动态多中继协同节点选择算法

为优化协同通信系统的性能,提出了一种动态多中继译码转发(DF)协同节点选择算法MRS-DF.该算法联合考虑节点的剩余能量信息和信道状态信息对网络生存时间进行优化,以获得更长的网络生存时间和更大的信道容量.仿真验证表明,动态分配中继功率时,选择4个中继性能已经达到最优.MRS-DF算法的网络生存时间和信道容量远大于仅考虑...     

一种无线传感器网络中的信息驱动节点选择机制

提出了一种信息驱动的节点选择机制,应用于无线传感器网络中的目标估值。其方法是,以传感器节点的测量值与目标状态的估计分布之间的互信息作为信息效用函数,度量节点的测量值对目标状态估计的信息贡献,选择信息贡献值大的节点参与卡尔曼滤波过程进行迭代;应用基于地理位置信息的路由算法顺序访问选中的节点,并建立与Sink节点之间的路由,路径上的节点依次进行卡尔曼迭代以修正估计的状态值。仿真结果表明,该机制涉及的节点数目较少,总的通信距离较短,但目标估值的性能很好。     

异构无线通信系统的协同中继节点选择

提出了一种基于协同机理的异构无线网络融合机制,并就协同中继节点选择给出了一种基于效用函数的理论优化模型. 该模型在保证第1跳和第2跳链路传输速率匹配的前提下,能从全局优化的角度选择最佳的中继节点. 为了降低计算复杂度,给出了一种次优的异构协同中继节点选择算法. 仿真结果表明, 所提出的协同中继节点选择算法能显著提高异构网络的性能.     

一种新型虚拟实验协同感知方法

基于代理机制提出一种新型协同感知模型,该模型通过在客户端和服务器端建立协同感知代理的方式实现行为感知,为了避免因负载过大而在服务器端产生的瓶颈问题,建立了一套动态选择协同感知服务器的方法。实验结果表明该方法能够确立系统的最佳动态服务器节点,降低了系统平均响应时间,使实验者能够及时、同步感知其他参与者的动作和行为。     

一种基于WSN的目标跟踪节点唤醒策略

针对基于无线传感器网络的目标追踪应用提出了一种节点唤醒策略。对于目标是否进入网络监测范围,提出了巡逻监测法。对于已经进入监测范围的目标,提出了基于传感器节点自身的唤醒方法。理论分析与仿真表明该方法相对基于目标位置预估计的节点唤醒方法,提高了节点唤醒效率,减少了能量消耗。     

大规模WSN协同检测的节点临界密度

以移动目标的协同检测概率为网络覆盖的评价指标，提出了一种面向移动目标协同检测的大规模无线传感器网络（WSN）在二维平面上随机撒播节点归一化密度和检测概率三角形分析模型（TAM），采用归一化和二项式随机分布分析方法,得到了协同节点数为3、目标归一化路径长度小于1时最坏情况的节点归一化临界密度（NNCDT）上限；并分析了节点归一化密度对网络协同检测性能的影响。根据仿真结果分析了目标移动速度和传感器的检测时间和判决门限对NNCDT影响规律，结果表明TAM的NNCDT可以较为准确地被协同检测概率和归一化路径长度所确定，可为节点实际部署提供参考。     

基于节点中心性的移动机会网络网关选择算法

移动机会网络中,为使用户快速从因特网获取数据,需要选择某些合适节点担任网关。研究了移动机会网络网关选择问题。证明了k网关选择判定问题是NP难的。基于移动节点的中介中心性、度中心性、接近中心性,利用贪婪策略,提出了移动机会网络的网关选择算法。实验结果表明,基于节点中心性的3种网关选择算法均可改善网络性能。特别是基于节点接近中心性的算法可使性能得到最大幅度提升;基于节点中介中心性和度中心性的算法的性能受网络规模、需选择网关数目影响不大;基于节点接近中心性的网关选择算法对网络性能的改善幅度随需选择的网关数目的增多而增大。     

异构网络中一种基于灰度关联的动态接入选择策略

为了提高异构网络中多模终端选择网络的准确性，提出了一种基于灰度关联和时序多指标判决理论的动态接入选择策略. 通过将接入选择转化为多指标决策问题，从整体上考虑接入选择参数的影响，为用户提供合理的接入选择. 仿真结果表明，该策略能综合考虑多种接入判决指标，并保证移动终端选择最优的网络接入.     

