基于有限优先权的无线Mesh网络信道分配算法

在现有的无线Mesh网络中,高优先级业务过多地占用信道资源,影响了不同业务之间占用资源的公平性。针对此问题,基于802. 11e EDCA协议,提出一种有限优先权的无线Mesh网络信道分配算法。该算法将信道占用时间比作为调整每个优先级业务优先数的标准,根据网络当前状态和各个优先级业务占用信道资源的情况,通过动态调整低优先级业务的优先权,适当地限制高优先级业务过多地占用信道资源,确保低优先级业务在网络负载较大时也能够占用一定的信道资源。网络仿真实验结果表明,该算法能有效地提高系统吞吐量和资源综合利用率,保证了高、低优先级业务间占用信道资源的公平性。     

认知无线电网络信道分配联合策略算法

在认知无线电网络中,次级用户在保证主用户通信服务质量不受影响的前提下,可以伺机复用主用户的空闲信道进行通信,以满足次级用户自身的通信需求,充分利用系统内的信道资源,并有效提升系统的合速率。考虑接收终端干扰的影响,提出一种基于underlay机制下的全干扰系统模型,并基于该模型提出一种联合策略的信道分配算法。联合策略算法采用加入了定向变异因子的改良遗传算法为多个次级用户分配信道,之后使用拍卖算法对信道内所有的次级用户进行功率分配或者信干噪比控制。仿真实验表明,提出的联合策略算法能够明显地提升系统合速率,保证次级用户间的公平性,并且以较快的速度收敛至纳什均衡,能够有效进行信道资源优化分配。     

一种新型的基于效用函数的LTE-A系统预编码资源调度算法

为了消除共信道干扰(CCI),研究了LTE-A系统基于码本的预编码算法,与用户调度算法相结合,提出了一种基于效用函数的调度算法。该算法计算系统内所有用户的时延和速率效用函数,并判定用户的优先级,长时延或低速率的用户将被优先调度。仿真结果表明,基于效用函数的调度算法,在保证用户吞吐率的前提下,与最大吞吐率调度算法相比,兼顾了时间公平性;与比例公平调度算法相比,有更小的时间和空间复杂度,更适用于小区用户拥挤的场景。     

多载波基站协作系统下行链路中基于资源预留的用户调度策略

为在满足各用户数据高速传输前提下保证其服务的公平性,必须采用合适的调度策略.传统调度策略片面追求系统中各小区吞吐率的提升,不能根据用户业务差异灵活地调度资源.提出一种基于资源预留的用户调度策略,预留资源服务业务需求高或信道条件差的用户,同时讨论了不同情况下预留资源多少对系统性能的影响.仿真结果表明,与传统的协作调度策略相比,该策略能够以可接受的系统吞吐率降低为代价,大幅度提高系统的用户容量.     

基于遗传算法的认知无线电网络共同信道和功率最优分配

信道分配和功率控制问题是认知无线电网络中的核心问题。文中根据不完美频谱感知情形下的干扰功率模型,建立认知无线电网络共同信道和功率分配优化模型,并通过罚函数法,将标称的混合整数规划问题简化为不带约束条件的非线性规划问题,提出了基于遗传算法的共同信道和功率最优分配算法。仿真结果表明,该算法能在不完美频谱感知情形下对信道和功率进行联合最优分配,减少对主用户功率干扰,实现网络中认知用户吞吐量的最大化。     

基于效用理论的多标拍卖信道分配算法

针对传统多标拍卖信道分配机制无法确保认知用户获得频谱资源公平性的问题,结合微观经济学中的效用理论提出了一种新的标价算法。该算法基于用户自身带宽需求和等待时间等因素对信道效用的影响,以信道效用为基准对信道进行等效标价处理,确保在系统效益最大的同时可获得频谱资源认知用户数量容纳性的最大化。对采用该算法与采用传统算法的系统中用户等待时间、需求满足情况及系统总体效益等关键技术性能在频谱资源充足与频谱资源匮乏两种情况下进行了仿真对比分析,结果显示该算法不仅能够在频谱资源充足时获得较好的系统效益,在频谱资源匮乏时能够在保证系统效益的同时大大提高了弱势用户获得频谱资源的概率,提高系统的公平性。     

