AIFS 区分的IEEE 802.11e EDCA 吞吐率分析模型与自适应MAC 算法

针对IEEE 802.11e EDCA(enhanced distributed channel access)支持业务区分服务的特点,提出了一个基于AIFS(arbitration inter-frame space)区分的信道吞吐率分析模型,该模型将不同接入等级的业务统一到一个信道模型中进行分析.通过数值计算结果与仿真实验结果的对比,验证了该模型的准确性,尤其是在分析信道吞吐率方面更优于Xiao 的Markov 链模型.根据提出的分析模型,研究了近似优化条件,使得各类优先级业务的发送概率平衡虚拟发 送时间段中空闲时间与冲突持续时间对系统性能的影响,实现靠近最优的信道吞吐率,从而使计算复杂度大为减小. 利用数值分析的方法验证了近似优化条件实现靠近最优信道吞吐率的可行性.最后,提出的DPS(dynamicparameter-tuning scheme)算法根据负载情况自适应地调整不同级别业务的相应参数,使得系统时时满足优化条件,在各种场景下都能实现最大信道吞吐率,同时又满足EDCA 支持QoS 区分的要求.仿真结果验证了DPS 算法不仅能够根据竞争节点的数目变化对信道吞吐率进行优化,而且其性能也明显优于标准的IEEE 802.11e EDCA 机制.     

伪贝叶斯稳定性算法性能研究*

针对时隙ALOHA的稳定性控制问题,建立了时隙ALOHA系统模型,研究了伪贝叶斯稳定性调整算法的原理。研究了实际负荷与估计负荷的差异对调整过程的影响。结果表明,该算法能够保证系统的稳定性,其调整时间随系统总体输入负载的变化增大而变长。为减小调节时间,需要对该算法进行改进。     

基于PME重尾分布服务时间的M/G/1模型排队性能研究

通信网络的业务源普遍存在着白相似性（或称为长相关性）,传统的假定业务到达间隔服从负指数分布的Poisson模型或其改进形式已不再适用．但在利用M／G／1模型对白相似业务源进行排队分析时,由于重尾分布服务时间的LST变换无闭合形式,进行排队性能分析非常困难．该文通过引入一类混合指数分布证明此类分布服从Pareto重尾分布,并得到相应的LST变换闭合形式及服务时间渐进级数,同时将形状参数y=3／2时的服务时间及其LST变换推广到更一般的情形,从而较为有效地解决了重尾分布的信源排队等待时间分析问题．     

基于效用函数的OFDM混合业务资源调度算法*

主要研究了QoS和BE两种混合业务场景下OFDM无线网络下行链路的资源调度问题,提出了一个基于效用函数的跨层资源调度模型,其能够自适应地对两种业务进行资源的联合优化分配。该模型被抽象为一个非线性整数规划问题,优化目标是系统总效用最大化,同时满足同信道干扰（CCI）约束以及QoS业务的质量要求。将该非线性整数规划问题转换为连续松弛凸规划问题进行求解,并结合最优松弛解,提出了一种简单的动态子载波分配算法,即MMU(mix-max-utility) 算法。仿真结果验证了该调度算法能使系统较好地支持混合业务,系统     

存在隐藏终端的IEEE802.11e多跳无线网络模型分析

首次将802.11e的接入机制放入多跳环境中进行仿真分析和定量研究。提出一种新的多跳环境下802.11e网络模型,结合M/G/1/K排队模型,定量分析在隐藏终端影响下802.11e网络的MAC层吞吐率、MAC时延和帧丢失率,研究802.11e在多跳环境下性能表现的内在原因。经过仿真实验结果与数值分析结果的对比,验证了分析模型的准确性;通过有(无)隐藏终端影响下MAC层性能的对比分析,指出了802.11e在多跳无线网络中支持QoS的局限性:受隐藏终端的影响,802.11e对不同接入等级的业务提供QoS区分的性能明显降级。因而有必要研究隐藏终端问题的解决方案,提高802.11e在多跳环境下的性能。     

网络服务功能链技术研究与建模

伴随着数据业务量的急剧增长,传统的静态网络服务模型日渐不能满足应用的需求,其构架中网络服务与专用硬件设备之间一一对应的紧耦合关系造成了网络资源不能共享、新业务难以融合等弊端。当网络规模扩大时,传统的管理和部署方式需要投入更多的成本来部署新业务。随着网络虚拟化的兴起与软件定义网络研究的推进,网络服务功能链这一概念应运而生。网络服务功能链由一个或多个虚拟网络功能组成,旨在降低网络建设与运维成本、提高网络资源利用率、提升网络与业务部署速度。针对当前服务功能链体系的研究及建模和应用进行了阐述,并对业内主流的服务功能链优化模型进行抽象建模。同时针对时延优化问题进行仿真,以启发式贪婪算法为代表,通过不同的启发值,从算法时间复杂度与优化效果的角度将服务功能链中启发式算法与穷举法进行对比。在网格状网络的环境下,启发式算法能取得更快的响应速度,并且能取得和穷举法相当的优化效果。因此,得出在大规模工业互联网中部署服务功能链过程中启发式算法能有更快的响应速度,且能达到或者接近最优解的结论。最后,就当前建模与部署存在的问题以及服务功能链未来的研究方向进行论述。