IEEE802.11中上下行带宽公平分配机制

为了提高网络整体性能,提出了一种基于Markov模型的概率发送机制——上下行带宽公平分配机制,不需要对现有客户端做任何改动,可通过调节接入点的最小竞争窗口和分组传输概率,实现上下行带宽的公平分配. 推导了不同上下行数据流条件下保证带宽公平分配的接入点最优发送概率. 仿真结果表明,该策略能在不降低系统总吞吐量的情况下提供精确的上下行带宽分配.     

衰落信道中802.11 DCF的非饱和吞吐量分析

利用时间离散的三维马尔可夫链,建立了衰落信道中IEEE 802.11 DCF(分布式协调功能)在非饱和状态下的吞吐量性能模型,分析了位错误率、传输负载和分组长度对系统吞吐量的影响。基于该模型,推导了根据信道质量,计算分组长度最优值的简单公式。仿真结果表明,模型能够有效地预测802.11 DCF在衰落信道下的非饱和吞吐量,采用最优分组长度可以提高系统吞吐量。     

改进的OBS长度自适应门限组装算法

现有OBS长度自适应组装算法的突发数据长度门限的选择虽然随着业务流的变化而变化,克服了固定长度门限算法输出的突发数据的突发性,但仍然没有考虑业务流的自相似特性,因此不能有效降低输出突发数据的自相似程度和分组阻塞率。针对这一问题,该文提出了一种改进的OBS长度自适应门限组装算法,能根据到达的网络业务流的自相似特性自适应地调整长度门限值。仿真结果表明:在相同的调度算法下,更能降低业务流的自相似性,分组阻塞率降低一个数量级。     

LTE中增强视频业务QoS的时延感知调度算法

提出了一种改善视频业务流性能的分组调度算法,综合考虑了队列中分组丢失的数量和分组时延信息,动态地调整用户的优先级,以达到降低系统丢包率和最大化系统吞吐量的目的.仿真结果表明,与当前典型的分组调度算法相比,所提出的算法能够较大幅度地改善丢包率、公平性、吞吐量等方面的性能.     

多速率无线Mesh网络中节点吞吐量分析模型

提出了多速率无线Mesh网络中节点吞吐量分析模型,在公平性保证条件下用以分析基于IEEE 802.11协议构建的无线Mesh网络节点吞吐量．该模型计算出不同速率无线链路发送数据包的时间,寻找网络中单位时间内完成数据包发送时间最大的瓶颈冲突域,根据瓶颈冲突域内负载流量速率得到节点吞吐量最大值．仿真结果表明,该方法计算出的节点最大吞吐量与网络仿真结果一致,可以准确分析多速率无线Mesh网络节点吞吐量．     

自相似业务流的有效带宽

给出了传统业务流的有效带宽的计算方法和基于自相似业务流的有效带宽的计算方法,分析了分组丢失率、带宽利用率与缓冲区大小之间的关系,指出了网络设计中根据有效带宽进行资源管理的优越性。仿真结果表明,对自相似业务流,基于自相似业务流的有效带宽的计算比基于短相关模型的有效带宽的计算能保证更好的服务质量。     

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     

Evolutionary Game for Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks

提出了一种基于演化博弈理论的认知网络协作频谱感知方法.对协作频谱感知中次级用户的传输时间和吞吐量进行分析,建立协作感知的博弈模型并研究其动态演化特性,基于次级用户吞吐量最大化准则,得到相应纳什均衡解,在此基础上提出一种次级用户自适应分布式学习算法.理论分析和仿真结果表明,这种协作感知方法在保证检测性能的基础上,有效减少了协作通信开销,提高了次级用户吞吐量.     

认知网络中基于演化博弈的频谱感知技术

提出了一种基于演化博弈理论的认知网络协作频谱感知方法.对协作频谱感知中次级用户的传输时间和吞吐量进行分析,建立协作感知的博弈模型并研究其动态演化特性,基于次级用户吞吐量最大化准则,得到相应纳什均衡解,在此基础上提出一种次级用户自适应分布式学习算法.理论分析和仿真结果表明,这种协作感知方法在保证检测性能的基础上,有效减少了协作通信开销,提高了次级用户吞吐量.     

码域发送参考脉冲超宽带系统的多路并行传输方法

网络多媒体业务的不断发展迫使网络核心节点能够支持组播交换技术。分析了现有组播交换调度算法的优缺点,基于带缓存交叉开关交换结构探讨了组播调度的公平性问题,提出了一种能够为组播业务提供公平服务的分层混合调度算法—MSHF(Multicast Stratified and Hybrid Fair Scheduling)。MSHF采用分层和混合化的公平调度机制,通过输入调度和交叉节点调度确保组播业务的公平性问题。其算法复杂度为O(1),具有良好的可扩展性;同时依据组播业务流的权重进行分组和分级调度,减少了时延抖动,具有良好的公平性,能够适应实时业务的性能需求。理论分析和仿真结果表明:该算法具有良好的时延、吞吐量和公平性能。     

