基于云雾混合计算的车联网联合资源分配算法

针对车联网业务的低时延、低功耗需求及海量设备计算卸载引起的网络拥塞问题,该文提出一种在云雾混合网络架构下的联合计算卸载、计算资源和无线资源分配算法(JODRAA)。首先,该算法考虑将云计算与雾计算结合,以最大时延作为约束,建立最小化系统能耗和资源成本的资源优化模型。其次,将原问题转化为标准二次约束二次规划(QCQP)问题,并设计一种低复杂度的联合卸载决策和计算资源分配算法。进一步,针对海量设备计算卸载引起的网络拥塞问题,建立卸载用户接入请求队列的上溢概率估计模型,提出一种基于在线测量的雾节点时频资源配置算法。最后,借助分式规划理论和拉格朗日对偶分解方法得到迭代的带宽和功率分配策略。仿真结果表明,该文算法可以在满足时延需求的前提下,最小化系统能耗和资源成本。     

基于时延感知的5G网络切片节点和链路映射算法

针对第5代移动通信系统（5G）网络切片映射过程中,在满足系统时延要求的情况下,使资源调度最优化的问题,提出了一种基于时延感知的5G网络切片节点和链路映射成本最小化算法.该算法在网络功能虚拟化管理和编排器及各网络功能服务器处建立两级队列动态调度模型,感知系统中当前队列积压状态并进行动态调度,使系统队列积压始终维持在稳定的较小值,采用Lyapunov随机优化方法,实现对映射成本与系统时延的平衡控制.仿真结果表明,所提算法可在满足系统时延要求的同时,最优化资源调度,进而使得5G网络切片映射成本最小.     

基于QoS保障的服务功能链动态部署算法

第5代移动通信系统（5G）网络场景下服务功能链的部署是网络功能虚拟化研究中亟待解决的问题,现有部署方法难以在优化时延的同时保证服务功能链部署的可靠性,为此,提出了面向服务质量（QoS）需求的服务功能链部署模型,并设计了一种基于QoS保障的服务功能链动态部署算法.该算法在虚拟网络功能部署阶段通过对网络拓扑和可靠性的感知,采用基于PageRank思想的算法对节点进行评价,以负载均衡和协调链路映射为原则,将虚拟网络功能部署在综合资源能力最大的底层节点上,实现了时延和可靠性的全局优化,并通过选择满足可靠性需求的时延最短路径进行链路映射.仿真结果表明,该算法在降低服务功能链端到端时延的同时保证了部署的可靠性,并且提高了请求接受率和资源利用率.     

5G网络切片场景中基于预测的虚拟网络功能动态部署算法

针对无线虚拟化网络在时间域上业务请求的动态变化和信息反馈时延导致虚拟资源分配的不合理,该文提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络的流量感知算法,该算法通过服务功能链(SFC)的历史队列信息来预测未来负载状态。基于预测的结果,联合考虑虚拟网络功能(VNF)的调度问题和相应的计算资源分配问题,提出一种基于最大最小蚁群算法(MMACA)的虚拟网络功能动态部署方法,在满足未来队列不溢出的最低资源需求的前提下,采用按需分配的方式最大化计算资源利用率。仿真结果表明,该文提出的基于LSTM神经网络预测模型能够获得很好的预测效果,实现了网络的在线监测;基于MMACA的VNF部署方法有效降低了比特丢失率的同时也降低了整体VNF调度产生的平均端到端时延。     

