认知蜂窝异构网络中能效优化的资源分配算法

在认知蜂窝异构网络中,针对大规模部署认知家庭基站带来的能量消耗问题,研究了两层异构网络上行链路的资源分配算法.提出了一种基于双循环迭代的资源联合分配算法,在实时用户服务质量(quality of service,QoS)需求约束和跨层干扰约束下最大化认知系统能量效率,将分数形式的能效函数等价转换为减数形式,使优化问题近似确定为凸优化形式,并通过迭代方法求解.仿真结果表明:该算法能够快速收敛到最优能效,并保证了实时用户的QoS需求,有效提高了系统能量效率.     

LTE中基于能效的多小区资源分配算法

随着绿色通信的提出,能效优化问题成为研究热点。针对LTE网络多小区联合、负载不均衡的场景,提出了基于能效的多小区资源分配算法。联合考虑用户的最小数据速率要求、系统能耗,通过引入用户转移时的3个准则,实现了网络的节能和用户最小速率要求的满足。仿真表明,与传统资源分配算法相比,所提算法在满足用户最小速率要求的同时更有效地降低了系统的能耗,优化了系统能效。     

OFDMA中继网络上行链路资源分配算法设计

针对放大-转发OFDMA中继网络上行链路,考虑具有不同QoS要求的异构业务场景,在用户与中继独立功率约束条件下,提出一种子载波对匹配分配与功率分配算法,以实现在满足非弹性用户速率需求前提下,最大化弹性用户和速率的目标.为降低算法计算复杂度,将原混合二进制整数规划问题分解为子载波对匹配分配,非弹性用户与中继、弹性用户与中继联合功率分配三个子问题,从而实现计算复杂度从指数级别到线性的下降.仿真结果显示,所提方案能够满足非弹性用户的速率需求,且弹性用户的和速率容量明显高于等功率分配原则和未进行子载波匹配下的资源分配算法.     

基于联盟链的无线接入系统中凸优化资源分配算法

由于在数据共享和信任上的特点,区块链及其联盟链可能被集成到新一代的无线接入系统.针对大规模物联网应用场景所需要的安全接入机制,提出一种分布式的安全资源分配方案.该方案是一种凸优化证明共识机制,并且便于解决优先级问题.仿真结果表明,所提算法能够在大设备数目下提高无线接入网的安全性能和实现差异化的无线资源共享.     

NOMA残余干扰下D2D网络的能效资源分配算法

为了解决非理想串行干扰消除（serial interference cancellation,SIC）解码引起的残余干扰给非正交多址接入（non-orthogonal multiple access,NOMA）增强型设备到设备（device-to-device,D2D）组链路带来的高能耗、低信道利用率问题,提出一种基于能效优化的资源分配算法。在保证蜂窝、D2D组用户通信服务质量和复用子信道个数约束条件下,建立能效优化模型;使用一种以D2D组能效为权重的加权二部图最大匹配联合匈牙利算法为每个D2D组分配子信道;考虑到各接收机用户在相同和不同残余干扰下的能效问题,通过参数变换、Dinkelbach法和拉格朗日对偶法实现功率分配。仿真结果表明,提出的算法在非理想SIC条件下可有效提升系统D2D组链路的信道利用率和总能效。     

超密集网络中基于分簇的资源分配算法

针对超密集网络(ultra-dense network, UDN)中,严重的小区间干扰制约终端用户的数据速率问题,提出一种基于染色分簇的资源分配方案。该方案采用图论中的染色算法对微蜂窝接入点(femtocell access points, FAPs)进行分簇,利用簇内每个微蜂窝用户(femtocell user equipments,FUEs)的待发送数据量、排队等待时延以及受到的干扰强度来构建相应的优先级,计算每个簇的优先级,并设定高优先级的簇可优先获得信道增益良好的子信道;最后由拉格朗日乘子法求解功率分配方案,即利用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件和注水算法为FUEs分配功率。仿真结果表明,该方案能够有效地减小微蜂窝接入点之间的相互干扰,极大地满足用户的服务需求,同时提升了系统吞吐量和频谱效率。并且基于最大功率和最低速率的公平性准则能够动态地调整子信道功率,进一步提升了FUEs间的公平性。     

