基于代理的用户偏好建模研究

基于移动代理系统,将马尔可夫判决过程和智能强化学习算法相结合,提出了在异构无线网络环境下对移动用户业务偏好进行智能建模的技术框架.为动态环境下用户需求的感知、量化和适配特征的研究提供了基本的数学描述,为解决用户体验的评价问题和业务与业务环境的适配问题提供了新的研究思路.     

异构无线网络中基于强化学习的频谱管理算法

提出了一种基于归一化径向基函数的自适应启发评价强化学习算法,用于异构无线网络系统中自主的动态频谱分配.该算法利用归一化径向基函数自适应构建状态空间,加快学习速度;利用自适应启发评价机制减少不必要的探索,提高学习效率.通过与无线环境交互,算法学会为不同接入网内的各个会话动态分配合适的频段.仿真结果表明,在同等网络条件下,该算法能获取更好的频谱利用率和服务质量,性能优于确定性频谱分配策略和一般的动态频谱分配策略.     

延时拒绝模型下的异构无线网络接入选择

提出了一种延时拒绝模型下的异构无线网络接入选择算法（AS-DRM）. 通过引入缓冲存储器,允许弹性业务进入缓存器队列中排队等候,当有闲置资源时按照队列中的顺序依次获得服务. 利用排队论建立了异构网络接入资源占用五维马尔可夫排队模型,并分析和评价系统性能. 仿真结果表明,所提算法能明显降低弹性业务阻塞率,提高系统性能.     

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。     

基于认知的异构无线网络信道借用策略

为解决频谱资源日益紧张的问题,基于IEEE802 11无线局域网（WLAN）和时分同步码分
多址(TD-SCDMA)技术构建的异构网络模型,考虑了异构无线网络下信道借用的条件,
提出了一种新的基于预测的信道垂直借用方案及其算法. 该算法在借鉴信道水平借用策略的基础上,引入信道预留机制并增加了信道借用预测算法. 仿真结果表明,该方案可有效降低呼叫
阻塞率,改善系统性能.     

基于混合业务的OFDMA系统资源分配

针对存在混合业务的OFDMA系统的子载波和功率分配问题,提出了一种基于折衷因子的次优资源分配算法,在系统总发送功率的限制下使得系统的吞吐量最大,同时保证实时业务用户的QoS要求和非实时业务用户资源分配的比例公平.该算法将自适应资源分配与自适应调制相结合,并加入了比特调整和优化处理,对实时业务用户和非实时业务用户间的资源利用进行了有效的折衷.分析和仿真结果表明,SRATF算法在不增加复杂度的前提下减少了运行时间,保证了非实时业务用户间的公平性.     

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.     

WiMAX实时业务下的自适应带宽申请机制

针对全微波存取全球互通（WiMAX）系统的实时业务提出了一种新的基于流量预测的自适应带宽申请机制。该算法依据系统的历史流量数据将指数平均预测和平均累计误差结合起来，对下一时刻到达W系统的数据流量进行估计，在数据流到达之前预先申请额外的带宽资源用于服务该数据流，从而减少实时业务流的时延滞后，并减轻数据流对缓冲的压力。仿真结果显示，自适应带宽请求机制能显著改善实时业务的时延特性和减小缓冲需求。     

基于可穿戴计算机电源管理的蚁群算法

功耗管理是可穿戴计算系统低功耗设计的一个重要手段。该文提出了一种基于蚁群算法的可穿戴计算机动态电源管理方法,通过自适应的优化功耗切换时间,在基本保证系统实时性能的条件下,能有效地减小系统各模块的平均功耗,延长系统的工作时间。仿真结果证明了其有效性。     

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.     

异构无线传感器网络能量和距离有效分簇算法

降低能耗、延长网络生存时间，是无线传感器网络设计的重要目标。提出了一种基于虚拟区域划分的适用于异构无线传感器网络的能量和距离有效分簇算法。仿真结果证明，此算法可有效地均衡簇内负载，延长网络的稳定周期和生存时间，提高网络的通信效率。     

Research and experiment on multi-user computational offloading based on mobile edge computing

The fundamental problem of multi-user computation offloading for Mobile Edge Computing is investigated in heterogeneous overlay networks where each user can connect and offload its computing workloads to multiple heterogeneous wireless access points in parallel. The problem of average user overhead minimization with the delay constraint is formulated to obtain the optimal strategy of workload partition and heterogeneous resource allocation. A successive convex approximation (SCA) based algorithm is finally developed, which addresses the problem of non-convex optimization by iteratively solving a sequence of separable strongly convex problems. Numerical results are presented to prove that the proposed offloading mechanism can effectively reduce the service latency and energy consumption of users compared with the conventional non-cooperative approach.     

