带有重试队列的异构业务串联排队网络模型

基于串联排队网络理论,建立了端到端无线、有线级联通信网络串联排队分析模型.针对时延不敏感的海量机器对机器( M2M)小数据业务,提出无线链路上的重试排队分析模型,研究延时服务机制.用带有随机早期检测(RED)机制有限缓存的离散时间串联队列建模IP承载网络,模拟了多节点联合拥塞控制的通信场景.在概率生成函数域,推导了带有重试机制、具有异构业务到达排队系统的离去过程,并将其拟合为下一个节点的到达过程.研究结果表明,重试队列的引入,有效提高了无线链路的吞吐量,减小了阻塞率,提高了有线链路的到达率.给出了重试队列参数设置对无线链路性能的影响.     

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。     

针对M2M业务的IEEE 802.11优化及其性能评价

为降低IEEE 802.11接入过程中误码引起的竞争失败率,提出一种无退避、快速重传算法,推导了MAC层服务时间概率分布,建立了IBP/Gw/1/K离散时间排队系统,研究了非饱和负载下M2M业务在802.11非理想信道下的传输性能。为了提高海量M2M终端在802.11网络中的接入效率,提出一种动态调整窗口的算法。为模拟802.11接入和IP承载网络传输M2M业务的通信场景,基于串联排队理论,建立了多节点串联排队网络模型,并求解了M2M业务的端到端性能指标。仿真表明:两种改进算法有效提高了802.11的服务效率;异质业务接入802.11网络的场景中,突发度小的M2M业务能获得更好的QoS。     

3G系统基于区分业务的接入控制

为提高无线接入控制过程的性能,针对WCDMA系统各种业务的特点,采用了能有效保障QoS的上行接入控制方案,依据具体业务的分类和QoS指标来分配网络资源,提出了一种新的接入算法-PCD(Priori-ty Code based Diffserv)算法.设计了实时和非实时业务呼叫的信令流程,并对提出的算法和现有的接入算法进行了仿真评估.结果表明,该方法有效地解决了上行接入控制问题,与随机接入算法相比具有良好的业务吞吐量和时延性能,提高实时业务的服务质量.     

多业务CDMA 基于动态混合判决的接纳控制算法

有效的呼叫接纳控制(CAC)算法不但能够满足CDMA蜂窝系统不同业务的QoS要求,而且能够提高系统资源利用率。文章提出一种基于多业务的动态混合判决CAC算法,在判决时,该算法根据系统剩余容量和各业务优先级来为高优先级业务预留资源;在接入自相似业务时,该算法利用概率接入策略来判断是否接入一个新呼叫。仿真结果显示,本文提出的算法可以有效降低阻塞率,提高系统性能。     

QDB-AQM:基于排队延时的网关拥塞控制设计

提出了一种基于排队延时的主动队列管理(AQM)算法,该算法力求达到高吞吐量、低排队延时、短队列长度、低丢失率和较好的公平性能,相对于其他AQM算法具有实现简单的特点. 通过排队延时代替Drop Tail网关中分组丢弃的方法监测拥塞,并设置往返时间(RTT)估值作为拥塞探测的单门限,如果某分组排队延时超过该门限,则根据显式拥塞指示(ECN)机制标记该分组以通知TCP源端采取相应措施以响应拥塞.在ns-2下仿真表明该算法能达到预期的性能.     

高性能组合输入交叉点排队交换机

运用非稳定虚拟输出队列和非稳定交叉点缓存的概念,提出了基于优先级轮询方案的组合输入交叉点排队方案,并通过数值仿真,详细研究了该方案的时延性能和稳定性能.仿真结果表明,在非均匀分布业务源的情况下,优先级轮询方案比普通轮询算法具有更好的平均时延性能和稳定性能.该研究成果为设计交叉点缓存交换机提供了理论依据.     

弹性分组环分组排队时间及传输延时的研究

建立了弹性分组环(RPR)的业务排队模型,提出分组传输延时的定量分析方法,并对各类业务的平均传输延时进行了仿真分析。分析表明,低优先级业务的排队时间均长于高优先级业务;高优先级业务(A类)在单队列环中的传输延时要高于在双队列环中的传输延时,而低优先级业务(B类、C类)在单队列环中的传输延时要低于在双队列环中的传输延时。     

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.     

多重分形网络流量输入下多队列排队模型

针对目前分形网络流量输入下排队系统研究大多没有给出解析结果,且只研究单队列排队的缺点。根据实际网络的排队性能,在无约束条件下,采用了多队列多服务台成批到达的排队方式,建立模型,推导出多重分形特性网络流量输入下单队列和多队列溢出概率的解析式。并通过真实网络流量数据描绘出溢出概率与队列缓存长度的关系,结果发现该多队列排队模型下的溢出概率的解析式能够较好地拟合真实网络流量的排队性能。     

超密集网络中混合接入方式下基于分组的资源分配

针对混合接入方式下的超密集异构网络中存在的干扰及频谱资源分配问题,提出了一种基于分组的资源分配方案.根据Small cell间的干扰采用模拟退火算法对Small cell进行分组;运用基于最小信干噪比最大化的信道分配方案对分组后的网络进行信道分配.给出了混合接入方式下用户的资源使用方式.仿真结果表明,该方案可以有效地抑制干扰,提高系统性能.     

