基于真实车载移动数据的RSU部署算法

为了有效提高网络性能,基于车载移动数据研究了真实城市环境下的路边单元(RSU)部署问题,收集并记录了基于北京市的车载移动数据集,通过差值方法等对车辆轨迹数据进行了预处理,使得该数据成为研究RSU部署策略的重要支持. 基于真实的移动数据,提出了综合考虑中心性和均匀性的RSU部署算法,以优化网络整体性能. 以真实车载移动轨迹为基础的仿真实验结果表明,所提出的RSU部署算法可以有效提升网络性能.     

基于隐马尔科夫模型的高速公路场景SDVN路由算法

在高速公路车联网场景下,由于车辆节点运行速度快,导致传统车联网网络拓扑结构不稳定,容易造成数据传输中断或重传。使用隐马尔科夫模型预测目的车辆节点下一时刻的位置信息,以便精准规划路由;同时选取行驶较为缓慢的卡车作为移动路侧装置(RSU),以增大信号覆盖范围。集中管理下发路由算法(CMR-SDVN)是指收集各RSU覆盖范围内的所有车辆节点信息,并将其传输至控制器,由控制器创建网络拓扑。车辆节点将传输请求发送给控制器,控制器计算出安全链路并下发至车辆节点,车辆节点根据安全链路进行数据传输。经仿真实验证明,即使在RSU信号未完全覆盖的场景下,CMR-SDVN算法比GPSR算法和JRRS算法更优。     

综合上下行链路的无线能量收集协作网络资源分配

为了提高和平衡时分双工系统上下行链路之间的能效，在无线能量收集(EH)协作网络中开展节能资源分配算法研究.建立考虑无线能量收集、频谱共享、系统功率受限的协作网络模型；基于所建模型，形成综合上下行链路、功率约束、带宽约束和上下行速率匹配的优化问题，分别优化系统的绿色能效和传统能效.对优化问题进行数学分析，得到资源分配的最优解，即源节点、中继节点和目的节点的最优发射功率，上下行链路最优的带宽分配，能量收集节点最优的功率分割以及最优的系统能效；归纳得到分别基于系统绿色能效最大化和基于系统能效最大化的资源分配算法.对所建模型与所得资源分配算法开展蒙特卡洛仿真分析，将所得算法与文献算法进行对比.仿真结果表明，通过综合优化系统上下行链路的资源分配，所得算法有效提升了绿色能效和传统能效.     

基于统计特性的多天线能效优化

针对多天线链路,提出基于信道统计特性的传输与能效优化方案.接收端采用基于训练序列的最小均方误差估计获得信道估计值,并基于码本进行有限反馈,从而使得发送端获得信道状态信息并进行波束赋形的数据传输.针对这一传输过程进行能效优化,根据其信道统计特性对最小均方误差估计值和估计误差及码本反馈量化值和反馈误差进行统计分析,进而形成针对能效度量的统计分析和能效优化模型,并给出能效最大化的训练功率及数据功率分配方案.仿真结果表明,与已有静态功率分配方案相比,提出方案可以有效地提高系统能效性,且在快速时变信道环境下,以极低复杂度获得趋近于已有动态功率分配方案的性能.     

车联网中路边设施的分布式调度策略的研究

为了降低碳排放量和部署成本,利用太阳能给车联网路边设施(Road Side Unit, RSU)供电是一个可行的方法.本文针对太阳能供电的RSU,提出了两个分布式的在线调度策略,旨在最大化服务车辆数.在基于Markov链的调度策略中,采用Markov链表述RSU能量状态,并通过对动作的奖励最大化服务的车辆数;在基于阈值的调度策略中,RSU计算服务车辆时所消耗的能量,并结合自己的能量状态,选择服务的车辆.仿真结果表明,本文提出的在线调度策略增加了服务车辆数.     

一种自适应功率优化的无线传感器网络机会路由

为了解决无线传感器网络不可靠通信链路下通信能效较低的问题,提出了一种自适应功率优化的无线传感器网络地理信息机会路由协议.结合功率控制与地理信息机会路由,通过分析单跳吞吐量与数据传输能耗,建立了相关的转发能效模型,提出一种转发集与发射功率自适应的优化机制,使无线传感器网络能够在保证吞吐量的同时令传输能耗最优.仿真实验结果表明,在不同节点密度条件下,自适应功率优化的机会路由比固定功率的机会路由和传统地理信息路由具有更高的能量效率与传输效率.     

