基于FAHP的异构无线网络选择

针对如何在多个异构无线网络中选取最优接入网络问题,提出一种基于模糊层次分析法（FAHP）的异构网络选择算法。首先,为了保证各网络的负载平衡,在进入选择算法之前,对各备选网络进行负载分析;接着,通过对影响网络选择的主要因素的分析,建立网络选择决策模型,同时从用户角度和整体网络管理角度分别计算出各网络属性的权重;最后,综合计算选择最优网络。仿真结果验证了本算法的正确性和有效性。     

异构无线通信系统的协同中继节点选择

提出了一种基于协同机理的异构无线网络融合机制,并就协同中继节点选择给出了一种基于效用函数的理论优化模型. 该模型在保证第1跳和第2跳链路传输速率匹配的前提下,能从全局优化的角度选择最佳的中继节点. 为了降低计算复杂度,给出了一种次优的异构协同中继节点选择算法. 仿真结果表明, 所提出的协同中继节点选择算法能显著提高异构网络的性能.     

异构无线网络接入选择算法综述

移动互联网和无线通信技术的发展形成多种无线网络共存、覆盖范围重叠的异构无线网络,各种无线接入技术的差异和单一网络技术无法满足用户的全部需求使异构无线网络融合成为必然,接入选择作为异构无线网络融合的关键技术之一已成为研究热点.在简述异构无线网络基本架构和接入选择概念的基础上,对接入选择算法进行分类总结与详细对比分析,深入剖析各算法采用的方法和特点,同时对存在的问题进行总结归纳,并展望了未来的研究方向.     

基于模糊层次分析法的异构系统网络选择算法

利用模糊层次分析法对无线局域网（WLAN）和通用移动通信系统（UMTS）组成的集成网络中面临的网络选择问题进行了研究，提出了一种结合层次分析法和模糊综合评价法的网络选择新算法。通过对影响集成系统网络选择因素进行分析，建立了网络选择决策模型，计算出了各因素的权重；通过对模糊综合评价模型的分析，提出了计算相对隶属度的方法。由各因素相对隶属度和权重计算总隶属度，并据此选择最优网络。仿真结果验证了该算法的正确性与有效性。     

含启动开销总线网络实时可分性负载调度算法

针对异构总线网络,提出了一种含启动开销的实时可分性负载调度方法。建立了实时可分性负载调度的最优化模型,即在满足实时任务截止期限的约束条件下,使系统计算资源消耗最小化;根据可分性负载调度的最优性原理,分析了网络中处理器负载分配的最优次序以及参与计算的处理器数目;在此基础上提出一种实时可分性负载调度算法并给出了算法的实现流程,该算法能够利用网络中最少的处理器数目,保证实时任务在其截止期限之前计算完成。理论分析和仿真测试都验证了所提出算法的有效性。     

自组织异构网络中降低阻塞的垂直切换算法

道路中车流量密度比较大时,会有大量车辆终端接入车辆异构无线网络,易造成网络阻塞,对此,提出结合自组织网络的自组织异构网络方法.当网络未发生阻塞时,车辆终端采用效用函数算法在基站或者接入点之间进行网络选择;当网络可能发生阻塞时,首先通过分簇算法将自组织网络划分为若干簇;然后进行车辆状态之间的转化;最后根据车辆状态选择接入算法.仿真结果表明,所提算法降低了网络发生阻塞的概率,提高了系统的吞吐量.     

基于Qos启发式算法的并行消息中间件设计

介绍一种基于Qos启发式算法的并行传输消息中间件设计思想,提出一种多约束QoS路由的启发式算法实现最优路径选择.系统采用了并行处理技术、基于数据库更新技术的数据同步传输机制、异构传输数据库配置与传输数据配置技术等,实现大型网络系统中异构数据库信息系统间海量数据信息并行交换,多级网络系统间数据信息并行交换.     