移动Ad Hoc网络自相似业务排队性能分析

对实际网络业务大量的测量表明,网络中的业务量存在着自相似特性,移动Ad Hoc网络中的业务同样具有该特性.目前对于移动Ad Hoc网络方面的研究只限于实测和简单的定性分析.采用更接近实际情况的队列长度有限G/D/1排队模型对移动Ad Hoc网络性能进行了分析和仿真,结果表明自相似业务导致排队性能变差,缓存匮乏,时延和分组丢失概率恶化.为此提出了基于网络规划模型的适用于自相似业务的路由算法.该算法利用多路径备份路由,当链路失效时可以迅速地寻找到新的替代路由,减小缓存中排队时延和丢包率,并对网络的发射功率进行优化提高信道空间的复用度.仿真结果表明,该算法可以改善分组丢失概率,提高网络吞吐量,降低时延.     

负载感知的异构无线网络协同休眠节能算法

提出了一种基于业务请求负载感知的异构无线网络自适应协同休眠节能算法,在满足异构无线网络系统内业务服务质量要求的条件下最小化系统功耗. 该算法在异构无线网络自优化框架下建立基于经济学收益的节能模型. 蒙特卡洛仿真结果表明,在满足用户业务请求阻塞率约束条件下,新算法能自适应调度异构无线网络的工作模式,并降低系统总功耗.     

MIMO系统中基于加权公平队列的空间复用多用户接入调度算法

多入多出(MIMO)系统利用多个发射和接收天线可以取得空间复用的效果.传统的加权公平队列WFQ虽然给每个用户提供了公平的接入信道机会,但是并没有利用MIMO系统空间复用的优点,系统容量并没有得到改善.针对这个问题,提出了一种新的基于加权公平队列的空间复用多用户接入SMMA调度算法,将上层的公平调度策略和物理层的优化天线分配相结合.最后通过仿真,将传统的WFQ算法和基于WFQ的空间复用多用户接入调度算法进行比较.仿真结果证明SMMA-WFQ算法不但给每个用户提供了公平的接入信道机会,而且提高了系统容量.     

基于模糊逻辑的eMBB/URLLC复用机制选择算法

增强移动宽带（eMBB）与超可靠低时延通信（URLLC）业务的共存部署是第5代移动通信系统演进中的一项重要内容.现有的下行复用机制包括资源预留和穿刺抢占2种方法，两者的特点和性能不同.为了综合2种机制的优点，实现系统整体性能的提升，提出了一种基于模糊逻辑的复用机制选择算法，能够依据URLLC业务的特征，在资源预留和穿刺抢占2种机制中进行择优选择.仿真结果表明，引入择优选择算法后，URLLC业务的队列时延降低了近50%，与此同时，与URLLC业务复用导致的eMBB业务吞吐量的降低不超过4%.     

LRV负载均衡算法的研究与实现

在研究基于软交换的集群媒体服务器的系统特征的基础上,提出了1种LRV(limited resource vector)负载均衡算法并提供了算法的软件实现方法,该算法考虑了异构系统中资源的协调使用并有效防止了系统性能的剧烈变化. 通过在负载均衡系统Petri网模型上的大量仿真模拟,对LRV负载均衡算法与其他传统负载均衡算法在系统吞吐量、系统响应时间和性能平稳性几个方面做了比较和分析. 结果表明,LRV算法具有更优越的性能,LRV算法的软件实现方法对其他异构集群系统也具有重要参考价值.     

TD-SCDMA系统中减少码碎片的方法

TD-SCDMA系统中减少码碎片的方法,通过码碎片整理算法和资源整合算法,用于码资源受限系统中实现减少码碎片,提高高速业务接入成功率的基于离散度的资源整合（DBRI）算法。其用OPNET软件搭建仿真平台,比较无资源整合和有资源整合对系统性能的影响。仿真结果表明,在系统负载较大时,所用的DBRI算法能够在保证资源利用率的前提下提高高速用户的接入成功率。     

基于DRL的MEC任务卸载与资源调度算法

为提高多接入边缘计算（MEC）任务卸载效率,提出了一个任务卸载和异构资源调度的联合优化模型.考虑异构的通信资源和计算资源,联合最小化用户的设备能耗、任务执行时延和付费,并利用深度强化学习（DRL）算法对该模型求最优的任务卸载算法.仿真结果表明,该优化算法比银行家算法的设备能耗、时延和付费的综合指标提升了27.6%.     

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。     

LTE系统中基于缓存信息的非实时业务调度算法

为解决LTE系统中非实时业务调度算法比例公平PF(proportional fair)算法在分组数据业务模型下性能一般的问题,结合分组数据业务特点,在有限缓存队列模型下,提出一种兼顾系统吞吐量和用户公平性的非实时业务调度算法-基于缓存信息的调度BIBS(buffer information based scheduling)算法.该算法综合考虑了用户信道条件和缓存区内待传送的数据包信息.仿真结果表明,在不同平均速率的业务下,与PF算法相比,本文提出的算法在有效地提升系统吞吐量的同时,用户间公平性和通信中断性能也得到了极大的改善.