可再生能源供电异构蜂窝网络中基于拓扑势的用户接入算法

可再生能源供电的蜂窝网络相关研究已经成为绿色无线网络热点研究内容之一. 针对可再生能源供电异构蜂窝网络场景,提出了一种基于拓扑势的用户接入算法,实现基站间能量均衡与负载均衡的折中. 定义用户与基站间拓扑势,综合考虑用户业务量、用户与基站间信道容量、基站可用能量,衡量基站对用户的吸引程度;将基站所接入用户拓扑势总和定义为基站效用值,并给出了基站间效用公平的用户接入最优化问题;提出了一种迭代方法求解最优化问题,通过用户与基站间信息交互与迭代更新完成用户接入基站选择,均衡基站间能量与负载. 仿真结果表明,所提算法在保证基站间负载均衡的同时充分利用了基站收集的可再生能源,实现了基站间能量均衡.     

异构网中基于匈牙利算法的小区接入方案

为改善蜂窝异构网络宏基站边缘用户速率较低及负载不均现象,给出一种基于匈牙利算法的用户选择接入方案。将匈牙利算法与异构网络相结合,以每个宏边缘用户接收到的微微基站下行链路接收信号强度作为匈牙利算法边的权值,构成效率矩阵,据以对宏边缘用户进行小区接入选择。就7小区模型的仿真结果显示,所给算法在提高宏边缘用户信干噪比的同时,可实现基站间的负载均衡。     

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.     

基于雾计算的负载均衡策略

针对异构网络结构下微小区间负载不均衡问题,提出了一种基于雾计算的负载均衡策略。根据信干噪比判断较高负载微小区内通信质量较差的转移用户,通过用户对时延和能耗的意愿,建立相应的中继链路,从而把转移用户卸载到较低负载微小区。然后,依据微基站负载值,并考虑到各个用户对能耗和时延的意愿,给出了一种微基站负载均衡的优化策略。仿真结果表明,与速率均衡算法相比,本文的负载均衡策略能有效地降低系统能耗和时延,并降低了数据直传通信导致的路径损耗系统性能。     

基于结构化P2P系统的SDYA负载均衡算法

在基于分布式哈希表（DHT）的结构化对等网络（P2P）系统中,DHT的使用及节点的计算能力和带宽等方面的异构性导致系统中节点负载不均衡,进而影响了系统的效率. 基于虚拟服务器的策略,提出一种混合式负载均衡算法,统称为静态负载分配算法和动态负载调整算法（SDYA）. 该算法可根据节点的能力为其分配相应大小的可动态调整的地址空间及合理的负载. 仿真结果表明,相对于传统虚拟服务器均衡算法,SDYA算法的负载均衡效果显著,均衡速度快,均衡开销小,系统稳定性好.     

基于贪婪搜索的IEEE 802.16j带宽分配算法研究

为满足IEEE 802.16j网络中不同类型业务的带宽需求, 同时达到可接入用户数最多的目的, 提出了一种基于贪婪搜索的基站、中继站联合带宽分配算法. 其中, 固定带宽的主动授权业务由中继站分配带宽; 基站分配其他类型业务所需的最少带宽. 该算法利用贪婪搜索寻求最优用户组, 并将剩余带宽分配给该组的用户. 仿真结果表明, 该贪婪搜索带宽分配算法能保证网络接入的用户数最多, 且复杂度低于一般的穷举搜索带宽分配算法.     

基于任务间依赖关系的小小区协作卸载策略

在密集部署的小小区网络中,考虑到小小区基站（SBS）的计算资源有限,提出了基于任务间串并依赖关系的协作卸载策略,以降低计算卸载任务的整体完成时延.首先,考虑将可以同时执行的并行任务卸载至不同的SBS,利用计算资源的分布式特点来降低整体时延,同时最大化单个SBS上的串行任务数量,以减小所需SBS的数目;然后,根据网络的负载均衡情况对2种场景进行讨论,联合考虑任务间的依赖关系、不同SBS的可用计算资源量和SBS与用户间的信道质量,分别引入最长路径理论和图着色算法以确定最佳任务卸载方案.仿真结果表明,与已有策略相比,所提策略可降低计算卸载任务的整体完成时延.     

异构网络中几乎空白子帧存在时干扰协调方法

针对异构网络中几乎空白子帧存在时用户接入选择和资源分配方法过于复杂的情况,以及吞吐量需求难以得到满足问题,以最大化系统总吞吐量为目标提出一种易于实现的蚁群算法.在考虑不同用户不同需求的前提下,根据微基站用户在几乎空白子帧和正常子帧时受到干扰的不同,把一个微基站划分为两个虚拟基站,将所存在的问题建模为广义分配问题进行求解,同时解决了用户接入选择和资源分配问题.仿真结果表明,所提出方法与参考文献方法及两种增强型小区干扰协调固定配置结果相比,可以有效提高系统总吞吐量,同时兼顾小区边缘用户吞吐量,实现了良好的综合性能,能够更好地满足用户需求并在实际系统中易于实现.     