基于光突发控制包缓存的批调度算法

在光突发交换(OBS)网络中,数据信道调度算法是提高网络性能的重要措施之一。提出了一种基于光突发控制包(BCP)缓存的批调度算法,其主要思想是对到达的突发控制包进行缓存,当设定的最大缓冲时间到了,首先按照业务的优先级,再按照突发到达顺序对缓冲区中的BCP进行批调度处理,并采用LAUC-VF来调度数据突发(DB)。该算法通过缓冲较多的BCP,获得更多的突发信息,有利于优化调度DB,从而降低了突发丢失率。仿真结果表明该算法具有比LAUC-VF还要低的DB丢失率,并能有效支持QoS。     

低轨卫星通信信道分配策略

针对低轨卫星通信轨道高度低、运动速度快、切换频繁的特点以及业务类型和用户类型逐渐丰富的发展趋势,提出高业务量下基于差分进化算法的自适应信道预留策略,动态调整信道预留数目,保证高优先级用户的及时接入;低业务量时提出非预留信道分配方案,满足高优先级用户的理想带宽需求,充分利用系统的信道资源.小区信道全部被占用时,提出增强型排队策略,令暂时无法接入的用户加入排队序列,根据综合优先级依次接入,进一步提升用户体验和系统整体性能.实验证明,该方案可有效提高系统资源利用率,保障各类用户的体验,使系统整体服务质量更佳.     

D2D网络功率和频谱资源分配策略

针对蜂窝通信系统高能耗、 低通信资源利用率和低信道利用率的问题, 提出一种基于能量效率(energy efficiency, EE)与频谱效率（spectral efficiency, SE）联合优化的网络资源分配策略. 首先, 在保证通信用户服务质量（quality of server, QoS）的前提下, 提出一种基于启发式算法的信道选择策略, 为系统内的D2D（device-to-device）用户分配信道复用资源; 其次, 在通信系统干扰门限和回程容量限制约束下, 利用Lagrange对偶分解迭代实现系统功率和频谱资源分配. 仿真结果表明, 该算法能有效扩充系统内D2D用户的数量, 提高能量效率及信道利用率, 增加频谱利用率, 为D2D用户分配最优的功率, 增强业务承载能力, 降低通信系统能耗并减少资源浪费.     

面向拥塞控制的WMN 联合功率控制与信道分配

为解决所构建的联合资源分配模型的资源分配问题,提出一种面向拥塞控制的联合功率控制与信道分配算法( CCJPCA: Congestion Control oriented Joint Power control and Channel assignment Algorithm) 。CCJPCA 算法通过混合编码策略实现了链路功率与信道变量的共同进化,利用Q-Learning 算法的回报机制实现变异策略的自适应选择,从而保证网络资源的合理配置。NS-3( Network Simulator-3) 仿真结果表明,CCJPCA 算法能优先为网络瓶颈链路分配网络资源,提高算法收敛速度,减少网络排队和重传时延,降低网络平均丢包率。     

基于动态多频谱感知的认知无线网络信道接入策略

针对固定频谱感知信道接入机制授权信道分配效率低的问题,提出一种多用户场景下基于动态多频谱感知的认知无线网络信道接入策略.该策略根据认知用户接入请求等级与空闲频谱发现概率为认知用户动态分配感知信道数量,首先分析了认知用户的最佳感知频谱分配数量,在此基础上通过建立认知用户信道接入模型和授权信道可用度更新机制,设计了一种动态感知频谱分配策略,并采用短视策略对网络吞吐量进行了分析.仿真结果表明,所提信道接入策略要比现有认知无线网络信道接入策略提高了网络吞吐量和认知用户接入的公平性,降低了认知用户的平均接入时延.     

一种基于确定性调度的工业物联网感知层信道评估方法

为了提高工业物联网感知层无线数据传输的可靠性,主流的工业物联网标准普遍采用跳信道技术。通过周期性地评估和屏蔽受到干扰的信道,网络能够感知信道状态并自适应工作在传输质量较好的信道上。为了能更好地满足工业网络确定性与低功耗的特点,根据工业物联网感知层中信道使用率的不同,提出一种基于确定性调度机制的感知层信道评估方法,其核心思想是根据网络的数据流和跳信道模式统计信道使用率,计算每个信道的评估时间,再对信道进行周期性评估。仿真结果表明,该方法充分地利用了网络信道资源,并有效地提高了通信过程中的抗干扰性、可靠性和吞吐量。     

