基于遗传算法的可重配置无线通信系统动态规划和管理

可重配置无线通信系统动态规划和管理是个复杂的组合优化问题,本文提出基于遗传算法的动态规划和管理方法,有效解决了复杂场景下的动态规划和管理问题,该方法能够在合法解空间中快速收敛到最优解,满足动态规划和管理的实时性要求。业务分布规划是动态规划和管理的核心部分之一,本文提出基于不同RAT频谱利用率差异的优化业务分布规划方法以进一步提升系统整体资源利用率,仿真结果表明基于优化业务分布规划的动态规划和管理方法相比基于传统业务分布规划的动态规划和管理方法大幅度提高了系统整体频谱资源利用率。     

基于蛙跳博弈优化算法的光网络动态频谱分配方法

由于光网络中的路径跳数过多或距离偏大,使寻找可用的频谱资源难度增加,导致光网络动态频谱利用率降低、网络效益较少且阻塞率较高,为此,提出基于蛙跳博弈优化算法的光网络动态频谱分配方法。采用OHM(Optimized Link State Routing Protocol using the Highway Model)路由算法,选择与业务请求对应,且满足跳数最小、调制等级最高的候选路径,找到可用的频谱资源。根据获取的频谱资源,在光网络中将最大频隙号在所有链路中最小作为目标,构建光网络动态频谱分配的目标函数。并在约束条件下,采用蛙跳博弈优化算法对目标函数求解,获取的解即为光网络动态频谱分配最优结果。实验结果表明,该方法的阻塞率低、频谱利用率高、网络收益高,具有实用性。     

无线mesh骨干网络的路由与调度联合优化算法

在基于TDMA的无线mesh骨干网络中,考虑路由和调度的联合优化问题,最大化系统频谱利用率.综合考虑了节点业务、路径平均容量以及干扰等因素,提出了一种新型路由策略.对于汇聚网关的业务模式,提出了一种基于网关瓶颈极大团相关性的链路调度策略.考虑路由算法和调度算法的联合优化,设计了链路调度模块和路由模块的信息交互策略.仿真结果表明,该联合算法对于各种节点业务分布和各种干扰环境,均可很好地提高系统频谱利用率,在保证一定通信速率的情况下,节省了能量,实现绿色环保通信.     

基于人工智能优化理论的无线电频谱分配

为了提高无线电频谱的利用率,提出一种改进蚁群算法的无线电频谱分配方法.以系统带宽收益最大化为目标优化函数,引入自适应搜索窗口限制蚁群算法的活动范围,并对局部信息素和全局信息素进行改进,加快了最优解的搜索速度,降低了陷入局部最优解的概率.仿真测试结果表明,改进后的算法能够快速找到无线电系统频谱分配的最优方案,系统效益优于对比算法.     

认知无线电网络中基于图着色的动态频谱分配

动态频谱分配是解决认知无线电网络中频谱资源利用率低下的有效手段.针对现有频谱分配中认知用户"饿死"这一难点问题,以最大化系统接入率为目标,提出一种基于图着色的动态频谱分配算法.构造了基于图着色模型的效能函数,通过动态更新可用矩阵完成有效的频谱分配.一系列仿真实验表明,所提算法获得了较高的系统接入率,兼顾了系统的吞吐量和公平性,具有比现有算法更优的性能.     

协同网络下分布式跟踪的动态传感器管理

协同网络系统采用分等级的分布式信息处理结构,在实现对杂波中多目标的精确跟踪时,需要考虑量测起源不确定性问题和传感器对目标及局部融合中心的同时分配问题.针对上述问题,文中提出了一种适用于分布式跟踪的动态传感器管理方法.首先以修正Riccati差分方程的解作为目标跟踪性能的评价标准,据此构建传感器管理的目标函数,然后根据分层优化策略,利用蚁群算法实时求近似优解,最后基于分布式融合算法获取多目标的最优跟踪轨迹.仿真结果表明,与NN分簇和MV分簇两种传感器管理方法相比,文中所提方法具有更高的目标跟踪精度和网络资源利用率.     