基于层次分析法和熵理论的网络选择算法

为了平衡网络之间的负载,针对不同的用户策略和业务类型在QoS需求上的差异,本文提出一种基于业务类型和用户策略的主观属性和网络客观属性协同决策的动态无线异构网络选择算法.利用层次分析法对用户策略和四类业务类型进行了参数相对重要性分析,确定各个属性的主观权重;将熵权引入多属性方案中,确定各个属性的客观权重以消除主观随意性;最后根据接近理想方案的序数偏好方法对候选网络进行加权排序.仿真结果验证了该算法的正确性和有效性,同时实现了异构网络间的负载均衡.     

考虑网络吞吐量的异构无线传感器网络分簇路由算法

针对在异构无线传感器网络信息聚类过程中,当层数为3～5层时,存在网络吞吐量较低的问题,提出一种异构无线传感器网络分簇路由算法.分析异构无线传感器网络能耗的无线电一阶模式,构建异构无线传感器网络的能耗模型.当簇群请求节点接收到发送于簇头的码分多址编码与时分多址时隙后,转发数据并使其稳定传输;引入狼群算法建立路由路径,实现异构无线传感器网络分簇路由算法优化.结果表明,异构无线传感器网络层数为3～5时的网络吞吐量均得到提高.     

基于SMDP的异构无线网络联合接纳控制策略研究

为了异构无线网络中不同无线技术的融合协同工作可以为终端接人提供随时随地的高质量的网络服务,联合呼叫接纳控制机制是适用于异构无线网络的判决呼叫准入的机制.提出一种优化的联合呼叫接纳控制机制用于异构无线网络,将新的呼叫和切换呼叫作为触发接纳控制的事件,对影响服务质量的参数和接纳控制开销进行网络效用建模分析,使用改进的值迭代算法来降低计算复杂度,将阈值函数分成多个域,来获得最优决策策略.提出的联合接入控制策略可提供优化服务质量保证,节约整个网络的能耗成本,并且有效降低呼叫阻塞率和切换掉线率.实验结果表明:算法具有较高的求解有效性,而且求解速度快,具有较高的推广应用价值.     

基于PSO模糊神经元的异构无线网络接入选择

采用模糊逻辑和神经网络技术进行异构无线网络接入选择的方法未合理考虑网络负载状况,为此提出一种对网络负载具有很好动态适应性的基于粒子群优化(PSO)模糊神经元的接入选择方法. 该方法将可接入网络的接入阻塞率相等作为模糊神经元参数学习的目标,并结合具有全局寻优能力的PSO算法设定参数初值,提高了参数学习精度. 仿真结果表明,该方法能有效实现网络间负载均衡,相对于最大负载均衡算法可降低网络的接入阻塞率.     

负载均衡的多接入选择算法

针对异构无线分组网络进行多接入选择方法设计时,仅考虑已接入用户数及系统容量将存在缺陷的问题,提出了一种新的异构无线分组网络中的接入选择算法,在多接入选择时考虑了分组业务QoS和链路自适应机制（(链路层重传及自适应调制）)因素,来正确估计分组业务在接入后平均消耗的资源量以及分组网络当前的负载情况。最后对算法性能进行了仿真评估,并与传统多接入选择方法进行了比较,结果表明提出的算法优于传统多接入选择算法,能在保证分组业务QoS的基础上,同时达到不同网络间负载均衡的目的。     

基于服务质量感知的异构无线网络负载均衡算法

为了实现合理的网络资源调度,提高异构无线网络资源利用率,提出了一种基于服务质量(Quality of service,QoS)感知的网间负载均衡算法。算法基于无线业务特征,定义了适用于异构网络的一般化终端收益函数和网络效用函数,分别用来表征终端的QoS体验和网络的负荷情况。算法迭代地把负荷最重的网络中QoS收益和资源利用效率较低的终端调度到能够提高该终端QoS收益的负荷最轻的网络中,直至达到网络负载平衡,实现网络资源的均衡利用,并有利于保证终端的QoS。仿真结果表明:算法能够有效地提高网络的吞吐量、降低业务的时延和丢包率。     

密集网络下基于Self-Backhaul感知的用户接入负载均衡算法

针对密集异构网络自回程场景中带宽分配不合理引起的负载不均衡问题,提出一种基于self-backhaul感知的用户接入负载均衡方案.首先根据密集异构网络下各个小基站接入与回程资源的负载状态提出一种用户接入负载均衡策略;其次利用Q-Learning算法对各个小基站带内无线接入与回程带宽分配进行学习,用户在不同带宽分配因子下,根据用户接入负载均衡策略进行重新接入,得到不同接入情况下的系统效用,进而得到最优带宽分配策略,保证负载均衡性的同时实现系统效用最大化.仿真结果表明,该方案在密集异构网络自回程场景中提高了网络负载均衡性,同时提升了用户速率体验.     