基于组合智能算法的无线网络信道分配机制

针对当前无线网络信道分配方法易出现干扰, 网络吞吐量小等缺陷, 设计一种基于组合智能算法的无线网络信道分配方法. 首先对无线网络信道分配的原理进行分析, 构建无线网络信道分配模型; 然后采用遗传算法产生无线网络信道的初始分配方案, 并引入粒子群优化算法对无线网络信道的初始分配方案进行精细搜索, 得到合理的无线网络信道分配方案; 最后在MATLAB 2016平台对无线网络的吞吐量、 网络延迟、 数据传输丢包率进行仿真测试. 仿真结果表明, 该方法大幅度提升了无线网络的吞吐量, 网络延迟和数据传输丢包率远小于单一的遗传算法或粒子群优化算法, 改善了无线网络的通信性能.     

Wireless Communication and Broadcasting Convergence Network Throughput

Wireless communication and broadcasting convergence networks provide a potential solution to greater traffic throughput in the future. In this paper, the throughput of a convergence network is analyzed based on the standardization project for specific requirements for local and metropolitan area networks in China, referred to as broadband wireless multimedia systems. The convergence network is modeled as a combination of a broadcasting channel and a multi-access channel with interference. The throughput is then given as a function of the time resource allocation by calculating the channel capacity with interference. The maximum throughput and the optimal time resource allocation are then determined for a given delay constraint and traffic requirements. The results give guidelines for time resource allocation and system design for convergence networks.     

一种基于延时信道状态信息的MIMO-OFDM系统自适应功率分配算法

在基于正交频分复用的多输入多输出（multiple-input-multiple-output-orthogonal frequency divided multiplexing,MIMO-OFDM）系统中,适当的功率分配方案能够显著提高系统吞吐量,但是其复杂度往往较高。研究MIMO-OFDM系统的自适应功率分配问题。以系统的和速率最大化为目标,根据延时的信道状态信息在所有空间子信道之间分配功率,同时满足各子信道的误码率约束与系统总功率约束。根据MIMO空间子信道的特点提出了一种复杂度很低的功率分配算法,并分析了算法复杂度。在IMT-2000信道中的仿真表明,提出算法的性能优于已有的次佳算法。     

一种无线传感器网络中基于信道可靠性的多信道MAC协议

为了满足资源受限的无线传感器网络对于高带宽的需求,提出了一种基于信道可靠性的多信道媒体访问控制(MAC)协议RB MAC.引入了一种新的控制包结构和数据信道协商机制,提出了可发送信道列表和可接收信道列表的概念.为了从候选信道中选择最可靠的数据信道,将信道的可靠性问题抽象为博弈论中的多臂匪徒问题,并采用上限信心算法进行求解.仿真结果表明,与已有的动态信道分配方案相比,RB MAC协议的时延、吞吐量和丢包率等性能指标均有所提高,且其抗干扰能力更强.
     

非完全信道下认知中继网络中断概率及功率分配

基于最大信道增益的中继选择方法,分析了在不完全信道状态信息（CSI,channel state information）和受主用户干扰情况下认知中继网络的中断概率;进一步提出了在主用户干扰约束和保证认知用户服务质量（QoS,quality of service）条件下最大化认知中继网络频谱效率的数学优化模型,利用拉格朗日对偶松弛法获得了该优化问题的解,在保证主用户传输性能不受影响的前提下,提高了认知中继网络的频谱效率。仿真结果表明该文提出的功率分配方案与等功率分配方案相比提高了性能增益。同时表明在非完全信道条件下获得的频谱效率与完全信道条件下的频谱效率近似,但减少了系统信息的反馈量和实现的复杂度,有利于该方案的工程应用。     

高速无线个域网多视频流信道时间分配算法

研究了视频传送时的信道时间分配问题.根据视频帧的不同重要性和长度等,预留不同带宽,从而加强公平性.同时利用不同方法对不同重要程度的视频帧进行差错保护,从而提高实时视频业务的性能.在此基础上,提出了一种保证服务帧率公平的高优先级帧最小瞬时权重优先的信道时间分配算法.仿真表明:所提算法较已有算法在同等公平性下可解帧率平均提高5 %,在网络负载严重的情况下能提高11 %.