认知无线电中基于极大独立集的频谱分配算法

针对认知无线电系统的特点和要求,建立图论着色扩展模型,提出一种基于极大独立集的频谱分配算法.在不考虑频谱效益差异性的情况下,该算法能够有效兼顾频谱分配的利用率和公平性,并能够减小分配的收敛时间,更加适合认知无线电动态频谱分配的实际要求.对于算法的频谱利用率和公平性能,该算法与列表着色贪婪算法和列表着色公平算法进行比较,仿真结果分析验证了该算法的性能.     

基于统计信息与多队列的CR动态频谱分配

现有动态频谱分配方法主要着眼于频谱分配的无冲突性、以及频谱利用率最大化等方面,没有充分考虑动态频谱的统计信息、用户不同业务需要不同带宽以及实时性-非实时需要等问题。为此,提出一种基于统计信息与多队列的CR动态频谱分配,并将一般独占分配方法与频谱池共享方法进行比较。仿真结果表明,在集中控制的情况下,频谱池共享能保证较好的分配公平性、频谱切换性和提供较高的系统吞吐性。     

基于缓存的双动态无线接入算法

提出了一种新的无线网络中的可用于实时及非实时业务的呼叫接纳控制算法(DDT-Q算法),通过动态调节双门限的阅值,并对溢出的非实时业务进行缓存,同时为兼顾非实时业务的VBR特性而采用了动态调节分配带宽的方法.大量的分析及仿真实验的结果均表明,该算法能够同时满足给定的实时及非实时业务服务质量要求,并使系统整体资源利用率达到最大.     

一种动态频谱分配的认知无线网络路由协议

在无线网络中,采用动态频谱接入策略的认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术解决了频谱资源紧张以及利用率低的问题.基于该技术,采用ON/OFF过程对主用户行为进行建模,提出了一种信道可用性的动态源路由协议(CADSR).该协议通过认知节点相互告知彼此的信道感知结果建立邻居节点信道列表,在寻路的过程中通过查找邻居信道列表选择可用性较高的信道来优化信道分配,其路由维护机制也针对认知网络中的间歇性连接问题进行了设计.实验表明,该协议相对于DSR协议能够有效地提高频谱利用率并降低重路由概率.     

云计算虚拟机群中带遗传算法的负载均衡算法

研究面向单个云的虚拟机群,以最小化任务响应时间和资源损耗代价为优化目标,提出基于遗传算法的负载均衡优化算法.所提算法实现了自适应的变异概率,并且可以根据用户任务的实际需求动态地调整系统响应时间和资源损耗在整个优化过程中所占的比重.模拟仿真结果表明,该算法不仅能够满足用户需求,而且能够获得较高的资源利用率.     

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.     

基于多属性的二次迭代SAW供需匹配网络的研究

由于目前密集的无线通信用户数量、海量的通信业务数据交互的发展趋势,要求通信网络在单位面积上提供更优的供需匹配平衡策略.现有的无线网络频谱资源分配是一种固定分配方式,无法高效地利用有限的频谱资源,使得供需频谱分配不平衡性凸显.针对认知无线电技术领域中频谱资源管理进行了研究,提出一种基于多属性的二次迭代SAW供需匹配网络选择方法.该算法将频谱切换过程中采用的频谱判决机制由传统的顺序匹配法转为多属性加权判决.通过融合多属性效用理论和将无线通信业务分级,优化决策效果,改善了顺序匹配法,大大提高了频谱利用率.通过仿真对比,可以看到在同一段频谱的分配增益牺牲较小的应用场景下,频谱切换开销得到了大幅度降低,较理想地简化了分配方案的复杂度,进而提高了频谱利用率,使得算法的优化得到具体实现.     