一个新颖的异构无线网络接入选择算法

针对目前已有的异构无线网络接入选择算法缺乏考虑用户之间的竞争性,引入非合作博弈理论对接入选择进行研究.首先考虑了无线网络资源分配方式对用户实际获得数据速率的影响,建立实际数据速率计算公式;然后利用非合作博弈理论描述用户之间自我优化的竞争行为,建立接入选择模型并使用纳什均衡来预测用户的接入选择结果;最后建立适应度函数并利用离散量子粒子群算法求解纳什均衡.通过与遗传算进行比较,得出离散量子粒子群算法具有更好的收敛速度.通过对在不同网络状态下的接入选择结果进行分析,得出本文所提的算法能够适应网络的动态变化,同时该结果也能够合理地解释用户之间以自我优化为目的的竞争行为.     

Cooperative RRU selection algorithm for multicast service in C-RAN wireless networks

In the centralized, collaborative, cloud-based and clean wireless access network(C-RAN), the problem of the selection of the RRUs in cooperating group realizing CoMP for multicast service exists. In this paper, we propose an algorithm for RRU selection based on the signal receiving quality of multicast users and immediate load of RRUs. This algorithm adopts the channel capacity and the occupied resources as the optimal objects to establish the objective functions. And we find the optimal solution of the objective functions to achieve the appropriate cooperating RRU group. Contrasting with the selection algorithm based on signal receiving quality and geographical location, simulations show that the proposed algorithm improves the throughput and service fairness of multicast users in the CoMP system, and meanwhile reduces the load of the selected cooperative RRU and balances the system load.     

基于蚁群优化的WSN网络数据融合算法

为了减少WSN网络中数据传输量、优化无线传输距离,提出了一种基于蚁群优化的WSN网络数据融合算法.该算法构造数据融合树并根据WSN网络的传输特点改进了蚁群算法,考虑了路径偏转角对路由的影响,调整节点选择概率;同时对最优的多个路径更新信息素,以提升最优路径的全局搜索能力.在WSN网络节点能量消耗、传输延迟方面与经典算法对比,发现该算法能够有效延长网络的生命周期、降低节点能耗,并能改善网络负载均衡.     

Fairness-aware joint call admission control in heterogeneous wireless networks

In heterogeneous wireless networks, mobile terminals of different capabilities (heterogeneous terminals) will be used by subscribers to access network services. There is a problem of the unfairness in allocation of radio resources among heterogeneous mobile terminals in heterogeneous wireless networks. Low-capability mobile terminals (such as single-mode terminals) suffer high call blocking probability, whereas high-capability mobile terminals (such as quad-mode terminals) experience very low call blocking probability. This paper proposes a fairness-aware joint call admission control (JCAC) algorithm to reduce the unfairness. The proposed JCAC algorithm makes call admission decisions based on the mobile terminal modality (capability), network load, and radio access technology (RAT) influence index. Experimental results show that the proposed algorithm reduces the call blocking/dropping probability of low-capability mobile terminals, and improves fairness in allocation of radio resources among heterogeneous terminals.     

基于网格的异构无线网络负载均衡算法

针对目前软负载均衡算法中无线资源统计不具有普适性,未考虑用户业务需求与异构资源单元差异性匹配的问题,根据网格计算的思想,在异构无线网络中提出了基于网格的负载均衡算法。该算法首先将无线资源映射成不同的三维资源单元,每个三维资源单元相当于一个网格。然后将业务分成不同的子业务流(数据包),统一分给不同的网格,实现业务的分布式分流,在保证用户QoS的情况下,实现网络的负载均衡。仿真结果表明:基于网格的负载均衡算法能够较好地均衡异构网络间的负载,降低负载偏离度,提高系统吞吐率。