基于机器学习的区分可用性抗灾难保护策略

针对灾难下空分复用弹性光网络中业务的保护成功率低、保护开销以及芯间串扰高的问题,提出一种基于机器学习的区分可用性抗灾难保护策略.首先,使用基于线性判别式分析的支持向量机感知业务可用性需求;然后,在此基础上采用动态竞争优先级分配,在确保业务可用性需求的前提下,为多链路故障提供最大化保护频谱的共享;最后,为了降低芯间串扰,设计了交替式频谱纤芯选择方案.仿真结果表明:该保护策略在提高业务保护成功率的同时,可以取得较低的频谱冗余率和芯间串扰.     

中继OFDMA系统的自适应资源分配策略

将中继OFDMA系统的资源分配问题建模成一个在每个接入节点功率受限,以及满足每个用户最小速率要求的条件下,最大化系统容量的数学模型,提出了一种基于对偶分解的资源分配算法,将该问题分解成若干个关于各个子载波的子问题进行求解,从而有效地降低了计算的复杂度.通过对各子问题的求解,可以获得最优的中继节点的选择方案以及功率、子载波的分配方案.仿真结果表明,该算法能够在保障不同用户速率需求的前提下,有效地提高系统的容量.     

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。     

多播OFDM系统中基于QoS保证的资源分配研究

分析多播OFDM系统中的资源分配问题,最优的功率子载波分配是NP-hard问题,为此提出三种次优分配算法:算法1对单播情况下的分配方案进行扩展,在初始分配后进行子载波调整,复杂度较高;算法2在等功率的假定条件下进行子载波分配,复杂度最低;算法3首先利用算法2进行子载波分配,然后通过注水进行功率分配,以提高系统性能.分析和仿真证明,所提算法是有效的,且其复杂度低,特别是算法2和算法3,非常适合于实际系统实现.     

基于深度强化学习的正交频分复用多小区蜂窝网资源分配方法

针对正交频分复用的多蜂窝网络系统,提出了一种基于深度强化学习的通信资源分配算法,该算法在满足资源分配高速率、低延时要求的前提下,同时产生信道分配方案和功率控制方案,从而最大化系统的能量效率。首先,在确定好基于正交频分复用的多蜂窝网络系统模型的基础上,将最大化能量效率的约束优化问题同深度Q强化学习算法进行问题映射。其次,将构建的深度Q神经网络（DQN）的多个隐藏层作为状态值函数,用以输出信道分配方案和功率控制方案,并实时与外界环境保持交互,不断迭代更新网络参数用以最大化系统能量效率。通过仿真对比实验可得,所提出的深度强化学习算法在保证低计算时延的同时,可获得接近于或高于其他算法的系统能量效率,且蜂窝网络规模越大,该算法优势越突出。     

一种基于直扩OFDM的分层空时编码结构

目的提高无线宽带下行传输中分层空时编码的性能。方法提出一种基于直扩OFDM的分层空时编码结构，利用一组正交扩频序列对每路发射信号进行扩频，接收机通过解扩区分各路发射信号。结果新结构有效抑制了共信道干扰，并采用RAKE接收以提高系统的性能；新结构保持了分层空时编码高传输率的优点，并可应用于无线宽带下行传输。结论仿真结果表明，新结构优于基于迫零算法分层空时编码的性能。信道估计、多用户检测，以及在时间选择性衰落下的问题，是今后进一步研究的方向。     

分层空时OFDM系统中多用户检测技术

提出了一种分层的空时正交频分复用(OFDM)系统结构,将分层的空时分组编码(STBC)应用于OFDM系统中,可在多输入多输出(MIMO)信道上提供分集增益并对抗频率选择性衰落的影响.在接收端采用一种层干扰抑制和干扰隐藏算法以克服多用户间的干扰,在分别解码每一层时抑制其他层的信号,然后在解码其他层时去除前面已解码层所产生的影响.利用该方法可在宽带无线信道上实现多用户可靠的高速通信.仿真结果表明,该系统具有很好的多用户传输性能.     

