IP流分流的异构无线网络负载均衡

摘要： 针对传统异构无线网络硬负载均衡方法业务阻塞率较高的问题,根据软负载均衡方法,提出了异构无线网络中基于IP流分流的负载均衡算法. 该算法通过数值分析得到最佳分流比率,在用户请求网络接入或切换时,根据最佳分流比率将用户业务分成子流,并把各子流接入或切换到相应网络,保证了网络间的负载均衡. 仿真结果表明,所提算法相对于传统的硬负载均衡方法,降低了业务阻塞率和业务丢包率.     

改进的异构无线网络接入选择方法

针对全IP业务,该文针对LTE/WiMAX异构无线网络提出一种改进的基于可变传输单元的接入选择算法. 算法利用二维资源单元计算系统容量,通过引入负载转移和可变传输单元,合理分配系统资源,更有效地为全IP业务服务. 利用排队理论建立系统四维马尔柯夫排队模型,分析并评价了系统性能. 仿真结果表明,与原有接
入选择算法相比,该算法更符合网络实际情况,在保证异构无线网络实时业务性能基础上,有效提高了非实时业务性能及系统总资源利用率.     

异构认知网络中基于非随机接入方式的对等接入策略分析

针对无线网络环境中的异构网络提出了一种基于非随机接入方式的频谱接入策略--对等接入策略,其中两个异构网络关系是平等的,网络中的授权用户具有认知功能,并且一个网络中的授权用户能动态地接入另一个网络进行通信. 利用连续时间马尔科夫模型表征用户行为,并根据用户的阻塞概率和强制中断概率衡量系统性能,分析系统中用户的吞吐量. 与传统非共享接入策略进行对比,仿真结果表明对等接入策略能提高系统性能.     

基于博弈论的异构无线网络动态选择

下一代无线通信网络的主要特征之一是移动终端可以灵活接入各个网络. 在异构网
络共存的下一代通信中,网络选择技术能提高频谱利用率和网络容量. 为此,设计了一个基于
非合作博弈的网络选择机制,以保证移动终端能从异构网络中选择合适的网络接入. 证明了
该博弈为潜博弈,分析了该机制中博弈的纳什均衡存在性和可行性,并设计了一个基于反应
动态机制的最优迭代算法求解博弈. 仿真表明,该算法能够收敛到纳什均衡,且其网络选择机
制具有近似最优的性能.     

基于类Matern点过程模型的异构蜂窝网建模

在研究异构蜂窝网基站部署及网络性能时,经常使用随机点过程模型,其中泊松点过程模型是一种常用模型.针对泊松点过程模型中存在多点聚合的现象,引入类Matern点过程模型,对比分析了使用类Matern点过程模型与泊松点过程模型时系统的接入概率和系统效能.结果显示,所用模型能在使用较少资源的情况下显著提升系统效能.进一步针对类Matern点过程模型与泊松点过程模型都存在用户更倾向于接入宏蜂窝的问题,引入一个偏好因子,使得选择毫微微蜂窝的用户更多,从而使网络负载得到均衡,网络性能得以提升.     

无线多媒体网络中应用降质策略的呼叫准入控制研究

提出了无线多媒体网络中一种应用降质策略的呼叫准入控制算法,通过降低某些可容忍质量下降的呼叫的质量,来获得小区中所有业务的呼叫阻塞率和切换呼叫掉线率均很小的性能改善.为降低在网络负载较大时多媒体业务过快的降质速度,算法针对3种不同降质水平采取了不同的策略.仿真结果显示该算法简单易实现,具有很低的呼叫阻塞率、实时业务呼叫掉线率和带宽损失比例,优于现有的其他方案.     

无线系统中的最佳预留保护信道数

分析了考虑切换优先并采用预留保护信道法的无线系统的性能,提出利用一个综合阻塞率和掉线率这两个性能指标的系统服务等级变量作为系统服务质量的指标.分析结果表明,利用服务等级值可以在阻塞率和掉线率之间达成比较好的折衷,并且可以用来确定最佳的预留保护信道数和系统可以容纳的最大负载.     

