自适应延迟感知的光无线混合宽带接入网节能机制

利用数据的延迟容忍特性,提出了一种自适应延迟感知光无线混合网络节能机制.为了充分利用数据的延迟容忍度,网关动态地感知数据的到达率,采用排队模型来分析网关能耗和数据延迟,从而自适应地选择休眠周期;同时,采用多网关均衡负载机制来减小网关休眠带来的路径重建延迟和拥塞,从而减小因休眠而增加的延迟.结果表明,所提出的机制可降低网关总能耗36%,并有效提高网关利用率,降低网络中数据的路径延迟.     

基于OpenFlow的光与无线融合接入网控制架构

为了有效提高光接入网网络资源利用率,满足不同用户差异化服务质量(quality of service,QoS)的业务需求,解决不同用户数据流量缺乏动态控制和智能调度的问题,提出一种基于OpenFlow的光与无线融合接入网控制架构。该架构通过部署OpenFlow代理,延伸了控制器的控制深度到光线路终端(optical line terminal,OLT)和光网络单元(optical network unit,ONU),设计了智能化控制权限的动态下放和回收机制,从而实现了功能的整体控制和资源的灵活调度。该控制架构能够以全局视角实时获取网络、用户及业务信息,根据网络状态以及网络资源的情况,动态灵活智能地制定和调整各个交换节点的数据处理规则,实现资源优化配置,可以有效提高网络资源利用率和满足不同用户差异化的业务需求。     

水声无线传感网中延迟敏感应用的跨层方案

在能量受限的水声无线传感网络中,为了满足不同业务的通信质量,提出了一个分布式的跨层方案,综合考虑传输层、网络层、物理层因素,延迟容忍的用户在传输层进行流量控制,并根据当前信道状态和网络层队列,通过Lyapunov优化和发射功率控制来进行资源分配,以保持整个网络队列稳定,满足网络公平性.仿真结果表明,此方案在满足延迟敏感用户服务质量(QoS)的同时,能够最大化延迟容忍用户的数量.     

光接入网中低延迟高能效动态带宽分配算法研究

巨大的能源消耗以及高延迟已经成为阻碍无源光网络进一步发展的主要困难.为了解决这个问题,绿色动态带宽分配算法最近被广泛地研究.然而,这些所提出来的方案并不能在降低能耗的同时满足低延迟的要求.在本文中,一个高能效低延迟的动态带宽分配方案被提出,称之为"组合配对动态带宽分配算法"(Pair-Wise Combination,PWC).本文所提出的PWC动态带宽分配算法能够动态地改变轮询次序,以压缩周期长度,提高了延迟性能.不仅如此,该方案在同时考虑了上、下行数据传输的情况下,还能提高无源光网络的能耗效率.仿真结果表明,该方案能够极大地降低能耗,同时还能有效地降低业务延迟.仿真结果表明,在光网络单元的个数为16,上行网络负载为0.3时,PWC方案下的上行延迟为1.18ms,节能效率为91.1%;而与之对比的ECS能耗节约方案的上行延迟为2.33ms,节能效率为89%.提出的PWC方案优于已有的ECS节能方案.     

基于M/M/c休假排队模型的虚拟机调度策略

为了提高云系统的节能水平,同时保证用户的服务质量,提出了基于M/M/c休假排队理论的虚拟机(VM)调度策略.考虑到VM状态频繁切换对系统造成的损失,引入同步休眠和异步休眠相结合的休眠机制,同时设定休眠唤醒阈值以保证用户的服务质量.构建具有多服务台休假排队的二维Markov随机模型,运用拟生灭过程(QBD)和矩阵几何解等数学工具,给出了系统用户请求的平均延迟、处于各状态的平均VM数和空闲率等性能指标的解析式.最后通过数值实验验证了所提策略的有效性.     