稀疏码多址接入系统中基于分层编码的多播资源分配算法

稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCMA)技术被认为是一种能有效提高频谱效率的技术。将稀疏码多址接入技术应用于无线多播通信中可以扩展多播系统的容量。对多播系统的容量进行了推导,采用分层编码技术应用在SCMA系统的多播传输中,使得系统容量不再受限于多播系统中最差用户的信道质量,采用资源分配算法来最大化多播系统容量。为了减少最优化问题的计算复杂度,又提出了快速次优化算法(fast suboptimal algorithm, FSA),该算法分为码本分配和功率分配2个阶段。仿真结果显示,提出的快速次优化算法在SCMA系统中的多播系统功效要优于正交频分多址接入(orthogonal frequency division multiple access, OFDMA)系统中的多播系统功效。并且,在SCMA系统和OFDMA系统中,提出算法的系统功效都要远优于传统多播(conventional multicast, CM)策略的系统功效。     

基于蚁群算法的有线接入网络集中器拓朴设计

提出了一种基于蚁群算法的有线接入网络中集中器的拓朴设计．通过蚁群算法选择比较合理的集中器设置方案，即使蚂蚁的一次游程形成一棵生成树（即一个规划方案），重复执行这些过程，当达到一定循环次数时得到较优的连接方案．实验结果表明该算法可以得到较满意的连接，使连接距离接近最短，降低成本，优化集中器的拓朴结构．     

基于拟牛顿内点法的认知车联网能效优先资源分配算法

为了提高认知车联网中多用户资源分配的能效及实时性,提出了一种在信道状态信息不理想情况下最大化系统能效的资源分配算法.联合考虑额定系统传输功率、主用户干扰阈值、最低通信速率以及用户间比例公平性等约束条件,将主用户的干扰约束条件转换成概率型约束条件.然后,采用Bernstein近似的方法处理该概率型约束,通过设置公平门限来解决用户间的比例公平性问题.最后,分别采用高、低复杂度的子载波分配算法,配合拟牛顿内点法进行功率分配.仿真结果表明,所提算法的能效约为最优解上界的93%,既能满足系统能效要求,又降低了计算复杂度,适用于对实时性要求较高的车联网系统.     

基于能效优化的MapReduce异构云环境任务调度算法

提出了一种在异构MapReduce集群中的能效优化管理策略.基于数据中心服务器节点的数量、性能参数运行时间等估算出任务调度的响应时间,设计了一种启发式的任务调度算法,可以很好地满足能效优化的目标.     

基于能效的异构网络休眠算法研究

基站休眠技术被认为是提高无线异构网络能效的最有效方法之一.通过对休眠算法进行分析发现,集中式算法的性能往往比分布式算法更好.但是,随着网络规模的增大其计算复杂度将会异常巨大.由此,本文提出了一种基于分簇的混合式休眠算法.该算法在保持所有宏基站开启的情况下,首先在时间上对基站的休眠分簇时间进行划分,随后将所有微基站以其能效为标准进行合理的自适应分簇,尽量关闭簇内能效较小的家庭式基站,最后通过PSO算法进行休眠组合的确定.仿真结果表明,该算法的计算复杂度要远低于其他集中式算法,能耗性能与集中式算法相同,高于其他分布式算法,整体性能更强,在保证网络通信服务质量的基础上,极大地提高了网络能效.     

基于用户服务质量和能效的SCMA资源分配

为提高移动通信中用户服务质量(QoS:Quality of Service),解决系统总能效和用户服务质量不能兼顾的问题,以稀疏码多址接入(SCMA:Spare Code Multiple Access)下行链路为应用场景提出了一种基于用户服务质量和能效的资源分配方案,将系统的容量和能耗作为主要方向进行优化。使用贪婪算法对用户进行码本分配,采用丁克尔巴赫理论(GDA:Generalized Dinkelbach’s Algorithm)将其转化为一个凸优化问题进行迭代求解,以本次计算得出的用户最低服务速率作为下一轮运算的系统最低服务速度重复进行用户码本和能耗轮换计算,直到系统中用户最低通信速度变化低于预设值或达到最大运算次数为止,使系统的容量及能耗达到较好的情况。通过理论分析和仿真结果表明,所提出的SCMA分配方案能有效提升下行链路的用户的通信速率和系统能效。     

基于免疫克隆优化算法的传感器网络资源分配

基于无线传感器网络中资源分配的NP特性,提出了一种基于免疫克隆优化的资源分配算法.具体给出了资源分配问题的数学模型和免疫克隆算法实现过程,还包含免疫算法求解中的关键技术,抗体克隆时根据激励度进行,保证了解的多样性并避免早熟收敛.实验结果表明,本算法目标检测成功率高,具有较好的检测结果.     