基于D2D的C-V2V车载协作通信资源分配算法

针对基于设备到设备(device-to-device,D2D)的蜂窝网络下车载无线通信技术(cellular-vehicle to everything,CV2X)中复用蜂窝用户资源带来的能效问题,提出了一种能效优化算法.通过新的功率控制方法最大化车载用户(vehicle user,V-UE)总能效,并利用能量收集技术...     

协同无线网络中感知传输时间分配与功率控制的联合优化

针对协同无线网络中频谱感知和数据传输两阶段的时间分配及功率优化问题,在充分考虑认知用户在各个信道上的不同传输功率及其对授权用户出现概率的误检或漏检的基础上,提出了放大转发模式下基于最大化系统传输能效的感知传输时间分配和功率控制联合优化方案,并证明了该方案可以通过序列优化的方法来获得其全局最优解.仿真结果表明,协作中继传输方式下所获得的系统传输能效明显优于非中继传输方式,且随着感知传输时间分配比率的减小和授权用户信噪比的增加,系统性能将得到进一步提高.     

业务持续时间的带宽可变节能调度算法

在绿色光网络中,业务传输时隙分配策略和路由选择算法很大程度上决定了光网络的传输能耗大小.针对业务持续时间的传输能耗问题,提出了一种基于灵活时间带宽预留型业务带宽可变节能调度算法.通过构造业务的调度权值矩阵,计算不同备选传输路径在不同时隙内被各个业务选择的次数,并基于贪婪算法为业务选择最小能耗的传输时隙和路径;同时,为充分利用已建光路的可用带宽,还设计了一种带宽调整策略,能根据不同时隙内光路的可用带宽调整业务的传输带宽,最小化网络中光路的数目.仿真结果表明,提出的带宽可变节能调度算法可有效地降低网络的传输能耗和业务阻塞率,提升网络的性能.     

基于时延和能耗的SD-DCN的路由优化算法

为了更好地实现数据中心网络的节能,基于交换机链路速率级的能耗特点,基于软件定义网络技术,提出一种Floyd-Warshall动态规划和局部重路由的节能服务质量路由优化算法.控制器在保障流的时延性能前提下,采用流在空间和时间上均衡传输的策略,依次为每个流计算传输路径和传输速率;在选路失败的情况下,尽量用较少的开销提高网络的接受率.仿真结果表明,该算法有效地降低了能耗,同时提高了网络流的接受率.     

自组织异构网络中的资源优化配置

针对自组织异构网络中的资源优化问题,考虑网络能量效率和网络连接稳定性,提出了一种资源配置方案.该方案分为3步,首先能感知周围环境获取信道资源,并将信道纳入可用信道频谱池;其次通过基于莫尔斯势能的用户选择机制,保证网络连接的稳定性,同时降低数据传输功率损耗;最后在前2步的基础上,以提高网络能量效率为目标为用户分配功率.选择过程中按照莫尔斯势能值对用户进行排序,优先选取具有较低势能值的用户提供服务,而功率配置过程由障碍法完成.结果表明,所提出的方案能节省数据传输功率损耗,保证网络连接的稳定性,并优化能量效率.     

OFDMA解码转发中继系统的最优资源分配

针对正交频分多址接入-解码转发（OFDMA-DF）中继系统,提出了以最大化系统加权和速率为目标的子载波分配、功率分配、传输方式选择和中继选择联合优化问题. 基于凸优化理论,提出了一种最优资源分配算法,其复杂度仅与子载波数成线性关系. 理论分析和仿真结果表明,结合用户权重的调整,该算法既可实现资源分配的公平性,又可有效利用中继节点的能力,提高系统容量.     