一种基于跨层优化的低延迟无线传感器网络DE2协议

是无线传感器网络MAC协议中比较具有代表性的一种协议，针对S-MAC协议的周期性侦听和休眠机制造成网络中业务延迟较大的缺点，提出了一种基于跨层优化的低延迟无线传感器网络MAC协议(CAL-MAC)。CAL-MAC协议在S-MAC基础上，采用了具有跨层优化思想的自适应侦听机制$该自适应侦听机制中，节点根据路径信息来决定是否进行自适应侦听。通过数值分析,CAL-MAC在保证能量有效性的同时降低了延迟。     

基于异构蜂窝业务量预测的基站休眠策略

为了提高第5代(the fifth generation,5G)移动通信中异构蜂窝网络基站的频谱效率,提升用户的服务质量.提出了一种基于小波神经网络的基站休眠策略(neural network based stations sleep strategy in macro-femto heterogene-ous networks,NNSS),在神经网络预测模型中,把隐含层的传递函数用小波函数替换,并采用梯度下降算法,建立一个小波神经网络的预测模型.预测出家庭基站在一个周期内的业务量,根据预测值制定合理的基站休眠策略;同时考虑用户与基站间的中断概率,设计用户重关联算法,实现家庭基站对用户服务质量的优化.实验结果表明,基于小波神经网络的基站休眠策略在提高系统频谱效率的同时,降低了用户的中断概率.     

基于三维随机几何的小基站蜂窝网络能效分析

在绿色蜂窝网络的研究中,从能量效率的角度考虑基站密度对于网络部署的影响和基于基站休眠机制的节能都具有重要意义.基于三维随机几何理论分析小基站蜂窝网络的能量效率,将小基站和移动台的分布构建为空间泊松点过程模型;推导平均可达数据率、网络能耗和网络能量效率关于网络负载的闭合表达式;分析网络能效与小基站密度的关系.仿真结果验证了理论分析的正确性,一旦网络参数给定,通过合理配置基站密度,完全可以使得网络能量效率达到最大值.     

中继网络中基于能量效率的动态用户接入算法

为了解决中继网络中基于能量效率的用户接入问题,将用户数据需求严格受限下基于能量效率最优的动态用户接入问题建模为一个整数优化问题,该问题类似于一个NP-hard的多维背包问题.首先,采用穷搜法分析了该问题最优解的复杂度.然后,提出了一种低复杂度、高效的基于能量效率的动态用户接入算法(UAEEM).该算法在保证用户数据需求严格受限的前提下,按照系统射频端和电路端的能量效率最大原则,动态调整用户归属和中继的工作状态,以实现网络能量效率最大化.最后,通过仿真实验验证所提算法性能.结果表明,UAEEM算法能显著提高系统的能量效率、降低系统的计算复杂度,且其性能接近最优解.     

一种QoS动态通信量疏导模式

考虑用户通信量请求的服务质量QoS(Quality of Service)约束和网络资源约束,提出了一种光Internet中的QoS动态通信量疏导模式.该模式以最小化网络费用为目标,基于分层图模型和Dijkstra第k最短路算法,引入亲和度,尽可能把新到达的通信量请求疏导到能满足其带宽和延迟要求的已有光路上.仿真结果表明,本文提出的模式是可行和有效的,不仅支持QoS,而且提高光路利用率,有实用性.     

面向实时业务的快速公平性分组调度算法

长期演进系统(long term evolution,LTE)中的分组调度算法需要满足一定的QoS.针对最大权值时廷优先算法(modified large weighted delay first,M-LWDF)在用户公平性方面的缺陷,提出了基于线性优先级和非线性优先级的M-LWDF算法,以达到提升用户公平性的目的.仿真结果表明,所提出的算法能够在牺牲少量系统吞吐量的情况下,较大程度地改善用户公平性和业务的丢包率.     