基于OFDM的认知无线电系统联合资源分配

为充分利用现有无线电频谱资源, 研究了基于正交频分复用的认知无线电系统, 以填充和下垫联合方式进行分配资源的问题, 提出了新的子载波分配算法和最优功率分配算法。该算法在保证总功率和每个子载波所受干扰在一定阈值内的前提下, 采用最优功率分配算法最大化次用户传输速率。同时, 为降低算法的复杂度, 将置零子载波功率算法应用到资源分配中。最后, 基于Worst-case 方法, 对次用户和主用户间的信道不确定性进行鲁棒性分析。仿真结果表明, 在相同条件下, 该资源分配最优算法和次优算法都优于单独的填充式或下垫式资源分配算法。     

一种适用于超视距通信的OFDM技术探讨

正交频分复用(OFDM)是最近新发展起来的一种高效调制技术，正广泛地应用于无线超视距通信领域。本文简要叙述了0FDM技术的思想起源、工作原理和数学模型，分析了保护时隙CP的作用，对0FDM这一编码技术所具有的抗码间串扰(ISI)特性进行了探讨，最后对0FDM技术的主要优点和研究热点进行了简单的归纳。     

CR OFDM系统中具有QoS要求的自适应资源分配算法

为了使CR OFDM系统能满足认知用户的QoS要求,针对系统中认知用户和授权用户间的互干扰影响,提出了一种具有QoS要求的自适应资源分配算法——ARAQ算法。算法中通过进行满足QoS要求的资源分配实现了容纳更多的认知用户,通过进行剩余子载波资源的再分配,进一步提高了频谱利用率。仿真结果表明:ARAQ算法比贪婪算法能容纳更多的认知用户数,同时频谱利用率很接近贪婪算法的频谱利用率且具有较低的算法复杂度。     

多层次周期性广播策略及其资源分配

提出了一种具有良好可扩展性的异步视频传输模型 :在网络层基于下一代高速互联网络将广泛支持的组播技术 ,在应用层创造性地使用了多层次的周期性广播策略 .从而较为有效地解决了在分布式多视频服务器环境下系统提供异步视频服务的性能、价格以及可扩展性问题     

网格系统中的层次化资源分配与任务调度

讨论具有大量任务数的一类应用在网格系统中的资源管理和控制问题．提出了具有层次化结构的资源分配与任务调度模型,它由任务分发器和次级调度器组成．上层的任务分发器根据任务的性质和需求,并参考下层次级调度器的执行情况,将任务分发到相应的次级调度器上;而下层次级调度器负责将分发来的任务进行实际的资源分配及调度工作．模拟分析表明随着次级调度器个数的增加,任务调度的并行性增加,但系统的优化趋势逐步减缓．在实际应用中,合理选择次级调度器个数,可在满足调度性能的同时减少设备投入．     

移动云计算任务分配策略研究综述

移动云计算是移动互联网与云计算技术相结合产生的一种新技术,移动云计算技术的出现为移动用户提供了愈加丰富的应用以及更好的体验。本文针对移动云计算技术应用与发展面临的任务分配问题,分析了移动云计算的三种应用模式,比较了任务分配时常用的三种启发式算法的优点和不足,并对其进行了分析和总结,对任务分配问题提出了未来的展望。     

Stackelberg博弈的MEC资源分配策略

移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)通过在网络边缘部署计算资源成为缓解终端设备资源匮乏的有效方案。针对设备计算资源无法满足任务需求的问题,提出一种基于Stackelberg博弈的MEC资源分配策略。该策略应用Stackelberg博弈理论将请求方、协作方的卸载过程描述为效用最大化问题以激发双方的协作积极性,并设计一种基于粒子群的Stackelberg博弈算法,以快速获得该优化问题的最优解。同时,由于区块链具有分布式、不可篡改等特性,出于对安全性的考虑,将其应用于协作过程的管理。实验结果表明,所提策略可以实现双方联合效用最大化,且相较于遗传算法的卸载方案;所提算法具有更快的收敛性能。     