基于多天线立体异构网络的物理层安全性能研究

异构网络性能分析研究中,基站和用户分布大多数是平面分布模型,其拓扑结构不适用于建筑物密集的超密度网络场景;同时,垂直维度上的窃听者直接影响异构网络物理层安全性;针对此问题,作者调整了基站天线的垂直维度,通过倾斜、基站与用户的空间分布得到合法用户和窃听者的信干噪比表达式、累积分布函数,对异构网络的物理层安全性能进行了分析。在立体异构网络下行传输链路中增加对基站天线垂直维度的调整,给出了增加基站天线倾斜角变量后合法用户以及窃听用户的信干噪比表达式;并且根据基站和用户的空间随机泊松点过程分布,推导出合法用户和窃听用户的信干噪比累积分布函数,利用此累积分布函数得到系统的平均安全速率闭合表达式。仿真结果验证了微基站密度、下倾角和平均安全速率函数关系闭合表达式的正确性,验证了通过调整垂直下倾角提高物理层安全性能的可行性,并能够得到具体场景的基站密度比。     

异构蜂窝网络中一种基于匈牙利算法的用户关联方法

在异构蜂窝网络中使用传统的小区选择方法会导致宏基站和小基站的负载失衡,而与小基站关联的用户面临服务质量 (QoS) 的降低的问题。针对该问题,提出了一种基于效用函数最大化的用户与基站关联方法。该方法将用户与基站的关联过程建模为双目标优化问题并且线性化为系数可调的效用函数最大化问题,以实现基站负载均衡和用户QoS之间的折中。通过设计权值系数,将该效用函数最大化问题转化为基于二部图的最大匹配,并用匈牙利算法求得最优解。仿真结果表明,该方法实现了异构蜂窝网络中宏基站与小基站之间的负载均衡,并且通过系数调节,达到了基站负载均衡和用户QoS之间的折中。     

无线自回传网络中基于Lyapunov的虚拟资源分配算法

为提高网络部署的灵活性,保障多样化虚拟网络的需求,针对无线自回传网络场景提出一种基于Lyapunov的虚拟资源分配策略.联合考虑系统稳定性、虚拟网络最小速率需求和小蜂窝回传容量限制,对无线接入资源和回传带宽进行联合分配,建立虚拟网络效用最大化模型;其次,运用Lyapunov优化理论设计了一种基于当前信道状态和队列状态的实时调度算法;最后,通过拉格朗日对偶算法和基于相似度随机变异的粒子群算法进行迭代求解.仿真结果表明,该方案可在保证系统队列稳定性的同时提高无线虚拟网络的平均总收益.     

一种HFC接入网带宽拍卖分配算法

针对HFC接入网单频点带宽合理分配以及频点组内负载均衡的问题,提出了一种基于多标拍卖的HFC接入网带宽分配算法．边缘资源管理器负责拍卖带宽资源,业务代理向其提交投标集合,采用改进的多标拍卖算法分配带宽资源．通过用户接纳控制和预留最低QoS带宽的方法保障多媒体业务的QoS．利用业务代理的用户接纳策略使频点组达到负载均衡．理论分析和实验结果表明,该算法通信开销小,时间复杂度低,能合理有效地分配带宽资源,并使频点组内达到负载均衡．     

MEC系统中面向网络切片的3C联合资源分配算法

移动边缘计算（MEC）相关研究已经成为未来移动网络的热点研究之一.在基于网络切片的雾无线接入网络中,提出了一种面向网络切片的MEC系统通信计算缓存（3C）联合的资源分配算法.给出了面向网络切片的多MEC协作资源分配模型,其中考虑了无线接入带宽与回程链路带宽的限制以及MEC系统计算与缓存资源分配对网络切片服务时延的影响;基于服务时延定义了用户获得资源的效用值,构造了系统效用值最大化问题优化不同网络切片下的用户接入、计算与缓存资源分配,并采用连续凸近似交替迭代方法获得近似最优解.对所提算法性能进行了仿真验证,仿真结果表明,所提算法实现了系统总效用值优化,提高了面向网络切片的MEC系统资源利用效率.     

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。     

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.     

UDN中基于JR-CoMP的分簇和资源分配方案

针对超密集网络（UDN）中的上行干扰问题,提出了一种基于多点协作联合接收（JR-CoMP）的分簇与资源分配方法.首先,将用户和基站进行单频段分簇,将同一小小区的多个边缘用户放在不同的用户簇中,将位于相邻小小区并且距离较近的边缘用户放在同一个用户簇中,根据中心用户到已有基站簇的干扰强度将其归簇;然后,对用户簇进行多重子频段分配,为包含同一个小小区用户的多个簇分配不同的子频段,并且尽量为每个用户簇多分配子频段;最后,以最大化系统总传输速率为目标,采用注水算法为每个用户分配功率.仿真结果显示,所提方案能显著提高频谱效率.     

ICIC and CoMP based interference management scheme in small cell networks

This paper considers the cross-layer and co-layer interference in small cell networks. We propose an interference management scheme by jointly optimizing user association, ABS (Almost Blank Subframes) configuration, and resource allocation. Especially, the proposed interference management smartly utilizes the opportunities of CoMP-JT (Coordinated Multi Point-Joint Transmission) to mitigate the interference from the macro base station to increase the coverage area of small cells. Simulation results show that the proposed interference management improves network throughput and spectrum efficiency as compared with the existing methods.     

基于遗传算法的多基站协作通信功率分配方案

将多基站协作通信的功率分配问题转换为信干噪比(SINR)均衡问题。通过设置路径损耗门限为各用户判决与其通信的协作基站,并考虑用户间接收SINR的公平性,给出基于遗传算法的多基站协作通信功率分配方案。数值分析表明,相对于传统蜂窝小区等功率分配以及多基站协作通信等功率分配,该功率分配方案使系统中各用户的平均SINR分别提高17.75dB和2.36 dB。