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。     

基于改进樽海鞘群算法的认知异构蜂窝网络资源分配

针对认知异构蜂窝网络的上行资源分配问题，提出了基于带宽和功率约束的资源分配算法，并使用改进的群智能算法求解.根据认知无线电技术特性推导出认知家庭用户的带宽和功率分配取值范围，在满足用户服务质量（Quality of Services，QoS）的前提下将更多的资源分配给其他用户，以提升网络中用户的传输需求和缓解网络上行接入负载的压力.针对樽海鞘群算法存在收敛精度低、收敛慢等缺陷，将疯狂算子和动态精英学习因子分别引入领导者和跟随者中，以提升算法寻优效率和寻优精度.将改进的樽海鞘群算法求解基于带宽和功率约束的资源分配算法.仿真实验表明，引入带宽和功率约束的资源分配算法能有效提升网络性能，且在保证用户QoS条件下，能有效提升系统效益和用户接入公平性.     

基于简化可视图的环境建模方法

针对移动机器人全局路径规划中环境地图的构建问题，提出一种基于简化可视图的环境模型建立方法.该建模方法通过剔除环境中对路径规划结果不造成影响的障碍物来简化环境模型的表示.在环境建模期间，利用机器人的起点和目标点以及环境中保留的障碍物建立一种可视边的数量足够少的简化可视图，简化可视图中的可视边即为移动机器人的可行路径.根据简化可视图建立的环境地图提高了后续移动机器人路径规划算法的执行效率.仿真结果表明该建模方法简单且有效.     

一种基于用户满意度的网络接入选择和频谱分配联合优化方法

文中对异构网络下用户接入选择和网络资源分配的联合优化问题进行研究,在传统资源分配方法的基础上,加上用户对网络的主动选择,侧重考虑用户满意度,建立接入选择和资源分配的联合优化模型.在资源分配之前,让用户根据接入每种网络的概率优先选择接入概率最大的网络,在此基础上网络再调整价格来获得最佳的网络效益.仿真结果表明,文中所提出的联合优化方法在保证了网络效益的同时,又兼顾了用户的满意度.     

正交频分多址系统中最低速率限制下的自适应载波分配

针对用户有最低传输速率要求的正交频分多址系统中,传统资源分配算法频谱利用率低的问题,提出了一种自适应载波分配算法.该算法根据用户最低传输速率的要求、信道状态和当前载波分配状况,确定子载波分配给用户的效用,进而将子载波分配给可以带来最大效用的用户.该算法综合考虑了效率和公平性,从而显著改善了系统性能.仿真结果表明,当用户数不超过系统负载时,与效率和公平分开考虑的算法相比,所提出的算法频谱效率可提高10%,系统负载在同样中断概率下可提高60%.     

一种新型认知无线电信道状态的预测算法

基于部分可测马尔科夫决策过程(POMDP)模型,结合认知无线电频谱侦测技术,提出一种新的多无线电多信道环境下认知无线电检测信道算法.该算法通过对信道状态历史信息的分析,推导出信道信念状态的初始分布和转移概率;然后,以此选择出具有最佳回报的信道以供接入,使得次用户能获得最佳带宽回报,从而达到提高信道利用率的目的.仿真结果表明,算法获得相对于传统认知无线电频谱接入方式更高的信道带宽,并接近无漏检和虚警现象的理想情况,有效地提高了信道利用率.     

一种无线移动网络接入控制新算法

提出了一种基于实测的呼叫接入控制算法．该算法在为每个会话提供合适的服务质量等级的同时,确保切换呼叫的掉线率低于预定义的目标值,同时提高系统统计复用增益(系统允许接入呼叫连接数)．该算法根据切换呼叫掉线数目和掉线概率来预测下一时刻可能的切换掉线数,据此动态调整预留门限值．同时采用Hopfield神经网络在所有已接入连接和允许接入的新呼叫间自适应和公平地分配带宽资源．仿真结果表明,该算法可保证掉线概率在目标值范围内,同时可降低新呼叫阻塞率,从而提高了系统的统计复用增益．     

军事融合式物流运输调度节点规划模型分析

为有效提高军事融合式物流运输效率,从物流运输节点入手,设计一种新的物流运输调度节点规划模型。首先确定各节点物流需求,以需求子集的形式进行数字化模拟操作,通过确定需求子集,排除当前物流的独立需要; 通过对应匹配集进行需求聚类简化,确认当前节点的优先性特征; 根据聚类结果,对当前未指定物流顺序的物流节点和不存在的物流约束点进行排序; 根据约束条件,确定最佳物流路径,实现物流运输调度节点规划。实验结果表明,应用该节点规划模型后,军事融合式物流冲突率降低超过20%,无阻路径长度差距为37%,证明该模型可以有效提高物流效率,应用优势较强。     

采用时延限制和资源预测的异构无线网络选择策略

针对异构无线网络中不同业务的时延限制和网络资源不确定性的问题,提出了一种联合时延限制和资源预测的网络选择(JDPNS)策略。该策略首先预测下一时隙信道资源的空闲概率和占用概率,如果空闲概率大于占用概率,则认为信道资源可以使用,如果空闲概率小于占用概率,则认为信道资源被占用,可以避免盲目接入造成的资源浪费和网络负载不均衡,然后以基于有效容量的信息传输速率作为目标函数,以用户的功率控制作为约束条件,在保障用户服务质量的前提下,采用凸优化理论得到最大化的网络传输速率,最后用户根据预测结果和传输速率两方面因素,选择具有充足带宽资源和最大传输速率的网络进行接入。仿真实验表明:在不同信道衰落条件下,JDPNS策略与注水策略相比,传输速率提高了1倍;JDPNS策略的传输速率更接近已知网络资源空闲情况的速率上界。     

宽带多媒体卫星通信系统中的无线资源申请

系统分析了多媒体通信卫星网络MAC协议中的资源分配流程及资源申请时序关系,在此基础上,考虑卫星网络中的长延时环境,提出了一种基于流量预测的资源申请算法,以弥补现有算法严重滞后于流量变化的不足.该算法引入记录因子,对资源的申请与分配进行记录,以提高带宽的分配效率,减少带宽申请信令的数量,从而减少对网络资源申请的响应时间;将最小均方算法用于网络流量的预测,以削弱卫星链路长延时对网络资源申请造成的负面影响.仿真结果表明,该算法的性能大大优于现有的资源申请算法,在高负载度、长峰值传输时间的条件下,算法具有良好的适应性.