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.     

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。     

基于负载平衡的无线传感器网络路由算法

为了提高无线传感器网络的能量利用率和延长网络的生命周期,本文提出了基于负载平衡的无线传感器网络路由算法。首先,将网络划分成多个网格,根据网格内节点的负载情况定义网格的状态,结合网格的地理位置和网格负载状态选择路由网格;其次,根据节点剩余能量和负载大小在选择的网格内选取一个合适的节点开始数据的收发工作;最后,通过模拟实验将本文算法与GPSR算法和GEAR算法进行比较。仿真结果表明,该算法有效改善了网络的负载均衡,延长了网络的生存期,并提高了网络的吞吐量。     

网格环境中基于蚂蚁算法的任务调度策略的改进

任务调度和负载均衡是网格计算环境中影响系统性能的重要问题．由于网格资源通常是位于不同的地理位置,由不同的组织管理,加之系统可能发生故障,所以在大型网格环境中任务调度和负载均衡是一个非常复杂的问题．本文应用改进的蚂蚁算法,通过增加负载平衡因子,将用户提交的任务合理地映射到相对空闲的网格资源上,有效地实现了任务的合理调度和负载均衡．     

一种综合的结构化P2P系统负载均衡机制

提出了基于异构节点的标识空间分割算法,实现节点异构条件下分布式散列表空间的均衡分割,从而均衡各个节点的存储负载;其次提出基于虚拟环负载转移算法,将路由和响应负载由重载节点转移到轻载节点,从而缓解由于对象查询不平衡带来的路由和响应负载不均衡.在OverlayWeaver上进行实验的结果表明,通过采用包含基于异构节点的标识空间分割算法和基于虚拟环负载转移算法的综合机制可以很好地均衡对等网络(P2P)系统中异构对等方的负载.     

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。     

基于能量异构网络环境下的WSN优化成簇算法

在能量异构无线传感器网络中,节点的初始能量在一定的范围内随机分布,负载均衡和降低能耗是传感器网络成簇算法的一个重要挑战．提出了适用于能量异构网络环境下的传感器网络生存时间优化成簇算法SNLOC（Sensor Network Lifetime Optimization Clustering Algorithm）,该算法通过构造基于节点剩余能量的簇首选择机制和基于综合代价函数的簇域划分机制,在有效保证节点能量损耗公平性的同时逐渐降低网络节点间的能量差异,很好地延长了网络生存时间．模拟实验结果显示,在能量显著差异的网络环境中,SNLOC可以更好地实现负载均衡,极大地提高网络的生存时间．     

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。     

异构网络中支持终端直通的联合模式资源复用算法

针对异构蜂窝网络中终端直通(D2D)通信复用频谱资源导致同频干扰,并影响系统通信性能的问题,提出了一种基于联合模式的支持终端直通的资源复用算法.为了综合考虑异构网络中蜂窝用户和D2D用户需要并平衡两类不同用户的资源分配,该算法在确定D2D通信限制距离的基础上,联合蜂窝与D2D两种模式构建CU-D2D组合集,以其加权吞吐量增益为用户优先级,并据此进行无线资源分配,从而实现了异构蜂窝网络环境下频谱资源的优化分配.结果表明,该算法在保证蜂窝用户传输速率的同时,有效地改善了D2D用户的通信速率,从而整体性地提升了异构蜂窝网络的系统通信性能.     

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.     

电力SDN通信网中面向负载均衡的路由重构

在通信网络发生故障时,为确保路径可靠性与网络负载均衡的统一,由于软件定义网络（SDN）的通信网络体系在电力通信网中已具可行性,故结合SDN逻辑集中式架构下路由快速收敛的特点,构建了路径重构模型,并采用业务路由重构算法求解.首先依据业务紧急程度、端到端通信时延、带宽需求及对电网实际运行的影响程度等因素将业务分为不同的优先级;然后以链路可用度最大为目标,以业务时延、站点等级差等为约束建立模型,以流量标准差、业务恢复率为评价指标,并在IEEE14母线系统上进行测试验证.仿真结果表明,所提算法在保证业务性能的同时具有更低的流量标准差和站点等级差,能有效实现路径重构,并确保负载均衡.     

采用粒子群优化的WSN非均匀网格划分机制

为了均衡消耗网络能量,提出了一种采用粒子群优化的无线传感器网络非均匀网格划分机制(NuGPM).将网络分为k层,相同层的网格长度相同,不同层之间的网格宽度不同,且离基站越近的层其网格宽度越大,采用粒子群优化算法搜索各层网格的最优宽度组合.该机制能使离基站越近的网格拥有越多的节点,从而拥有越多的能量转发上层网格的数据,进而改善基站附近的"热点"问题.仿真结果表明,NuGPM能均衡消耗网络能量,有效改善基站附近的热点问题,延长网络寿命.     

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.