基于MDP的协作认知边缘计算网络资源分配方案

为了缓解移动边缘计算网络中用户设备续航有限、频谱稀缺的问题,提出一种可无线充能的认知边缘计算网络中的资源优化方案。主用户可以对次用户进行无线充能与协作中继,尽快完成自身数据传输后使信道空闲,次用户接入信道后进行边缘计算。利用马尔科夫决策过程(Markov Decision Proces, MDP)对次用户的能量收集时间长度、卸载能耗和操作模式等进行联合优化设计,最大化次用户能获得的长期期望计算量。仿真结果表明,所提方案能够提升系统频谱效率,并且所提方案获得的长期期望计算量就短期优化方案而言具有显著提升。     

智能反射面辅助的多用户边缘计算卸载研究

为了实现万物绿色高效互联,智能反射面技术作为提升频谱效率和能量效率的有效技术被引入,以辅助无线通信系统,构建智能反射面辅助的边缘计算系统。研究多用户随机接入的边缘计算卸载,通过在无线信道部署有源和无源智能反射面元件,改变入射信号幅度和相位,以改善信道环境。为了进一步改善该网络的计算卸载时延,提出了一种以最小化计算时延的资源分配方案,设计了一种有效的交替优化的算法,实现计算卸载变量、线性接收矢量和对角相移矩阵的设计。仿真结果表明,所提算法有效性与低时延性。     

移动边缘计算中基于能量收集的能效优化方案

移动边缘计算（MEC）系统中密集的计算任务卸载使得资源受限的终端设备能量效率低,能量服务单一,对此,提出了一种基于能量收集的系统能效优化方案.该方案首先在满足卸载发送功率限制等约束条件下,分析了能量收集状态及用户功率分配,建立了最大化系统能效的联合优化模型;其次,利用广义分数规划理论将卸载能效转化为标准凸优化问题,并通过构建拉格朗日函数对目标函数进行迭代优化,获得最优的能量指示变量和功率分配.仿真结果表明,所提方案可以有效提升MEC系统中的用户能量效率,同时保证了用户服务质量,实现了绿色通信.     

基于车辆边缘计算的用户能耗最小化资源分配研究

考虑车辆时变信道对资源分配策略的影响,构建在保证任务QoS要求下的车载用户终端能量消耗最小化问题。利用车辆信道可预测特性以及李雅普诺夫随机优化理论将原问题分解为计算资源分配和无线资源分配两个子问题。由于计算资源分配子问题是单变量优化问题,因此可以直接得到解决方案。而对于无线资源分配子问题,通过将其转换为单变量优化问题进行求解。基于两个子问题的结果,提出一种联合无线与计算资源分配算法。仿真结果显示,当数据包平均到达速率从20个/时隙增加到40个/时隙时,该算法能耗相较于传统的贪婪算法能耗降低了48.85%。     

面向车辆边缘计算的任务合作卸载

随着物联网技术和人工智能技术的飞速发展，车辆边缘计算越来越引起人们的注意。车辆如何有效地利用车辆周边的各种通信、计算和缓存资源，结合边缘计算系统模型将计算任务迁移到离车辆更近的路边单元，已经成为目前车联网研究的热点。由于车辆应用设备有限的计算资源，车辆用户的任务计算需求无法满足，需要充分利用车辆周边的计算资源来计算任务。本文研究了车辆边缘计算中任务的合作卸载机制，以最小化车辆任务的计算时延。首先，设计了任务合作卸载的三层系统架构，考虑了车辆周边停泊车辆的计算资源以及路边单元的计算资源，组成云服务器层、停泊车辆合作集群层和路边单元合作集群层的三层架构。通过路边单元合作集群和停泊车辆合作集群的合作卸载，充分利用系统的空闲计算资源，进一步提高了系统的资源利用率。然后，基于k-聚类算法的思想提出了路边单元合作集群划分算法对路边单元进行合作集群的划分，并采用块连续上界最小化的分布式迭代优化方法设计了任务合作卸载算法,对终端车辆用户的任务进行卸载计算。最后，通过将本文算法和其他算法方案的进行实验对比，仿真结果表明，本文算法在系统时延和系统吞吐量方面具有更好的性能表现，可以降低23%的系统时延，并且能提升28%的系统吞吐量。     

缓存辅助边缘计算的卸载决策与资源优化

提出一种缓存辅助边缘计算的卸载决策制定与资源优化方案,以进一步降低移动边缘计算（MEC）系统中终端设备的能量消耗.首先,建立该优化问题为最小化用户在任务执行时最坏情况下的能耗值,并将这一混合整数规划问题转化为非凸的二次约束二次规划（QCQP）模型,使用半定松弛及随机概率映射方法获得缓存辅助下的预选卸载集合;其次,分别采用拉格朗日对偶分解法和二分法求得性能约束下的最优传输功率及边缘计算资源分配,从而通过对比该集合中的设备能耗得到理想的卸载决策集合与资源分配方案.实验数值结果表明,所提方案能够有效降低用户能量消耗,提升边缘计算系统的服务性能.     