弹性光网络中负载均衡的优先共享通路保护

为在弹性光网络中实现最大化的备份频谱资源共享,提出了一种基于负载均衡的优先共享通路保护算法.在降低网络的阻塞率和保护开销时,综合考虑业务的传输距离、频谱资源利用率及链路状态等因素,建立整数线性规划模型确立优化目标,并提出启发式算法对路由和频谱分配联合优化选路,从而提供100%的单链路故障保护.仿真结果表明,与传统共享通路保护算法相比,所提算法在降低网络阻塞率的同时更有效地降低了保护开销,最大限度地实现备份频谱资源的共享.     

认知环境中一种改进的CSMA接入方法

认知无线电技术通过感知无线环境寻求可用频谱资源,进行智能的、动态的频谱接入,打破了传统无线通信系统固定划分频谱资源的方式,从而提高了频谱资源的利用率.结合认知无线电的特点和802.11 CSMA/CA,改进了RTS-CTS帧、虚拟载波侦听、回退机制,提出了一种适合认知环境的改进的CSMA接入方法,并分析了此接入方法的性能.     

基于IEEE 802.11e MAC的联合无线资源管理

联合无线资源管理（JRRM）是针对耦合多种无线接入技术的异构网络进行无线资源管理的一种新型机制,其目的是基于重配置技术和业务分流来整体优化异构网络的资源利用率。这种资源管理机制对其管理的各个接入网提出了QoS保证机制的要求。IEEE 802.11e的提出为WLAN提供了MAC层的QoS保证机制,从而促使JRRM能够高效工作。对基于IEEE 802.11e MAC的JRRM进行介绍,并分析了在联合会话允许控制和联合资源调度方面,基于IEEE 802.11e MAC的方式能够改善异构无线环境中的网络性能。     

基于OFDM的认知无线网络资源分配

无线频谱资源的稀缺是限制无线业务持续发展的瓶颈.认知无线电作为一种新兴的技术,改变了传统的授权使用无线电频谱的方式.它通过允许非授权用户伺机接入授权用户的频谱,来提高频谱利用效率,被认为是解决无线频谱资源短缺问题的一种有前途的方法.而正交频分复用技术(OFDM)由于能够自适应调整子载波和功率分配参数,实现动态资源分配,进而成为了认知无线网络中可行的空中接口.本文基于OFDM的认知网络中的资源分配问题,给出了多用户认知网络基本的优化模型,引入了认知无线系统中频谱有效和能量有效的资源分配问题,并通过分析问题的数学结构,设计出快速算法进行求解.     

基于离散频带的中继协作网络频谱聚合算法研究

随着移动通信的高速发展,传统的连续频谱分配策略已经无法满足当前用户的带宽需要。LTE-A建议采用频谱聚合技术,通过聚合离散的频谱碎片,解决用户对带宽资源的需求,动态地改善频谱效率。针对两跳中继协作通信系统,综合考虑频谱利用率和协作速率双重因素,提出了一种基于离散频带的中继协作网络中的频谱聚合方法。仿真结果表明,与传统的连续分配方法相比,该方法可以大幅度地提高系统吞吐量,改善频谱利用率,从而满足用户日益增长的带宽需求。     

长期演进系统中改进的软频率复用方案

给出改进型软频率复用(SFR)方案的目的在于提高边缘区域的性能,改善传统SFR无法适应长期演进(LTE)系统中业务的动态分布和频谱分配灵活性低的缺点.该方案将一部分频谱资源划分为共享频段,边缘区域对其有较高的优先权.仿真结果表明,改进方案能够有效改善边缘区域性能,提高了频谱分配的灵活性.     

基于干扰抑制区的D2D通信模式选择方案

设备到设备(Device to Device,D2D)直通技术通过复用蜂窝系统的频谱资源来提升频谱利用率,已经成为5G候选技术之一.然而,资源复用带来了干扰管理和通信模式选择等难题.为此,文中结合干扰管理研究D2D通信模式选择问题,与现有研究仅考虑D2D链路对蜂窝链路的干扰管理不同,文中同时考虑蜂窝用户和D2D链路的干...