一种基于资源使用阈值边界的虚拟机分配策略

虚拟机分配策略是提高云数据中心的物理主机利用率和降低能量消耗的关键技术。提出一种基于资源使用阈值边界的虚拟机(resource utilization thresholds virtual machine,RUT-VM)分配算法,建立了资源使用效率阈值边界和性能参数的数学模型; RUT-VM算法可以根据云端当前工作负载的状态来获得资源的使用效率情况,在工作负载高于或者低于设置的阈值上界与阈值下界时,将物理主机上的虚拟机进行迁移,放置到新的物理主机上。利用CloudSim3.0作为云数据中心的云端RUT-VM分配策略的测试环境。测试结果表明,RUT-VM分配算法可以减少云数据中心的服务等级协议(service level agreement,SLA)违规,保证云计算的服务质量, 与其它的虚拟机分配算法比较起来,可以明显的降低能量消耗。     

有效利用协同空间复用的"绿色"资源分配策略

构建绿色环保的移动通信网络已成为构建和谐社会的一个组成部分.针对未来通信系统的节能问题,提出了一种有效利用协同空间复用的资源分配策略.该策略通过动态调整源节点的发送功率和协作水平来控制参与协同的节点数,从而能够很好地为不同业务提供QoS保证,并且最大限度地节约系统资源的消耗.通过仿真验证了该算法在中断概率和节约系统资源方面的良好性能.     

基于指引因子蚂蚁算法的仿真资源分配策略

针对虚拟仿真运行环境的动态构建问题,通过分析一些改进的资源分配算法解决了传统算法在仿真云环境下资源利用率低和不支持动态构建的问题.首先,通过在蚂蚁算法的初始值设置中增加指引因子并改进信息素的更新策略来提高云环境中资源分配的效率;其次,分析了被改进的蚂蚁算法在动态构建虚拟仿真环境中的可行性,并对此构建了虚拟仿真环境的过程模型;最后,通过仿真对比实验发现,改进的算法能够有效提高蚂蚁算法的计算速度和收敛速度.     

机场共享自助值机托运服务资源配置研究

共享自助值机托运系统能够有效缓解未来机场资源有限的紧张状况,其资源的有效配置才是提升该自助协同工作系统性能的关键。本文建立了一个静态资源整数规划模型和动态调整策略,模型考虑了值机和托运设备之间的协同关系,并约束配置方案能提供稳定的服务水平,策略则针对不同规模的初始配置方案增减设备数量来提升设备利用率。离散时间仿真结果表明,相比传统值机系统,该模型应用到机场共享自助值机托运系统中产生的静态配置方案既可提高132%的设备利用率,又可缩短62.5%的旅客排队等待时间,动态调整策略又在其基础上提升了8%~15%的设备利用率,可全面提升未来机场航站楼的性能。     

一种网络安全资源分配方法

为了提高网络安全投资决策的准确性,提出了一种网络安全资源分配模型.该模型将网络攻击事件划分为外部攻击和内部攻击两类,分析了网络脆弱性与安全资源分配之间的关系,给出了不同条件下的网络安全资源最优分配策略.仿真结果表明该模型符合网络的安全特点,可提高网络安全投资决策结果的准确性和实用性.     

多媒体流协议及资源分配

在介绍了目前互联网无 QoS 质量保证或保证不足的基础上,提出了如何为互连网上传输多媒体流提供 QoS 方案的问题。阐述了目前采用的速率控制方案及存在的不足,提出了一种互联网上用于多媒体流的端到端传输体系结构和一种基于 TCP 的多媒体流协议,这种协议能够根据网络状态的前向估计和信息反馈最优地跟踪网络状态。同时,给出了一种资源分配方案通过率失真函数使媒体速率适应估计的网络带宽。