协同时隙ALOHA随机存取网络最大稳定吞吐量性能的研究

针对非合作时隙ALOHA无线随机存取网络、未知信道状态信息(CSI)的协同时隙ALOHA无线随机存取网络和已知CSI的协同时隙ALOHA无线随机存取网络3种情况,分析并比较了系统所能达到的最大稳定吞吐量(即保证系统稳定时每个用户数据分组的最高到达率)的性能。仿真结果验证了理论推导的正确性,结果表明:用户之间的协同合作将有利于系统整体性能的提高,如果已知CSI的话更是如此。研究结果对采用时隙ALOHA协议的任何协同无线随机存取网络的实施和部署具有理论和实践指导意义。     

面向多用户的移动边缘计算任务分级处理卸载机制

在信道资源受限情况下，最小化卸载过程中的时延和能耗是改善基于无线携能通信的多用户移动边缘计算(MEC)网络卸载性能的关键因素之一。通过规划计算任务的卸载比重和链路传输过程中的信道分配，提出一种多任务分级处理机制(MHPM),以实现计算卸载过程中信道资源的合理调度。同时，根据移动终端设备在MEC卸载过程中的平均时间消耗和能量消耗，构建了约束多目标优化问题的数学模型，并结合MHPM和约束非主导的排序遗传算法Ⅱ求解该模型，从而实现了设备时延与能耗之间的有效均衡。仿真实验结果表明，采用MHPM可以降低设备在卸载过程中的平均时间消耗和能量消耗，而利用约束多目标优化算法可以得到目标函数的最优解。     

面向硬件感知的边缘计算卸载和资源分配

传统的边缘计算卸载研究并未涉及计算机硬件实现的细节,计算模型建模粗糙,优化方案精准度低。为此,提出了基于硬件实现的多用户多边缘服务器计算卸载和资源分配联合优化方案,充分考虑了计算过程硬件实现的细节,从计算机指令执行粒度出发,综合计算机输入/输出瓶颈和内存功能模块的能耗,重新建立联合优化模型,并在满足卸载任务时延要求的前提下最小化系统能耗。 此外,为解决动作空间高维的问题,采用了基于深度确定性策略梯度的混合在线二部匹配算法。仿真结果表明,计算过程中的内存能耗不可忽略,且所提出的优化算法能够有效学习最优策略,对降低系统能耗具有显著作用。     

能量收集下的D2D-MEC计算卸载

针对移动边缘计算(MEC)在能源消耗和安全性方面的问题,研究具有社会关系和能量收集(EH)的D2D-MEC物联网网络中的任务卸载和资源分配问题,提出基于李雅普诺夫优化的D2D在线决策匹配和资源分配(ODMRA)算法.将用户之间的社会关系量化为社会信任矩阵,将能源消耗、包丢失、社会信任度表述为长期随机优化问题,采用李雅普诺夫优化方法将其分解为一系列子问题后分别求解.对于D2D间的决策选择子问题,结合子模块优化和贪婪算法设计低复杂度的策略选择算法.理论分析和仿真结果表明,所提出的ODMRA算法有效地优化了卸载方案,平衡了系统服务成本和队列长度,在能量消耗、系统服务成本方面优于其他对比算法.     

Design and analysis of MAC protocol for wireless ATM network

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环境反向散射通信辅助CR-WPCNs的中继传输

为了提高覆盖式认知无线供电通信网络（CR-WPCNs）的性能,将环境反向散射通信技术引入该网络中,以提高认知系统的吞吐量。在基于环境反向散射通信的CR-WPCNs中,考虑到认知发射机的传输距离有限,提出了一种基于非正交多址接入和能量收集的中继传输方案,以提高认知系统的通信范围和吞吐量。在信道处于忙碌状态时,需要考虑认知发射机进行环境反向散射通信和认知发射机及中继器进行能量收集的时间资源分配;在信道处于空闲状态时,需要考虑认知发射机和中继器利用收集到的能量分别进行有源数据传输的时间资源分配。将上述资源分配问题建模为一个吞吐量最大化问题,并利用拉格朗日乘子迭代算法进行求解。仿真结果表明,所提方案可以显著地提高认知系统的吞吐量。     

Nakagami-m信道衰落下的多时隙能量收集无线通信

由于无线信道存在衰落,射频能量收集（EH）器可将收集到的电磁波能量转化为用于无线通信的电源,其功率具有动态随机特性.为此,研究了Nakagami-m信道衰落下的多时隙"收集-存储-使用"能量收集方案的有效吞吐量以及"收集-使用"能量收集方案的二进制相干和非相干解调平均误比特率性能指标,推导出了精确的理论闭合公式.仿真结果表明,在Nakagami-m信道衰落的无线通信环境下,采用"收集-存储-使用"能量收集方案的无线通信存在最佳时隙数,以实现最大有效的吞吐量,而采用"收集-使用"的能量收集方案时,无线通信会使用少量时隙来平衡误码率和通信迟延.     

