LTE系统基于移动用户分组的切换优化

针对长期演进(long term evolution,LTE)网络中由于用户移动速度不同导致系统切换失败率高的问题,提出了基于移动用户分组设置切换参数的优化方案.建立了用户移动模型,利用用户参考信号强度值来估算用户移动速度;利用遗传算法的编码、选择以及交叉变异3个步骤对移动特性相似的用户进行分组,得到不同的分组速度,对不同分组的用户设置不同切换参数.仿真结果表明,该优化方案可以获得良好的鲁棒性,减少了无线链路失败率和切换失败率,降低了用户掉话率.     

基于非合作博弈论的异构网络选择算法

下一代异构无线网络中,垂直切换是保证系统性能的重要手段,切换执行前的网络选择更是研究的重中之重.针对现有异构网络选择算法仅从用户或网络角度考虑,且阻塞率和掉话率较高的问题,文中提出了一种基于非合作博弈的异构网络选择算法,通过综合考虑用户偏好、业务价格和准入代价得到最佳的网络选择方案.该算法从一种新的角度定义网络选择,通过网络间的博弈对用户请求进行分配.仿真结果表明,基于非合作博弈的异构网络选择算法既能获得更低的阻塞率、掉话率,又能实现负载均衡,从而更充分地利用异构网络资源,为更多的用户服务.     

WLAN中基于吞吐量的AP切换机制的研究

移动通信中由于用户分布不均造成无线接入点（AP）间的负载分布不均衡。现有的切换机制大都根据无线终端（MH）接收信号信噪比（SNR）的大小来触发切换及选择AP,忽略了负载的影响。本算法结合SNR和负载两个指标,利用强制切换策略来平衡AP间的负载,提高了系统的吞吐量。实验表明,强制切换机制使整个系统的吞吐量提高了50％左右。     

协作通信网络中基于协作概率的负载均衡机制

在协作通信存在的网络中,针对已有的负载均衡技术没有考虑用户切换后协作概率的不足,在已有的负载均衡技术基础上,利用目标小区负载状况得到切换后的协作概率,与小区信号强度和负载状况相结合,设计出应用于协作通信网络中具有负载均衡功能的切换判决函数,提高切换判决的精度。仿真表明该机制在均衡网络负载的同时,提高了系统容量和公平性。     

一种新的异构无线接入网垂直切换方法

为了提高异构无线网络中垂直切换的准确度、减少连接掉线,提出了一种新的垂直切换方法.该方法改进了基于RSS的切换触发机制,并且采用基于模糊逻辑的归一化量化决策算法,从可用的接入网中选择最优的切换目标网络.为验证方法的可行性,采用由UMTS和WLAN构成的仿真场景.仿真结果表明,提出的方法通过平衡用户的偏好、网络状态和系统性能,有效地选择了最优的网络;同时,在垂直切换次数和切换掉话率方面优于其他方法.     

隧道代理的负载均衡问题研究

隧道代理是IPv4-IPv6过渡过程中的重要技术,分布式部署隧道代理有利于提高系统的可靠性.为了解决隧道代理分布式部署面临的负载均衡问题,本文从调度者,参数和调度算法3个方面研究了隧道代理的负载均衡问题,并结合最少利用率算法和加权叫算法,提出了一种包含简单预测机制和过载预警机制的负载均衡算法.仿真实验的结果表明,所提出的算法在突发用户接入、突发初始负载和预防过载的方面,优于现有的负载均衡算法,适应于隧道代理系统的分布式运行实践.     

隧道代理的负载均衡问题研究

隧道代理是IPv4-IPv6过渡过程中的重要技术,分布式部署隧道代理有利于提高系统的可靠性.为了解决隧道代理分布式部署面临的负载均衡问题,本文从调度者,参数和调度算法3个方面研究了隧道代理的负载均衡问题,并结合最少利用率算法和加权轮叫算法,提出了一种包含简单预测机制和过载预警机制的新的负载均衡算法.仿真实验的结果表明,所提出的算法在突发用户接入、突发初始负载和预防过载的方面,优于现有的负载均衡算法,适应于隧道代理系统的分布式运行实践.     