联合功率控制的D2D资源分配算法

针对D2D通信引入LTE网络中同频干扰以及能耗过大问题,首先基于模糊聚类算法,将D2D用户分成若干个D2 D用户组,并且基于中断概率最小为每个D2 D用户组寻找最优蜂窝用户资源,以降低用户间干扰、提高系统吞吐量。其次结合上述资源分配提出了一种有效的功率控制方案,调节资源分配后用户组内D2 D用户的发送功率,以提高系统能量效率。仿真结果表明：该算法降低了系统干扰,提高了系统吞吐量以及系统能量效率,同时又保证了D2 D用户获得无线资源的公平性。     

协作通信中的中继节点选取和功率分配联合优化

为了优化协作通信系统的性能,提出了一种基于信道容量增益的中继节点选取策略,并在此基础上提出了源节点和中继节点最优功率分配算法。通过采用凸优化的算法,功率在源节点和中继节点间得到了合理的分配。理论分析和仿真验证表明,所提算法能以较低的复杂度显著提高系统性能和功率效率,因而可以有效地用于基于中继传输的协作通信中。     

OFDMA波束赋形中继系统资源分配

针对采用波束赋形技术的正交频分多址接入放大转发中继系统,提出了一种以最大化比例公平因子为目标的资源分配算法. 该算法基于凸优化理论,对功率分配、子载波配对、中继选择和用户选择进行了联合优化. 理论分析和仿真验证结果表明,所提的资源分配算法能以较低的复杂度实现系统资源分配的公平性,并且可以有效利用波束赋形技术,提高系统容量.     

无线携能通信时隙与功率联合优化算法研究

传统通信系统由于不能够有效利用射频信号的能量会导致传输能耗较高,所以必须合理分配资源,在信息和能量传输间获得折中,即保证充足的传输能量并尽可能提高系统的信息传输性能.因此,为了节约通信系统的能量,本文提出通信系统在多个时隙同时传输信息和能量从而实现无线携能通信.首先,将传输时间分成若干时隙,发射机按照要求在不同时隙内发送信息或者能量;然后,接收机在对应时隙内接收信息或者收集能量,并利用收集的能量提供电路耗能;最后,通过联合优化时隙和功率分配,在保证系统能量需求基础上最大化系统传输速率.仿真结果表明:相比等时间功率分配算法,提出算法的传输效率提高了约40 bps;且随着时隙数增加,提出算法性能显著提高.当传输能量增加时,可分配的信息功率更大;而当能量需求增加时,信息功率会降低,更多的功率用于能量传输.因此,提出算法通过为信息传输和能量采集合理分配时隙和功率,保证充足的采集能量基础上,最大化信息传输性能,系统通过采集无线能量有效提高了传输性能.     

多载波认知无线电无线携能通信资源分配算法

认知无线电可通过频谱感知提高资源利用率,但会产生感知能耗,降低传输能量.为了保证认知无线电的传输性能,提出认知无线电可利用多载波实现无线携能通信,并分配通信资源,实现系统性能优化.认知无线电利用部分子载波传输信息,采集剩余子载波上主用户射频能量,补充感知耗能.提出的子载波和子载波功率联合优化算法,在保证能量、干扰和总功率受约束的基础上,可最优化系统的吞吐量和能量.仿真结果表明,能量采集会占用传输资源,需要合理分配子载波,使其在速率和能量间取得性能折中.提出的算法通过采集能量补充感知能耗有效地提高了系统吞吐量.     

移动D2D网络中基于链路状态预测的资源分配算法

为提高D2D链路稳定性，提出一种基于链路状态预测的资源分配与模式选择算法。该算法在D2D链路发生断裂或同频干扰之前进行传输模式选择及资源分配，保证链路连通性。仿真结果表明，该算法可以有效减少链路断裂或遭受同频干扰时间，维持链路稳定性。     

基于一致性算法的智能电网储能单元分布式调度策略

针对太阳能和风能的不确定性对智能电网功率分配的影响,提出了一种基于一致性算法的智能电网储能单元分布式调度策略.该策略使用一致性算法来最大化充放电功率,并实时调整智能电网储能系统的输出功率来补偿实际功率与计划功率间的偏差,从而有效解决储能单元的内阻对充放电效率的影响.系统仿真测试结果表明,所提出的分布式调度策略能保证所有储能单元收敛到同一个最优值.