Fully distributed resource allocation strategy in Femtocell networks

A fully distributed proportional resource allocation algorithm with QoS (Quality of Service) guarantees has been proposed to solve the serious co-tier interference caused by the deployment of femtocells. Based on a potential game algorithm, we design a half-allocation strategy and a probabilistic quit strategy in which the finite resource can be allocated according to users’ demand and the interference resource can be quitted according to a probability distribution function. Simulation results show that this algorithm has excellent performance in fairness, spectrum spatial reuse and convergence. All the features verify that our algorithm is a simple and efficient solution for resource allocation in femtocell networks without any information exchange.     

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.     

多用户MIMO-OFDM系统的资源分配

结合现阶段的最新研究动态,讨论提升吞吐量的多用户M IMO-OFDM系统的资源分配问题.该方法在满足用户服务质量（QoS）需求时,充分利用多用户分集特性,使发射功率进行有效利用.仿真结果表明,该方法具有在保证系统吞吐量的前提下,获得多用户间良好的公平性,同时又具有较低的计算复杂度.     

宽带IP网络的服务及网络资源描述

研究了定义在应用层和传输层的网络服务的概念,并提出了根据网络资源占用量描述传输层上网络服务的数学方法;分析了网络服务质量保证的含义,并用本文提出的方法对网络服务质量保证进行了数学描述;研究了网络资源竞争的状态,并用前述方法描述了网络资源竞争状态,给出了基于服务质量保证的网络资源分配目标。     

在OFDMA中基于跨层结构的自适应资源配置

OFDMA在BWA系统中得到越来越多的应用。基于跨层网络结构,在OFDMA系统中提出了公平自适应资源分配方案。该方案在保证系统的频谱利用率的同时,以用户在链路层的排队延迟相等作为分配子载波和功率的条件。仿真结果显示这个方案比IEEE802.16a中方案能缩短1/3最大延迟与最小延迟的差距,减少几乎一半的平均延迟,而且可以提高0.4bps/Hz的频谱利用率。     

移动环境下扩展的基于策略的网管(PBNM)模型的动态资源分配

针对传统静态策略中条件和动作都是确定的,不能很好地适应网络状态变化的问题,提出了一种基于扩展PBNM模型的移动环境下动态资源分配方案,增加了在运行期根据网络状态对策略进行更新的组件,并给出了动态资源分配的方法。通过实验,采用扩展PBNM模型及动态的策略形式对网络资源进行分配,降低了实时新业务的阻塞率和实时切换业务的掉线率,提高了网络资源的利用率,相对于传统资源分配方法更灵活。     

一种基于资源分配的QoS路由

针对网络中不同优先级数据流对QoS的不同需求提出一种新的基于半动态网络资源分配策略,并且根据每类流分得的资源以及各类流在该时刻内链路中剩余的资源实施路由选择策略。实验结果表明,与其它两种基于资源分配的QoS策略相比,该算法能够兼顾公平,又能满足不同类流对网络资源的需求。     

QoS-Aware Power Allocation Scheme for Relay Satellite Networks

This paper investigated a QoS-aware power allocation for relay satellite networks. For the given QoS requirements, we analyzed the signal model of relay transmission and formulated the power minimization problem which is non-convex and difficult to solve. To find the optimal solution to the considered problem, we first analyzed the optimization problem and equivalently turn it into a convex optimization problem. Then, we provided a Lagrangian dual-based method to obtain the closed-form of the power allocation and provided an iterative algorithm to the optimal solution.Moreover, we also extended the results to the cooperative transmission mode. Finally, simulation results were provided to verify the superiority of the proposed algorithm.     

应用分层编码保障组播系统QoS的高效资源分配

在传统的组播策略中,系统总的吞吐量受限于组播组中最差用户的信道增益.为了克服组播系统吞吐量受限的问题,采用基于分层编码的组播策略.在保障组内每个用户的服务质量（QoS）的同时,提出了一个新颖的子载波和比特分配算法,来最大化整个组播组的吞吐量.在下行的正交频分多址无线组播系统中,提出了最优资源分配算法.为了减少最优化算法的计算复杂度,提出了一个2阶段次优化算法.仿真结果显示次优化算法的系统功效十分接近最优化算法.次优化算法要远远优于传统的组播策略,而且还要优于Tian等所提出的算法.     

超密集网络中宏微协作的干扰最小化资源分配

超密集网络能够最大化频谱利用率,但不可避免地带来严重的小区间干扰。为解决该问题,提出一种能够适应超密集网络动态负载场景宏微协作的干扰最小化资源分配算法。首先通过宏微协作交换小区子带干扰信息;然后为高功率用户分配邻区子带干扰较小的资源来降低小区间干扰。当小区业务部分加载时,算法还通过为高功率用户分配更多的带宽资源来降低它们的功率谱密度,从而进一步降低小区间干扰。仿真结果表明,新算法在业务量动态变化的超密集网络中能够有效地降低网络的干扰水平并提升网络的能效比。