ROF路-车系统中的切换预留算法性能分析

提出了将切换优先信道预测预留方案应用于ROF路车通信系统以解决信道分配的方案.根据M/M/c排队模型理论,采用数值分析方法,调整车辆运行速度及网络通信负载,得到不同条件下预测区在整个小区中所占比例的最优值,并分析了预测预留方案对越区切换掉话率的改善程度.数值结果表明:该方案不仅适用于车辆运行速度较低、通信负载较大的城市交通系统,而且对通信负载量较大的高速公路通信系统,其越区切换的掉话率也能得到较明显地改善.     

基于MANET接入Internet的负载均衡机制及其算法

在MANET接入Internet的网络环境中,由于移动节点集中使用某些位置上的网关来实现接入,造成这些网关的负载增加,性能下降.为了能够均衡利用网关及各移动节点,提出了一种新的利用动态网关和多径技术实现MANET接入Internet负载均衡的路由机制.该机制使用多路径进行传输,并在多个候选路径之间按一定的比例均衡分配通信流量;同时,在选择网关时尽量选择低负载的网关,均衡网关的负载.仿真分析结果表明:该算法能有效降低分组的平均传输延迟并提高网络的吞吐率.     

基于效用函数的LEO卫星移动通信系统波束切换

针对提供多种业务的LEO卫星移动通信系统,考虑不同的业务类型和呼叫类型,定义了基于效用函数的系统用户满意度,并用其度量系统服务质量;以最大化系统用户满意度为准则,给出了波束切换策略,建立了有约束的非线性规划模型;该模型的求解结果决定了是否接受一个切换呼叫.仿真结果表明该策略在保证系统服务质量要求的同时,有效地降低了波束小区的切换掉话率,并且算法简单、信令负荷小.     

LBS中理想的移动台位置更新策略

位置服务（LBS）的许多应用需要记录用户的历史轨迹，现有的LBS系统开销比较大，降低了系统的容量。 针对这些缺点，提出了一种理想的移动台位置更新策略，通过把用户分成2类，并依据该分类生成了2个动态改变 用户定位频率的算法，结合用户的运动状态和用户指定的触发定位距离以及最大定位间隔时间来改变用户定位频 率，使得记录下来的用户历史轨迹更加准确，同时提高了移动台位置更新的灵活性。     

基于用户满意度的CoMP-JT多小区资源分配算法

在协作多点传输（coordinated multiple points transmission,CoMP）的联合传输（joint transmission,JT）系统中,为了提高用户的服务质量,提出了一种基于用户满意度的多小区资源分配算法。该算法基于用户累积时延构建了一个用户满意度函数,将客观时延和吞吐量转化为主观满意度,再通过最大化所有用户的满意度,推导出了一个有效的单小区资源初始分配算法,最后在多小区资源分配过程中通过集中控制单元对所有小区资源进行最终分配。理论分析与仿真结果表明,与传统算法相比,该算法能够在公平性,时延和吞吐量方面能够更好地适应用户的需求。     

软件定义网络架构下的动态自适应负载均衡策略研究

软件定义网络控制与转发分离的架构特性使得网络行为更加易于掌控,提高了网络策略实施的效率.为了解决传统网络中只计算单一最短路径,忽略链路实时状态从而造成负载过大时链路拥塞的缺点,提出了一个基于链路实时状态的负载均衡策略.该策略主要思想是利用软件定义网络架构中的控制器对全网的集中控制能力对链路信息进行实时监控,分析链路信息并得出链路的负载占用情况,然后将结果反馈给控制器,最后由控制器计算出负载最轻的路径并下发流表给相应的交换机.建立了计算机仿真建模和硬件实验平台,验证了该策略可以有效提高链路利用率和用户服务质量.     

