无线网状网射频链路的信道分配算法

研究了无线网状网络节点的接口异构对网络容量的影响.提出了一种新颖的以射频链路为信道分配对象的接口和信道联合分配的分布式贪婪最大算法.该算法以队列长度为权的射频链路吞吐量之和最大为目标,寻找自适应于网络拓扑和流量变化的分布式接口与信道联合分配方案.算法分析指出本算法与非接口异构的Dist. Greedy算法的时间复杂度相当,NS2仿真结果表明网络容量有明显提升.     

基于补偿式CSI的分布式跨层联合资源分配算法

为消除过时信道状态信息(CSI)对分布式无线多跳网络环境下跨层资源分配效率的影响,提高跨层联合资源分配的准确性,基于信道相关性提出了一种补偿式跨层联合资源分配算法。利用瞬时和过时信道状态信息之间的条件概率密度函数,基于瑞利衰落信道模型求得信噪比(SINR) 模型下条件容量的闭式解。为补偿部分网络性能的损失,提出了一种考虑过时信道状态信息的联合拥塞控制、信道分配和功率控制的算法,在此过程中网络被建模成一个NUM 问题,可变的链路数据率和功率等资源限制作为约束条件。运用拉格朗日对偶分解技术,NUM问题被分布式求解。实验对比分析表明：在确保较低复杂度的前提下,该算法有效改善了分布式多跳网络资源分配的合理性,使其网络总体效用得到提升,降低了能耗。     

无线网格网的信道分配策略分析

WMN(无线网格网)是一种新型的大容量、高速率的分布式无线网络,非常具有发展前途。针对分布式网络的特点,WMN网络的信道分配策略与传统的网络有很大区别,算法复杂度高是其显著特点,这就需要在算法成本和网络性能之间进行折中。文章针对WMN的固定信道分配、动态信道分配、混合信道分配的几种典型多信道分配策略进行了分析,指出了其性能特点。     

认知无线电环境下MIMO—OFDM系统的无线资源管理

本文以IEEE802．22无线广域网标准为基础，研究了认知无线电环境下MIMO-OFDM系统中分布式无线资源管理问题．基于博弈理论分析，文中首先证明了在全局容量最大化的博弈情况下分布式多用户信道功率分配是Supermodular博弈，并给出了相应的分布式多用户信道功率分配算法，并进一步给出了在认知无线电环境下MIMO-OFDM多用户子载波功率分配问题的解决方法．仿真结果表明，本文算法通过有限的重复博弈，可以有效的提高网络容量。     

认知无线多跳网中保证信干噪比的频谱分配算法

为解决无线多跳网络在固定频谱分配方式下所固有的信道冲突等问题,利用认知无线电的动态频谱分配技术,提出了一种适用于次用户组成的无线多跳网络的、underlay方式下的全分布式频谱分配算法。该算法将频谱分配问题建模成静态非合作博弈,证明了纳什均衡点的存在,并给出了一种求解纳什均衡点的迭代算法。大量仿真实验证明,该算法能实现信道与功率的联合分配,在满足主用户干扰功率限制的同时,保证次用户接收信干噪比要求。     

一种基于博弈论的无线mesh网络信道分配算法

无线mesh网络中的信道分配会极大地影响网络的性能。为了解决无线mesh网络中的信道分配问题,提出了一种基于博弈论的信道分配(GBCA)算法。该算法将网络中每一个节点模型化为一个博弈者,每个博弈者的策略为信道的分配方案,并将整个网络的吞吐量作为效用函数的目标,效用函数的物理意义则是在给定流量需求矩阵下传输的成功率。博弈者通过相互博弈来优化收益函数,以最大化网络吞吐量。并针对GBCA算法的不足,提出了一种改进算法———GBCA-TP算法。通过NS2.34仿真分析得出,GBCA算法和GBCA-TP算法在收敛性、分组丢失率和吞吐量上都要优于当前的算法。     