基于深度信念网络资源需求预测的虚拟网络功能动态迁移算法

针对5G网络场景下缺乏对资源需求的有效预测而导致的虚拟网络功能(VNF)实时性迁移问题,该文提出一种基于深度信念网络资源需求预测的VNF动态迁移算法。该算法首先建立综合带宽开销和迁移代价的系统总开销模型,然后设计基于在线学习的深度信念网络预测算法预测未来时刻的资源需求情况,在此基础上采用自适应学习率并引入多任务学习模式优化预测模型,最后根据预测结果以及对网络拓扑和资源的感知,以尽可能地减少系统开销为目标,通过基于择优选择的贪婪算法将VNF迁移到满足资源阈值约束的底层节点上,并提出基于禁忌搜索的迁移机制进一步优化迁移策略。仿真表明,该预测模型能够获得很好的预测效果,自适应学习率加快了训练网络的收敛速度,与迁移算法结合在一起的方式有效地降低了迁移过程中的系统开销和服务级别协议(SLA)违例次数,提高了网络服务的性能。     

基于能效的NOMA蜂窝车联网动态资源分配算法

在支持车与车直接通信(V2V)的非正交多址接入(NOMA)蜂窝网络场景下,针对V2V用户与蜂窝用户的干扰以及NOMA准则下的功率分配问题,该文提出一种基于能效的动态资源分配算法。该算法首先为了保证V2V用户的时延及可靠性同时满足蜂窝用户的速率需求,联合考虑子信道调度、功率分配和拥塞控制,建立了最大化系统能效的随机优化模型。其次,利用李雅普诺夫随机优化方法,通过控制可接入数据量保证队列稳定性以避免网络拥塞,并根据实时网络负载状态动态地进行资源调度,设计一种次优化子信道匹配算法获得用户调度方案,进一步,利用凸优化理论和拉格朗日对偶分解方法得到功率分配策略。最后,仿真结果表明,该文算法可以满足不同用户的服务质量(QoS)需求,并在保证网络稳定性前提下提高系统能效。     

基于可靠性的5G网络切片在线映射算法

为了满足业务多样性对5G网络切片带来差异化需求的同时保证切片的可靠性,实现网络资源的优化配置。该文针对5G网络切片的动态映射、轻量级可靠映射问题,提出对计算资源、链路资源和RRU频谱资源联合分配方案。首先,该方案建立面向可靠性约束的多目标资源分配模型,引入李雅普诺夫优化模型,在保证队列稳定同时优化资源分配。其次,提出了基于队列稳定性的虚拟节点映射算法和基于可靠性的虚拟链路映射算法。最后,将时间离散为一系列连续的时间窗,利用时间窗动态处理到达的网络切片请求,实现在线的网络切片映射算法。仿真结果表明,该算法提高了资源利用率,并且保证网络可靠性。     

面向可靠性的5G网络切片重构及映射算法

针对传统网络切片映射方法资源利用率低且可靠性差的问题,该文提出了可靠性感知的网络切片(NS)重构及映射策略(RNSRE)。首先,建立了面向可靠性和资源的网络切片可靠映射效用函数。其次,综合考虑虚拟网络功能(VNF)的资源需求和位置约束,提出了一种VNF可靠性需求的度量方法。在此基础上,以最大化VNF可靠部署收益的同时最小化链路带宽资源开销为目标,建立了切片可靠映射整数线性规划模型。最后,针对不同的网络切片类型,提出了基于邻域搜索的网络切片映射算法和关键VNF备份的网络切片重构映射算法。仿真结果表明,所提算法在满足VNF可靠性需求的同时,提高了资源利用率,降低了映射的开销。     

基于随机学习的接入网服务功能链部署算法

针对5G云化接入网场景下物理网络拓扑变化引起的高时延问题,读文提出一种基于部分观察马尔可夫决策过程(POMDP)部分感知拓扑的接入网服务功能链(SFC)部署方案。该方案考虑在5G接入网C-RAN架构下,通过心跳包观测机制感知底层物理网络拓扑变化,由于存在观测误差无法获得全部真实的拓扑情况,因此采用基于POMDP的部分感知和随机学习而自适应动态调整接入网切片的SFC的部署,优化SFC在接入网侧的时延。为了解决维度灾问题,采用基于点的混合启发式值迭代算法求解。仿真结果表明,该模型可以优化部署接入网侧的SFC,并提高接入网吞吐量和资源利用率。