LSTM-Based Adaptive Modulation and Coding for Satellite-to-Ground Communications

Satellite communication develops rapidly due to its global coverage and is unrestricted to the ground environment. However, compared with the traditional ground TCP/IP network, a satellite-to-ground link has a more extensive round trip time (RTT) and a higher packet loss rate, which takes more time in error recovery and wastes precious channel resources. Forward error correction (FEC) is a coding method that can alleviate bit error and packet loss, but how to achieve high throughput in the dynamic network environment is still a significant challenge. Inspired by the deep learning technique, this paper proposes a signal-to-noise ratio (SNR) based adaptive coding modulation method. This method can maximize channel utilization while ensuring communication quality and is suitable for satellite-to-ground communication scenarios where the channel state changes rapidly. We predict the SNR using the long short-term memory (LSTM) network that considers the past channel status and real-time global weather. Finally, we use the optimal matching rate (OMR) to evaluate the pros and cons of each method quantitatively. Extensive simulation results demonstrate that our proposed LSTM-based method outperforms the state-of-the-art prediction algorithms significantly in mean absolute error (MAE). Moreover, it leads to the least spectrum waste.     

海上自组网中基于侦听的MAC协议退避算法

无人艇通常以编队协同的方式进行作业,并通过自组网进行数据交换.因海浪等因素影响,海上自组网的信道传输损耗通常处于动态变化中,现有MAC协议的退避算法在动态海上环境下无法区分分组碰撞和分组丢失,会出现可靠性和稳定性下降的问题.为此,本文提出一种基于信道监听的自适应最小竞争窗口退避算法,该算法通过感知邻近竞争节点数目来估计信道状态,降低信道冲突概率和重传次数,提升了网络整体的可靠性和稳定性.仿真结果表明,与经典BEB算法相比,改进算法的吞吐量和公平性分别最大提高28.67%和62.00%,端到端延时和丢包率分别最大降低2.84%和15.10%.     

WLAN中基于协作博弈的比例公平性带宽分配机制

在IEEE 802.11无线局网(WLAN)中,从协作博弈论的角度提出一种按用户流权重成比例(比例公平性)的带宽分配方案．通过建立用户流基于吞吐量的效用函数,将比例公平性的带宽分配过程建模为以整体效用最大化为前提,以个体效用最大化为目的的用户流之间的协作博弈．依据此博弈的纳什议价解(即用户流获取比例公平性带宽份额的最优信道竞争参数CW_min),提出了带宽分配方案PF-DCF．仿真结果表明,与802.11e EDCA相比,PF-DCF不仅有效的解决了低权重用户流无法获取系统带宽的问题,而且将WLAN在饱和状态下的吞吐量提高15％．     

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.     

无线环境下保证QoS的传输层拥塞控制机制

讨论了在无线信道条件恶化时,如何根据用户的服务质量(QoS)要求降低传输控制协议(TCP)发送速率的最佳参数值,在此基础上给出了2种调节TCP拥塞口的算法. 目前在无线环境下的TCP拥塞控制研究一般考虑如何提高吞吐量,出现误码丢包时不减小拥塞窗口的大小,这种设计导致了数据发送可靠性的降低. 本方案则同时考虑吞吐量要求和可靠性要求,很好地解决了无线环境下TCP吞吐量和用户的QoS要求. 仿真结果证明,该机制有效地保证了用户的QoS要求,又不会过多降低系统吞吐量.     

Ad hoc网络中基于拥塞的机会调度算法

无线多跳Ad hoc网络中的节点在业务发送过程中需要竞争共享信道,容易发生局部拥塞导致网络性能下降,而且节点内部采用的先入先出(FIFO)队列容易使队头出现阻塞现象,影响队列中后续分组的发送。为此提出了一种基于拥塞的机会调度算法,发送节点发送RTS帧时目标指向多个下一跳接收节点,这些节点在正确解码RTS帧后根据自身拥塞程度按一定概率依照调度优先级顺序发送CTS帧。仿真结果表明,该算法提高了网络端到端的饱和吞吐量和信道利用率,也提高了业务流之间的公平性。     

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.     

WLAN中一种改进的快速碰撞解决算法

在分析IEEE802．11MAC协议与系统吞吐量关系的基础上，提出一种改进的MAC快速碰撞解决算法(DFCR)，解决当前IEEE802．11中存在的吞吐量不稳定情况，同时考虑MAC层信道共享机制和物理层误码特性，达到减小站点之间碰撞概率、空闲时间、数据帧的重传次数的目的，仿真研究表明该算法可以在提高WLAN吞吐量的同时保证系统公平性．     

Improved Delay Priority Resource Scheduling with Low Packet Loss Rate for MBMS in LTE Systems

An improved delay priority resource scheduling algorithm with low packet loss rate for multimedia broadcast multicast service (MBMS) in long term evolution (LTE) systems is proposed in this paper. Real-time services in LTE systems require lower delay and packet loss rate. However, it is difficult to meet the QoS requirements of real-time services using the current MBMS resource scheduling algorithm. The proposed algorithm in this paper jointly considers user delay information and real-time channel conditions. By introducing the user delay information, the lower delay and fairness of users are guaranteed. Meanwhile, by considering the channel conditions of users, the packet loss rate can be effectively reduced, improving the system throughput. Simulation results show that under the premise of ensuring the delay requirements of real-time services, the proposed algorithm achieves a lower packet loss rate compared to other existing algorithms. Furthermore, it can achieve a good balance between system throughput and user fairness.