非合作博弈下功率与速率联合控制算法研究

针对已有的基于非合作博弈的功率控制算法中认知用户公平性的不足,提出了对认知用户的发射功率和传输速率进行联合控制的算法,在代价函数中设计了基于传输速率公平性的惩罚因子,同时还考虑了认知用户受到的干扰,与固定认知用户传输速率的功率控制算法进行仿真对比表明,在对认知用户发射功率进行调整的同时,通过调整认知用户的传输速率,能使认知用户在传输速率的分配上与目标传输速率的距离更小,更加体现了认知用户之间的公平性.     

IRS辅助的MISO-SWIPT安全速率最大化算法

为增强系统的稳定性,基于智能反射面（intelligent reflection surface,IRS）辅助安全通信,为用户采用功率分配架构的无线携能传输（simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT）技术以提高用户安全速率并降低用户的能量消耗,建立了系统安全速率最大化的目标函数模型;考虑IRS相移约束、基站最大发射功率、功率分配比率约束和用户最低能量采集约束,提出了一种基于交替优化的安全速率最大化算法。利用连续凸近似算法,将目标函数转化为凸的形式;采用交替优化,对耦合变量进行解耦处理;提出一种波束赋形算法以实现安全速率最大化。仿真表明,提出的算法能够有效提升IRS辅助的SWIPT系统的安全速率,至少比其他算法提高了2.63bps/Hz。     

以Google AMP为例的网页加速技术研究

网页的加载速度与用户体验紧密相关,决定着用户的去留.本研究以Google AMP网页加速技术为例,对网页加速技术展开研究,并借助其关键技术,对腾讯新闻、CNBC新闻和VOX等网站进行改造,提出基于流行度分布和链路带宽的网页加载时间(Page Load Time,PLT)分析模型.结果表明,Google AMP能有效降低...     

基于自监督学习的序列推荐算法

针对现有序列推荐算法易受数据稀疏影响以及对用户短期动态偏好建模不充分的问题,提出基于自监督学习的序列推荐算法。针对短期序列中的原始项目关系更易受到随机数据增强破坏的问题,对长短期序列使用不同的数据增强方法来构建更有效的自监督信号;利用对比式自监督学习框架对用户长期偏好和短期偏好进行多任务联合建模;针对现有自注意力机制无法建模序列中项目相对位置关系的问题,将自然语言处理领域中的解耦注意力机制引入到用户短期偏好学习过程中,充分捕获用户短期序列中项目的相对位置信息。实验结果证明了所提算法的有效性。     

基于软件定义网络的 WLAN 架构及负载均衡切换

软件定义网络将控制平面与数据转发平面进行分离,并提供开放的编程接口,实现网络的可编程化控制,极大地提高了网络管理的灵活性。在传统无线局域网中,终端通常依据信号强度选择接入点,这一机制往往会造成网络资源利用率低及接入点负载不均衡的问题。提出基于软件定义网络技术的无线局域网架构及一种负载均衡切换策略,利用控制器的全局视角与集中管控能力实现对接入点的实时监测,分析其状态信息并计算权值,由控制器根据负载情况向接入点下发流表,完成对网络的管理。硬件和计算机仿真平台实验表明,与传统的无线局域网架构相比,该方案有效提高了网络的资源利用率,平衡了接入点的负载,降低了数据在终端切换过程中的传输时延,提高了网络的性能。     

谷歌浏览器隐私模式的用户浏览数据恢复

对谷歌浏览器多进程技术的工作原理及其源码进行了研究,分析了浏览器进程空间中的数据,设计了一种谷歌浏览器隐私模式下的用户浏览数据恢复方案。该方案依据进程EPROCESS结构中的成员信息,提取隐私模式谷歌浏览器所有进程的内存空间数据,将每个浏览器进程的内存空间数据与目标浏览数据的模板进行匹配,从而恢复出用户使用隐私模式的谷歌浏览器上网产生的浏览数据。实验结果表明,该方案可以从内存镜像中恢复用户的浏览数据。