一种分布式动态负载均衡调度算法

目前计算机应用服务系统经常采用集群系统,负载均衡调度是集群系统的关键.在通用负载均衡调度算法的基础上,提出一种分布式动态负载均衡调度算法.该算法动态收集、统计和分析服务器的信息,以此为根据完成服务器负载均衡的任务,能够实现集群正常调度.在此基础上,采取分布式调度的策略,提高负载均衡调度的效率、性能,以使其对业务系统整体性能的影响最小.     

一种冲突最小化的移动Ad-Hoc网络拓扑未知动态TDMA协议

在移动Ad-Hoc 网络中,传统的时分多址接入协议强烈地依赖于网络拓扑的精确信息,因此在移动环境下它们的效率和鲁棒性很容易遭到破坏.该文提出了一种新的基于冲突矢量的拓扑未知冲突避免算法及相应的协议,该算法支持各个节点独自完成随拓扑变化的动态时隙分配自适应,使信道竞争与共享冲突最小化,形成了一种不依赖于详细的网络拓扑信息,以及自适应网络和负载变化的动态TDMA协议.仿真结果显示,相对于传统的拓扑未知TDMA协议,网络规模越大、邻节点数越多或者业务量越大,新协议对网络吞吐量的性能提升就越大.     

用于3G网络监管的负载平衡方法及其稳定性分析

为了处理3G网络监管系统中产生的海量数据,该文提出一种负载平衡算法.在分布式动态负载平衡模型的基础上,采用负载选择分配策略设计了随机转移负载的时延模型,并给出了增益系数的取值.根据控制论的相关理论和方法对该算法进行稳定性分析,验证了本算法符合3G监管需求,并据此修正了多余负载转移的百分比公式.     

认知网络中的容量最优机会干扰对齐接入

在传统认知网络中,认知用户只能接入主要用户的空闲频带,而不能同时与主要用户共享带宽. 为了更有效地利用频谱资源,提出一种容量最优机会干扰对齐接入算法. 在保证主要用户信道容量的基础上,认知用户与主要用户可以占用相同的频带同时接入网络,且认知用户对主要用户的干扰为零. 所提出的算法由混合网络基站估计信道状态信息,并计算主要用户的信道容量和系统总信道容量. 根据容量最优的准则确定预编码向量及解码向量. 当主要用户的信道容量与未接入认知用户相比几乎不下降,且总信道容量大于未接入认知用户的总容量时,认知用户以容量最优机会干扰对齐的方式接入网络. 仿真结果表明：在相同信道状态条件下,所提出的算法较现有算法具有更优的信道容量并可提高认知网络频带利用率.     

Fast-FHMA/MFSK系统中基于分集接收MMSE的多用户检测算法

利用快跳频信号帧间信号一致性以及分布式网络的特点,提出了基于分集合并接收的最小均方误差准则的快跳频多址多用户检测算法.算法适合同步和异步系统,具有较强的抗虚警和抗漏检能力.仿真结果表明该算法能明显提高分布式对等网络终端消除同信道干扰的能力,且相对已有中心功率控制的同步和异步多用户检测算法,该算法可以进一步改善系统的BER性能.     

基于用户数量的园区网络设计

为了便于因区网络的设计和管理,本文通过对美国FCC相关Internet带宽标准、IPTV流量测量与分析,以及经典排队理论等三种方法进行综合研究,提出了一种新的基于用户数量的因区网络设计方法．计算出网络或链路的用户的中值和下限值,并将此值与以太网链路类型直接映射,能快速计算园区网络所需的核心层、汇聚层和接入层带宽．     

实现节点负载均衡的无线传感网能量高效分簇方法

分析了分簇无线传感网中的负载不均衡问题,提出了一种实现节点负载均衡的无线传感网能量高效分簇算法. 根据网络模型计算出最优网络分簇数量,通过调整节点的通信半径来控制网络分簇的大小,以分布式周期性迭代的方法竞争选举簇头,形成合理的网络拓扑结构. 不同网络条件下的仿真实验证明,该算法能有效地均衡网络节点负载,从而降低节点能耗,延长网络生存时间,其性能优于典型的无线传感网分簇算法LEACH和HEED.     

基于生成对抗网络的异质信息网络表征学习

鉴于传统的异质信息网络通常存在的高维稀疏性缺点,首先提出将异质信息网络的高维顶点嵌入低维向量空间的无监督学习模型—— 基于生成对抗网络的异质网络表征学习(heterogeneous network representation learning based on generative adversarial netwo...