阻塞率约束下的多业务群组切换方法

针对异构网络中多业务场景下群组切换时网络拥塞的问题,提出了阻塞率约束下的多业务群组切换算法。将用户按业务类型进行分类,为不同业务类型的用户分配以不同的切换优先级。对于处在同一优先级的用户,在目标切换阻塞率约束条件下,将这些用户分散到不同的时隙上,从而避免大量用户同时选择同一个网络的情况。仿真结果表明,该算法能保证系统的切换阻塞率在可控范围之内,并且能满足不同业务类型用户的需求。     

多小区多播无线携能通信鲁棒信干噪比平衡

针对非理想信道多小区多播协作网络中的供能问题,提出了一种鲁棒的无线携能通信优化方案,该方案以最差用户信干噪比最大化为目标、以每用户能量采集和每小区功率为约束,在保证用户能量采集约束和系统功率预算的前提下实现最差用户服务质量最优化.为了求解优化问题,采用半定松弛和S-引理将原始问题转化为拟凸优化问题,进而采用二分迭代算法得到问题的最优解.仿真结果表明,所提系统设计正确,迭代算法收敛特性良好.     

低占空比无线传感器网络中节点自适应休眠机制

针对低占空比WSN网络存在着能量消耗不均、网络工作时长等问题,提出一种节点自适应休眠算法.该算法能够根据无线链路状况,自适应地调度节点休眠时隙和工作时隙,保证在时延约束条件下网络的整体能耗最小.在自适应休眠机制加入能量感知,使无线路由根据节点的剩余能量自适应调整,均衡各节点能耗,提升WSN网络的工作时长.经仿真分析发现,该算法能够在满足传输时延的同时,有效地减少工作时隙并降低能耗,从而提升网络的工作周期.     

异构网络中任务卸载与资源分配联合优化算法

在有限的网络边缘资源约束下,考虑到业务的多样性和网络接入的异构性对任务卸载和计算资源分配的影响,在本地和服务器共同处理任务的背景下,提出了一种异构网络场景下结合李雅普诺夫优化理论和搜索树算法对任务卸载和计算资源分配的联合优化方法,分析了卸载收益与延迟之间的折中关系,优化了任务卸载与计算资源分配。同时,为了对搜索树进行快速分支定界,设计了一种卸载优先级准则。最后,通过仿真实验验证了所提算法的有效性和合理性。     

智慧医疗场景下考虑终端移动性的任务卸载策略

针对工作流任务、边缘服务器无线信号覆盖范围、智慧医疗场景以及终端移动路径,分别构建模型进行描述,根据移动终端的实时位置和移动速率构建基于移动路径的工作流任务执行时间及能耗模型. 根据边缘服务器的无线通信模型,引入任务执行延迟和任务迁移2种情况以保障服务的连续性和执行时间限制. 从全局角度综合考虑任务在云端、边缘服务器和本地的执行效益,设计工作流任务优先级划分算法和边缘服务器卸载优化算法,并使用遗传算法设计基于最佳移动路径的工作流任务卸载决策及调度算法,在可选路径中搜索满足用户响应时间约束,且移动端能耗最低的最佳路径和相应的任务卸载、调度方案. 仿真结果说明：该算法能够合理地分配计算资源,在用户响应时间约束下充分降低移动终端能耗,相较未考虑终端移动性的卸载算法,移动端能耗降低了19.8%.     

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。     

无线Ad Hoc网络中保留最小能量路径的拓扑控制算法

提出一个分布式的拓扑控制算法,通过改变节点的传输功率,该算法产生的无线网络拓扑结构具有最小能量特性,即它保留了网络中任意一对节点之间的最小能量路径．该算法不仅适用于同质的无线Ad Hoc网络,而且也适用于异质的网络．仿真研究表明,提出的算法在平均节点度和传输功率的效率方面均优于基于直接传输区域的拓扑控制算法．     

无线传感器网络能效模型的量化评价与优化

为解决面向工业实时控制的无线传感器网络在性能和能量效率的平衡问题,提出了一种能效模型的量化评价和优化设计方案．该方案通过引入反馈控制的思想,运用层次分析法构建基于服务质量约束的能效模型评价方法,采用加权和的综合量化指标权重计算服务的可用性;在此基础上,给出了基于效用函数的优化模型并设计了一种多度量目标优化算法．仿真结果表明,该方法能对网络协议进行调整优化满足有限能量条件下的服务质量约束,保证数据传输可靠,降低能量消耗,延长网络生存时间．