基于Sarsa学习的基站休眠策略研究

在异构Macro-femto蜂窝网络中,随着日益增长的用户数量使得基站能耗问题变得更加严峻,提升整个移动系统能效的有效方式就是进行基站休眠。根据无模型理论提出一种基于Sarsa学习的动态基站休眠算法,算法通过基站学习环境中的用户流量,制定合理的休眠机制。仿真结果表明,提出的基于Sarsa学习的基站休眠算法能够有效提升系统能效     

基于电力物联网的边缘计算任务卸载优化

为了解决传统卸载模型仅涉及用户设备和边缘计算资源,而在云端资源利用上存在局限性的问题,通过有效利用计算任务时延、能耗及计算资源配置,提出了基于深度强化学习算法的计算任务卸载策略和资源配置优化算法,建立了边云协同的时延、能耗及能效模型,研究了用户设备数量、任务量、任务优先级等对时延、能耗及能效的影响。结果表明：边缘计算服务器资源配置为30 GHz较为合理;高级计算任务优先处理策略和计算资源优化分配,使得时延、能耗均较低;本文所提出的优化算法在时延、能耗及能效方面均优于其他3个对比算法,表明针对不同用户设备数量和计算任务量场景,本文所提出的优化算法和建立的模型能够更有效的实现基于电力物联网的计算任务卸载策略和资源配置优化。     

基于QoS的分级选择策略

讨论了QoS组成要素，提出了一种基于QoS的分级顺序服务策略．该策略是在服务质量保证协议（QoSGP）的基础上，将用户分成不同优先权的三个等级，按优先权从高到低为：VIP用户、IP用户和Common用户，不同等级的用户采用不同的服务质量计算方法，等级内则采用顺序或随机顺序的服务策略．从实验结果可知，该策略满足了不同层次用户的请求服务质量要求，最大限度地让各用户满意，并提高系统的整体服务质量．     

无线回传网络中队列感知在线功率分配策略

无线回传技术因其能大幅降低运营商成本开销、给用户终端提供根本上的灵活性并提高网络整体频谱效率等优势,是下一代移动网络中具有前景的解决方案之一。通过利用李雅普诺夫(Lyapunov)优化框架和凸优化理论,提出了一种基于队列感知的带内全双工无线回传网络功率分配算法。该算法在每个离散的资源调度时隙内,通过综合考虑信道和队列状态信息,动态地为各用户的接入链路和小基站的回传链路分配功率,以实现在保证网络稳定性和满足各用户服务质量需求的同时,最大化网络平均和频谱效率。此外,理论分析和仿真结果显示,所提出的算法可通过调整引入的控制参量的取值灵活地实现时延与谱效间的动态平衡。     

能量平衡与QoS保障的无线传感器网络机会路由

针对无线传感器网络应用中存在大量不可靠通信链路,很难实现能效优化与QoS保障,提出一种能量平衡与QoS保障的机会路由协议EQGOR,并结合机会转发特征建立了传输效率、转发时延、转发能效与节点剩余能量模型.提出了一种基于多目标粒子群的自适应转发集优化算法,该算法兼顾能量与QoS需求,能实现QoS保障并最大化网络生存时间....     

OFDMA系统中支持混合业务的跨层资源分配算法

针对正交频分多址接入系统（OFDMA）下行链路资源分配问题,提出一种支持混合业务的跨层子载波-功率-比特联合分配算法.引入平均时延控制因子和丢包率控制因子作为时延敏感（DS）业务服务质量（平均时延和丢包率）的控制参数;每分配1个子载波后立即对该子载波所属用户进行一次最优的子载波功率和比特分配,该联合分配方案可最大化系统功率效率.仿真结果表明：该算法既可同时保证不同类型DS业务的服务质量,又可提高时延不敏感（NDS）业务的平均吞吐量并保证用户间的公平性.通过调整2个控制因子不仅能满足不同DS用户的服务质量要求,还可在DS用户服务质量和NDS用户的吞吐量间达到不同的折衷,以满足各种系统设计要求.     

基于多目标优化的BRadio系统资源调度算法研究

不同特性和需求的业务共存是未来网络融合所必然带来的状况,也是影响业务性能的主要问题之一.首先简介基于BRadio的专用宽带无线接入网标准,然后通过分析业务特性,在MAC层上提出了一种多目标优化的资源调度算法.该算法包括基于带宽预留的接入控制算法和基于有限状态机的分组调度算法,针对系统带宽利用率、业务分级、时延性能和公平性进行了综合优化.最后通过仿真证明该算法能有效地在保证系统带宽利用率的情况下体现业务分级特性,并能够在时延性能和公平性之间取得很好的平衡.