基于拍卖的网络切片虚拟资源分配算法研究

网络切片可以针对不同应用场景的网络速率、时延、可靠性等需求,根据业务对网络功能、安全性等需求构建虚拟的逻辑网络,该技术是5G的关键技术之一。针对网络切片多样化的QoS需求,提出了一种以最大化收益为目标的虚拟资源分配优化算法。该算法针对各个切片业务需求的差异性以及当前用户状态定义切片优先级,并以价格代替信誉因子,确定网络切片需求资源的拍卖报价,并根据可回收的资源量动态地更新和确定价格基准,再将资源优化分配问题转换成为拍卖问题,结合价格更新算法以及资源分配算法并进行求解,为各个业务切片分配资源。仿真结果表明,所提出的资源分配算法可以在满足切片多样化的QoS需求的同时有效提升用户业务体验满意度。     

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.     

基于社交蜘蛛优化算法的园区移动社交云资源分配机制

为实现园区云资源与移动云资源的协作式管理,提出了一种新型的基于社交蜘蛛优化算法的园区移动社交云资源分配机制.首先,为了保证买方和卖方能够分别给出合理的资源出价与要价,该机制采用动态博弈的策略决策出买方的出价和卖方的要价,并据此得出移动社交云资源的成交价格;然后,为了合理、有效地分配云资源和提高用户的满意度,将园区云资源和移动社交云资源进行结合,提出了基于社交蜘蛛优化算法的新型协作式资源分配方法,同时,设计优化目标函数,并根据移动社交云资源的成交价,求解出最优的资源分配方案.仿真实验结果表明,所设计机制在资源成交率、价格满意度和社交满意度方面优于EDA机制.     

异构蜂窝网络中基于SWIPT的D2D资源分配算法研究

为了解决异构蜂窝网络中D2D(Device-to-Device)通信干扰导致系统能量效率下降的问题,提出一种基于SWIPT的D2D通信资源分配策略,以实现D2D链路的能量效率最大化。该策略对系统中多种干扰进行建模,构建干扰图和伙伴候选集合;将优化问题转化为功率控制和信道分配两个子问题,运用KKT条件和拉格朗日乘子法,求解D2D链路复用候选集中子信道的最优发射功率和功率分割比。仿真结果表明,所提出的分配策略能明显提升系统的能量效率,在保证服务质量的前提下能有效提高D2D用户接入率。     

基于频谱切片的弹性光网络中可调度请求资源分配算法

针对确定业务开始时间和结束时间特性的可调度请求加重了弹性光网络的资源碎片率和带宽阻塞率的问题,设计了一种配置频谱切片机的弹性光网络节点结构,并提出一种基于频谱切片的可调度请求路由频谱和时间分配(SS-RSTA)算法。在路由选择阶段,设计了一种综合考虑路径长度、路径碎片率和节点可用频谱切片机数量的路径权重值的路由选择策略,为可调度请求选择路径权重值最大的路由;在资源分配阶段,采用链路的资源碎片感知方法为可调度请求选择可用的频谱和时间资源窗口;当资源分配失败时,采用频谱切片准则将可调度请求切分为多个子带宽请求,以增加可调度请求频谱分配成功的概率,提高频谱-时间碎片的利用率。仿真结果表明,所提算法可改善网络的带宽阻塞率和提高网络的频谱利用率。     

基于自适应任务卸载的蜂窝网络计算资源分配算法

移动边缘计算中的任务卸载是当前的研究热点.随着蜂窝网络中移动终端数量的快速增长,由于计算资源有限,任务卸载时出现了时延长及资源分配不均衡的问题.针对该问题,提出一种基于自适应任务卸载的蜂窝网络计算资源分配算法.该算法先根据用户周围的资源分布情况,自适应为每个用户选择最佳卸载模式;再根据计算资源使用情况,自适应为基站用户选择最优卸载决策并分配计算资源.仿真结果表明：与其他4种算法相比,该文算法的系统效用增益最大.     

基于用户个性化需求的网络接入选择算法

在异构无线网络中,针对用户个性化需求满足不够的问题,提出了一种优化用户个性化需求的网络接入选择算法.通过获取的历史接入数据和当前候选网络数据,按照个性化需求,把参数分类为成本、系统性能和稳定性3大类属性,采用模糊层次分析法计算用户对3大类属性的期望收益和当前收益,基于用户的上述收益,引入心理曲线函数,构建用户满意度模型...