应用分层编码保障组播系统QoS的高效资源分配

在传统的组播策略中,系统总的吞吐量受限于组播组中最差用户的信道增益.为了克服组播系统吞吐量受限的问题,采用基于分层编码的组播策略.在保障组内每个用户的服务质量（QoS）的同时,提出了一个新颖的子载波和比特分配算法,来最大化整个组播组的吞吐量.在下行的正交频分多址无线组播系统中,提出了最优资源分配算法.为了减少最优化算法的计算复杂度,提出了一个2阶段次优化算法.仿真结果显示次优化算法的系统功效十分接近最优化算法.次优化算法要远远优于传统的组播策略,而且还要优于Tian等所提出的算法.     

Analysis of Traffic Parameter Estimation and Its Impacts on Wireless Channel

Wide band or broadband access was paid much attention with the development of radio transmission technique. The wireless access control procedure play an important role in this type of system and efficiency of control algorithm has a great impact on throughput of channel resource. Based on wide band network control model and the characteristics of radio channel, this paper proposed a channel traffic estimation method and then performed a dynamic parameter control procedure and give detail analysis on estimation error and its impact on channel throughput and delay performance. Computation and simulation of system performance show a positive solntion on system design.     

TDD-HSDPA/SA系统中MCS选择机制的研究

结合智能天线分析了时分双工高速下行分组接入（TDD HSDPA/SA）系统中导频信道与业务信道的信噪比特征,给出了适用时分调度TDD HSDPA/SA系统的2种改进调制编码方案（MCS）选择机制：根据不同天线类型,在导频信道基础上对业务信道的信噪比先进行预测再进行MCS选择;或者将导频信道测量值与业务信道测量值相结合进行MCS选择. 过动态系统级仿真平台对各种MCS选择机制下的系统吞吐量及剩余误块率进行了对比和分析,仿真结果表明了改进的MCS选择机制在维持所需的剩余误块率的前提下,较大提高了系统吞吐量.     

自适应无线传输系统中的公平分组调度算法

针对自适应传输系统中带宽随时隙不均匀分布（BUDTS）造成无线分组调度算法难以保证公平性的问题，提出了一种公平约束最大速率调度（MRSFC）算法。引入公平上限参数，在保证业务公平指数低于上限的前提下，让接收信噪比最大的用户使用信道，并选择合适的调制方式，从而达到较高的无线资源利用率和系统吞吐量。针对原有Gilbert-Elliot信道模型无法用于分析自适应调制系统的问题，利用有限状态马尔可夫过程建立信道模型并进行仿真。结果表明，MRSFC算法具有较高的系统吞吐量，并且能够在公平性和无线资源利用率之间进行灵活的折中     

基于路由树的多信道多跳无线传感器网络资源分配算法

采用有效的多信道资源分配算法可以增强网络的稳定性,提高网络的通信效率.因此提出一种适用于大规模网络的资源分配算法,既可用于静态网络,也可用于动态网络.首先根据路由树的关系,依据提出的时隙复用规则,给出节点间的时隙分配.仿真与管载数据包算法比较,在不同的通信距离下,网络的吞吐率分别提高35.7%和18.4%.在动态网络中,恢复网络通信产生的通信量与节点个数的变化有关,与总通信量的比例要小于网络节点变化的比例.     

多速率WLAN网络的时间公平调度算法

IEEE 802.11协议的分布式协调功能使得各站点以相同的概率接入信道,会导致多速率无线局域网的性能异常.该文通过对吞吐率公平与时间公平进行详细的理论分析与比较,提出了一种线性可调节时间公平的循环轮询队列调度算法.该算法实时地统计各站点准确的信道占用时间,并采用循环轮询方式保证各站点之间的时间公平性,提升系统的吞吐率性能.为保障业务流的服务质量,采用动态调节方式更新轮询单位服务时间,实现了传输效率与延时性能的折中.经过NS-3仿真与硬件系统实测验证表明,该算法在严格保证时间公平的同时,有效提升了系统上/下行吞吐率性能.     

优化传输性能的机会协作中继系统动态时间分配策略

为了优化能量收集无线网络传输性能,延长网络中能量受限型节点的生命周期,提出了一种基于解码转发策略的机会协作中继系统动态时间分配策略.在满足系统最低传输速率的约束下,推导出中断概率与时间分配系数之间的关系表达式;通过减小系统中断概率来优化时间分配系数,得出系统吞吐量和能量效率的表达式;设计了一种基于次优迭代的时间分配算法,实现问题的求解.仿真实验结果表明,在非理想信道状况下,所提出的策略有较高的系统吞吐量和能量效率,可优化无线网络的传输性能,提高可靠运行度.