点模型实义为一个参与者,每个参与者的策略为信道的分配方案,收益函数的目标为最大化网络信噪比。参与者通过相互博弈来优化收益函数以最大化网络信噪比。针对节点的QoS提出了算法的改进方案。基于NS2的仿真结果表明:2种算法在收敛性、吞吐量和信道接入时延方面都有较好的性能。     

缓冲管理和分组调度联合的队列管理算法研究

队列管理是网络处理中一个非常重要的环节,广义的队列管理包括缓冲管理和分组调度,针对传统的队列管理算法分离缓冲管理和分组调度的缺点,提出了一种新的基于服务曲线的队列管理算法,将缓冲管理和分组调度联合,通过给不同的业务流分配不同的服务曲线,把服务速率分配问题当作一个最优化目标函数来处理,对目标函数求解,可以得到在保证系统QoS约束的条件下每个优先级分组的最合适服务速率.基于NS2对算法做了仿真,仿真结果表明:这种算法提供了区分服务,保证了系统的QoS要求,也提高了系统的运行效率.     

宽带无线接入技术LMDS网络规划

本地多点分配业务LMDS是一种宽带无线接入技术,详细阐述了LMDS系统的网络结构、技术特点以及网络规划设计;探讨了系统容量、组网、覆盖范围、链路预测和频率规划等内容.     

保证混合业务质量的跨层OFDMA资源分配方法

提出了一种新的跨层正交频分多址（OFDMA）系统资源分配方法,其综合考虑了无线信道的时变特征和媒体接入子层（MAC）业务质量（QoS）要求,将MAC层分组调度和物理层的OFDM子信道分配及自适应调制编码进行联合设计,目的是在保证实时时延敏感业务和非实时业务的QoS基础上最大化系统吞吐量。在子载波分配过程中,分别采用了信道依赖的最早预期 (CD-EDD)算法和 最小速率需求(MRR)算法,对实时时延敏感业务和非实时业务进行调度。基于IEEE 802.16标准建立了动态仿真模型对算法性能进行评估,结果表明较传统的最大信噪比方法在系统吞吐量相近的基础上对时延特性、用户公平性方面有较大性能提升。     

MEC系统中面向网络切片的3C联合资源分配算法

移动边缘计算（MEC）相关研究已经成为未来移动网络的热点研究之一.在基于网络切片的雾无线接入网络中,提出了一种面向网络切片的MEC系统通信计算缓存（3C）联合的资源分配算法.给出了面向网络切片的多MEC协作资源分配模型,其中考虑了无线接入带宽与回程链路带宽的限制以及MEC系统计算与缓存资源分配对网络切片服务时延的影响;基于服务时延定义了用户获得资源的效用值,构造了系统效用值最大化问题优化不同网络切片下的用户接入、计算与缓存资源分配,并采用连续凸近似交替迭代方法获得近似最优解.对所提算法性能进行了仿真验证,仿真结果表明,所提算法实现了系统总效用值优化,提高了面向网络切片的MEC系统资源利用效率.     

基于免疫算法的无线网络节点调度算法

为了实现无线传感器网络节点调度,提出了一种基于免疫算法的无线网络节点调度算法,建立网络模型并给出了目标函数.在给出抗体编码方式的基础上,定义了改进的免疫算法并对无线传感器网络的节点进行调度.仿真实验表明,该方法能有效地解决无线网络的传感器节点调度问题,具有较强可行性.     

基于博弈论的WiFi接入资源动态分配算法

无线共享网络的接入资源分散,容量有限,且价格互有差异,为了在保证用户满意度的同时提高运营商总体收益,需要对网络接入资源进行合理分配.因此,提出了一个基于博弈论的WiFi接入资源动态分配算法.首先,以总收益最大化为目标,兼顾用户满意度,建立基于斯塔克尔伯格博弈的网络接入资源动态分配模型;其次,通过两阶段博弈,运营商制定价格策略,激励用户执行网络选择策略,提出基于粒子群算法的网络资源动态分配求解算法,得出最优的网络价格及资源分配.仿真实验表明,算法能够实现接入资源的合理分配,在用户满意的同时实现运营商收益最大化.     

一种非合作博弈下的无线网络接入选择方法

针对如何根据用户的需求在无线网络中选择接入网络的问题,依据不同接入网络之间的非合作关系以及接入网络与用户之间的非合作关系,建立了非合作博弈下的基于支付函数的模型．该模型根据多属性决策理论,运用灰色关联分析法对不同网络的性能参数进行归一化处理,将得到的灰色关联等级作为支付函数进行比较,选出较优秀的网络．通过求解用户与较优秀网络间的纳什均衡,得到用户的接入网络选择．实验结果表明,该方法能够根据用户的需求有效地选择合适的接入网络．     

无线Mesh多网关接入链路调度时间下限计算方法

针对目前无线Mesh网络尚未解决多网关接入时最小链路调度时间下限估计的问题,提出一种计算该时间下限的方法,其本质是基于资源分配的Pareto 优化计算过程. 采用拉格朗日方法进行求解,并通过Lyapunov函数找出基于最优速率的多网关接入的最小链路调度时间. 该方法不仅能准确地计算出最小链路调度时间下限,并用于评估网络性能,还能优化无线Mesh网络上行链路调度速率,提高链路的吞吐量.     

多速率感知的无线多跳网络信道分配

为了减轻多速率共享问题对无线多跳网络造成的影响,结合路由选路过程中的报文广播,提出基于速率和网络流量进行信道分配的跨层设计方法.该方法提出容量代价函数,设计了信道分配优化模型,在保证新业务带宽需求的同时,降低新业务接入对原有业务的影响,在路由选路过程中实现速率和信道的同时优化.仿真结果表明,该方法使网络吞吐量获得很大提升,同时节省了大量协议开销.     

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.     

认知Ad Hoc网络多小区资源分配方案

在授权多小区频谱资源复用场景下,基于分级信道接入模型提出了一种认知Ad Hoc网络资源分配方案．授权小区将频谱资源进行区间复用,认知系统根据区域复用的不同划分可用频段,并在不同频段采取不同的接入方式;联合考虑链路传输需求及授权用户干扰保障设计传输效益因子,根据传输效益因子分配可用信道,运用拉格朗日对偶理论实现功率分配,并基于令牌环结构实现Ad Hoc链路局部信息交互．仿真表明,所提算法相对非复用认知场景系统容量可在相同指标下提升2%．     

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,...