一种面向业务的动态带宽分配方法

在分析传统QoS业务模型以及传统动态带宽分配方法（DBA）的基础上,提出一种面向业务的动态带宽分配算法。该算法吸取了各种QoS业务模型及传统动态带宽分配方法的优点,充分考虑了不同业务服务质量对带宽分配要求的差别以及带宽资源的利用率,仿真结果表明这种方法更加有效。     

阵列天线的三维波束赋形技术及其Matlab实现

为了利用垂直维度的空域资源进行三维波束赋形,提高终端接收信号的信干噪比和系统容量以及系统能量效率,实现绿色节能的通信,对均匀平面阵列天线的三维波束赋形技术的基本原理进行了研究. 波束在垂直方向的角度分辨率直接影响着垂直维度的空域资源利用率,通过Matlab仿真分析了不同因素对垂直方向角度分辨率的影响. 仿真结果表明,水平角度对垂直方向的角度分辨率基本没有影响,随着俯仰角的增大,均匀平面阵在垂直方向的角度分辨率明显降低,但可以通过增加阵元的数目提高垂直方向的角度分辨率,实现对特定目标方向有效的三维波束赋形.     

设备直通中面向能效与用户公平性折中的联合功率控制和调度方案

设备直通通信作为5G系统中的关键技术之一,可显著提高系统侧和用户侧性能。但目前已有研究主要侧重优化前者。基于此,提出了一种联合时频域调度和功率控制机制,以实现系统能效与用户公平性间的折中。该机制包括功率控制和时频域调度两部分,其中,功率控制最大化D2D用户能效值;时频域调度确定任意时刻应接入的D2D用户数以及各自的信道资源。此外,借助比例公平思想动态更新匹配所需效用值。通过仿真,验证了所提联合机制的优势,并观察了系统整体能效和用户公平间的折中关系。     

基于多重可备用的跨层资源优化方法

为了减少多层网络中的资源分配冗余,降低网络资源配置代价,提供必要的生存性保证,提出了基于多重可备用的跨层资源优化方法.该方法考虑不同业务的生存性需求,将多跳业务分为三类,对不同业务应用不同的资源分配方法;在最小化网络资源配置代价的约束下,提出多重可备用的思想,即同时使用层间备用和层内备用;最后应用ILP(Integer...     

基于分层虚拓扑的跨粒度层增强生存性的方法

在多粒度光网络中,为了满足可变的业务带宽请求,降低高带宽请求业务的阻塞率,减少低带宽请求业务接入时造成的网络资源浪费,提出了一种基于分层虚拓扑的跨粒度层增强生存性的方法.该方法首先根据波长粒度和波带粒度设计了一种分层虚拓扑,然后根据业务请求带宽在各粒度层上或跨粒度层计算工作路径和保护路径.分析结果表明,该方法可有效提高...     

移动中继多播场景下的节能优化

设备间通信(D2D通信)通过复用蜂窝通信的频带资源,可以使近距离的用户直接通信,而无需通过基站进行中继.它的引入可以提升用户的服务质量,降低终端能耗,拓展小区的覆盖范围.特别的,在CDN场景中,可通过移动中继向请求相同业务内容的用户进行D2D广播传输.但是,在上述场景中,需考虑到移动终端(MT)的能耗和与蜂窝用户之间的同频干扰问题.基于此,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的联合中继节点选择和功率控制机制来最小化移动中继的总能耗并同时保证两类用户的服务质量(QoS)需求得到满足.通过仿真,此方案效果得到了验证.     

基于小波变换的RLS波束成形算法研究

为了解决递归最小二乘算法(RLS)在较低信噪比(SNR)、遗忘因子较小的环境中,对噪声敏感、收敛时参数估计误差大的问题,引入小波变换去噪思想,提出了基于小波变换的RLS波束成形算法。该算法利用小波变换软阈值法进行信号去噪,再采用RLS算法进行波束成形。最后对实验进行仿真,仿真结果表明,与传统的RLS算法相比,该算法具有较小的稳态误差和较快的跟踪速度和收敛速度,并且波束成形效果好。     

基于模糊逻辑的多终端协同的垂直切换决策算法

针对异构网下多终端协同的垂直切换决策问题,提出一种基于模糊逻辑和层次分析法的垂直切换决策算法,它分为2部分:切换时机的判断和虚拟终端的构建.首先采用模糊逻辑判断切换的时机,然后采用层次分析算法与简单加权求和结合的方法选择虚拟终端的最优构成方式.仿真结果表明,算法能够降低切换次数和不必要切换率,并且能够充分体现应用需求和用户偏好.     

冲击噪声下基于矩阵预处理的稀疏重构DoA估计

针对冲击噪声下用稀疏重构的方法不能准确估计波达方向的问题,该文提出基于多项式矩阵预处理的稀疏重构的波达方向(DoA)估计方法。由于冲击噪声的二阶矩不存在,基于二阶矩估计的子空间类算法和稀疏重构类算法不能有效估计出波达方向,且不能很好地处理相干信源。为了解决这个问题,采用多项式预处理技术对接收信号的自相关函数和方向矢量进行预处理,并在此基础上利用稀疏重构技术进行DoA估计。多项式预处理可以缩小矩阵的奇异值分布,使得反映噪声能量的奇异值分布更加明显,从而有利于减小冲击噪声的影响。仿真结果表明,算法在冲击噪声环境下能准确稳定地估计出两种信源的波达方向,尤其是在冲击噪声较强的情况下表现出灵敏度高、鲁棒性好的优点。     

软件定义网络中应用蚁群优化的负载均衡算法

在软件定义网络中提出了一种应用蚁群优化的负载均衡算法,以负载均衡度为目标函数重定义了蚁群算法中的参数和操作,对软件定义网络数据流和网络拓扑进行合理设置,规划出流传输的最优路径,从而提升了网络资源利用率和流传输质量.仿真结果表明,与其他算法相比,新算法在负载均衡度、流接受率、流丢包率、时延以及网络吞吐量方面的性能都有明显的提升.