一种新的基于最大流的无线Mesh网络信道分配算法

在无线Mesh网络中,为节点配置多接口多信道MAC协议成为提高网络性能、扩大网络容量的有效手段之一。有效的信道分配策略在多信道无线Mesh网络中显得尤为重要。本文提出一种基于最大流的信道分配算法。该算法通过最大流计算网络中可达到的最大吞吐量,以此作为网络负载标准进行信道分配,将降低整个网络的总体干扰作为目标函数进行优化。仿真结果表明,即使在网络负载较重的情况下,算法仍能保持较好的性能。     

基于选择性子载波的OFDM中继信道无线资源分配算法

针对OFDM中继信道,本文提出了一种基于选择性子载波的无线资源分配算法.文中通过选择信道条件最好的部分子载波进行平均功率分配,并对中继子载波进行优化分配.仿真结果表明,该算法不仅能够提高系统可获取的传输速率,而且可以降低运算复杂度.     

智能家居中无线Mesh网络信道分配算法的研究

将无线Mesh网络技术应用于智能家居组网中对实现信息化、网络化智能家居系统具有重要意义。针对现有无线Mesh网络信道分配算法无法满足智能家居系统中网络连接稳定性、灵活性等需求的问题,提出了一种基于信道状态的动态信道分配算法。该算法利用控制信道交互的信息,通过Hello信息的交换、信道协商、数据传输三个主要步骤实现动态分配信道,有效提高了无线Mesh网络的稳定性。     

无线传感器网络中抗WIFI干扰的研究

网络技术的飞速发展,室内外已经基本全覆盖了Wi Fi信号,在无线传感器网络技术发展的促进下,物联网技术在人们的生活中得到了广泛应用。由于无线传感器网络中采用的通信协议主要为Zig Bee协议,它与Wi Fi信号会产生同频干扰,故Zig Bee网络抗Wi Fi信号干扰是急需解决的问题。文章主要围绕基于Zig Bee协议的无线传感器网络抗Wi Fi信号进行研究,并提出了一种节点分布式自主学习的多信道分配算法。     

无线Mesh网络一种以节点为单位的多信道分配

在无线Mesh网络中,利用无线多信道路由协议可以提高网络的性能,因此信道资源的分配与管理对于无线Mesh网的性能优化起着十分重要的作用。本文介绍了一种以节点为单位进行信道分配的算法。     

基于最大化网络吞吐量的WMN信道分配算法

为了解决无线Mesh网络中的信道分配问题,提出了一种基于博弈论的信道分配算法.该算法将网络中每一个节点模型化为一个博弈者,每个博弈者的策略为信道的分配方案,并将整个网络的吞吐量作为效用函数的目标,效用函数的物理意义则是在给定流量需求矩阵下传输的成功率.博弈者通过相互博弈来优化收益函数以最大化网络吞吐量.通过NS2.34仿真分析得出,GBCA算法在收敛性、丢包率和吞吐量上都要优于当前的算法.     

无线Mesh网络一种以节点为单位的多信道分配

在无线Mesh网络中,利用无线多信道路由协议可以提高网络的性能,因此信道资源的分配与管理对于无线Mesh网的性能优化起着十分重要的作用.本文介绍了一种以节点为单位进行信道分配的算法.     

基于贪心算法的无线mesh时空域多信道分配研究

无线mesh网络多接口多信道分配算法中,信道分配与接口数目之间存在相互制约、相互依赖、“涟漪效应”,导致链路无效以及承载网络拓扑的主要业务节点存在时序关系,本文在基于多信道空间和时间联合信道分配算法的基础之上,考虑前一个子时序已分配信道对下一个子时序信道分配的影响,提出了基于贪心算法的无线mesh时空域多信道分配算法.根据贪心算法原理,尽量不改变已分配信道,减少信道切换时间,将剩余的未分配信道分配给要分配的接口,使信道能并行工作以提高整个网络的吞吐量.通过实验仿真,对比了能够抑制“涟漪效应”和链路无效的静态多接口多信道分配算法、空间与时间相结合的多接口多信道分配算法.结果表明,整个mesh网络的吞吐量有明显提高,且随着网络中业务节点变化的减小而增大,随着可利用信道数目的增加而增加.     

基于穷举搜索的无线Mesh网络分配信道可行性研究

信道分配问题在多天线无线Mesh网络中已被各种文献证明是NP难问题。分析了一般的信道分配问题的复杂性与某些基本和常见的属性。结果表明,不同信道分配数量的复杂度和无线链路的数量呈指数关系。此外,估计了通过穷举搜索确定最优信道分配的理论运行时间,并通过实验验证。实验表明,给予一定的计算能力(如一个现成的笔记本电脑),在小规模和中等规模的商业无线Mesh网络中,对于最优解决信道分配问题是可行的。     

无线传感器网络基于容量和传输能耗的功率与信道联合博弈算法

针对无线传感器网络(WSNs)日益增大的干扰导致网络容量下降的问题,同时考虑到网络能量有限性,该文综合网络容量和链路传输能耗,构建了高容量低传输能耗的功率控制与信道分配联合博弈模型,并通过理论分析证明该模型存在最优功率和最优信道。继而采用最佳响应策略,在该博弈模型基础上提出了一种功率控制与信道分配联合优化算法(PCOA),理论证明其能收敛到纳什均衡状态,且具有较小的信息复杂度。最后,仿真结果表明,PCOA算法能够达到降低网络干扰和链路能耗,增大网络容量的目的。     

无线多跳网络下基于过时信道状态信息的跨层资源分配

对于无线多跳网络跨层资源分配算法的研究大多是建立在假定每个节点能获得网络中其他节点的完美的信道状态信息(CSI)的基础上。但是由于信道的时变特性和CSI的反馈延时,在动态变化较快的无线网络中,节点所获得的CSI很可能是过时或者部分过时的。基于这个前提,该文首次在动态无线多跳网络跨层资源优化分配算法中考虑了CSI这种变化的影响,并提出了一种相应的分布式联合拥塞控制和功率分配算法。仿真结果证明该算法能够极大地提高网络效用和能量效用。     

多用户分布式MIMO-OFDM系统中天线与子载波分配算法研究

本文针对多用户分布式MIMO-OFDM系统中的资源联合分配问题,提出了一种基于端口选择的天线与子载波分配算法。该算法依据计算复杂度容限设定用户通信静态端口数,以此为每个用户选取信道状况最好的通信端口进行通信,进而通过天线端口与下属用户的相互配合,并行地完成天线与子载波的分配。仿真结果表明,该算法在系统天线数大于用户数的情况下容量性能优于MASA算法,且其端口并行处理机制可以有效提高资源分配效率。     

多载波超密集网络的抗干扰分布式节能功率分配

该文研究多载波超密集网络(UDN)上行链路能效最优功率分配方案,基于非合作博弈论提出一种抗干扰分布式功率分配方案,使每个小区独立优化能效的同时抑制邻小区干扰。由于最大传输功率和QoS约束下的能效函数具有不易解决的非凸特性,且小小区间存在严重干扰。针对以上挑战,该文在最佳响应过程中设计了一种高精度低复杂度的阶梯注水算法,基于该算法利用干扰信道增益提出了一种多用户抗干扰功率分配算法。仿真结果和数值分析表明该算法运算复杂度低,且能在保证系统频谱效率的同时大幅度提升系统能效。     

联合速率控制与功率分配的多信道无线网络跨层优化

本文基于凸优化方法,以提升网络效用与降低网络总功耗为目标,针对多无线多信道(Multi-radio Multi-channel)的多跳无线网络提出了一种联合速率控制与功率分配的跨层优化模型,并利用对偶分解方法设计了优化模型对应的分布式算法,证明了该分布式算法收敛性.该算法通过改变本征权的取值能够在网络效用与网络功耗之间取得折衷,并能根据速率要求动态调整各条链路的注入速率与发射功率使得网络达到效用与功耗的联合最优.通过仿真实验验证了该分布式算法可有效的调节网络效用与总功耗之间的平衡.