基于带宽和时延约束的服务质量任播路由算法

为在满足带宽需求的前提下找到时延最短的任播路径集合,研究基于带宽和时延两个约束度量的服务质量任播路由算法.为解决带宽和时延约束问题,提出一个适用于该非确定性多项式问题的多项式时间近似优化算法.仿真结果表明,当网络规模增加或客户带宽需求较大时,该文算法时延增加相对较小,因此具有较好的可扩展性和健壮性.与包括最短路径优先任播路由算法和最大带宽优先任播路由算法的启发式算法相比,在带宽受限大型网络中该文算法具有更好的性能优势.     

改进的时延约束Steiner树算法

针对现有时延约束Steiner树算法时间复杂度较高以及生成的组播树代价较高的问题,提出了一种改进的时延约束Steiner树算法.该算法采用Dijkstra算法路径递增的基本思想和链路共享的方法,在快速搜索阶段,依次搜索到当前树有最小可行代价的节点,将目的节点通过最小可行代价路径加入组播树;在异常处理阶段,将遗漏的目的节点通过最小时延路径加入组播树,进而生成满足时延约束的Steiner树.理论分析和实验结果表明,与同类算法相比,该算法能够以较低的时间复杂度,取得较好的组播树代价.     

通信约束下的干扰波束成形和功率分配方法

通扰一体是网络信息体系和网电攻防融合的重要手段之一。针对电子战中频谱环境复杂、通信质量无法保证、干扰信号难以灵活控制的问题,提出了一种通信约束下的干扰系统设计方法。利用多天线空分复用增益,同时进行信息传输与通信干扰,通过对波形的合理设计避免我方干扰信号对己方通信信号的影响,提高干扰效果的同时保证通信系统有效性。考虑基于零空间的干扰波束成形和干扰目标的威胁等级,建立了通扰一体的干扰效果最优化问题。在3种不同的先验信息条件下对优化问题进行求解。仿真结果表明,该方案充分利用了多天线的空分复用增益和干扰目标的各种先验信息,在对抗环境下避免了干扰信号对己方通信信号的影响,且在能耗相同的情况下能达到更好的干扰效果。     

时延约束费用最小路由选择算法

给出了两种新的边选择函数———费用下限函数 (LBC)和最大剩余时延 费用下限函数 (LBC RDM) ,并提出了时延约束费用最小路由的DCLC LBC和DCLC LBCRDM算法 ,大量随机网络模拟结果表明 ,DCLC LBC和DCLC LBCRDM算法性能相近 ,在费用竞争性和平均路由长度等指标上均明显好于目前的DCLC RDM算法     

时延约束的最小费用路由选择算法

如何找到效率高、性能优的路由算法成为了一个热点。QoS路由算法的实质就是求解多约束整数规划问题,这类问题通常都是NP-hard问题。针对满足两个度量的路由选择,利用Lagrange松弛和剪切网络的方法,给出了一个从源点到宿点满足给定时延门限值求解最小费用路由的启发式算法。仿真结果表明了算法是有效的。     

带时延约束的动态多播路由算法

考虑多媒体业务端到端的时延要求,需建立有时延约束的Steiner树,提出了一种分布式的带时延 约束的动态多播路由算法。通过仿真实验验证了算法具有很好的性能和可扩展性"优于已有的几种算法, 且能适应多播成员的动态变化。     

带时延约束的动态多播路由算法

考虑多媒体业务端到端的时延要求，需建立有时延约束的Steiner树，提出一种分布式的带时延约束的动态多播路由算法。通过仿真实验验证了算法具有很好的性能和扩展性，优于巳有的几种算法，且能适应多播成员的动态变化。     

基于遗传算法时延与时延差约束组播路由算法

现有组播路由协议提供尽力而为的服务而没有QoS(服务质量 )的支持 .一种启发式组播路由方案考虑了时延与时延差的约束条件 ,可以为应用提供实时性与同步性的支持 .提出了基于遗传算法的时延与时延差约束条件组播路由算法 ,在具有启发式组播算法性能的基础上兼顾组播的代价 ,同时力图减小算法运算复杂度     

光接入网中低延迟高能效动态带宽分配算法研究

巨大的能源消耗以及高延迟已经成为阻碍无源光网络进一步发展的主要困难.为了解决这个问题,绿色动态带宽分配算法最近被广泛地研究.然而,这些所提出来的方案并不能在降低能耗的同时满足低延迟的要求.在本文中,一个高能效低延迟的动态带宽分配方案被提出,称之为"组合配对动态带宽分配算法"(Pair-Wise Combination,PWC).本文所提出的PWC动态带宽分配算法能够动态地改变轮询次序,以压缩周期长度,提高了延迟性能.不仅如此,该方案在同时考虑了上、下行数据传输的情况下,还能提高无源光网络的能耗效率.仿真结果表明,该方案能够极大地降低能耗,同时还能有效地降低业务延迟.仿真结果表明,在光网络单元的个数为16,上行网络负载为0.3时,PWC方案下的上行延迟为1.18ms,节能效率为91.1%;而与之对比的ECS能耗节约方案的上行延迟为2.33ms,节能效率为89%.提出的PWC方案优于已有的ECS节能方案.     

一种支持时延约束的卫星认知网络功率控制算法

针对卫星通信网频谱资源利用率低下的问题,以信道有效容量最大化为优化目标,提出了一种支持时延约束的卫星Underlay认知无线网络功率控制与优化算法。首先根据网络拓扑结构建立了功率干扰模型,通过引入时域信道相关系数,推导了完全与非完全信道环境下基于时延约束的认知用户有效容量优化目标函数,并利用Lagrange方法求解得到不同场景下认知用户的最佳功率调整策略,简化了功率控制优化过程,最后通过实验仿真分析了影响认知用户信道有效容量的因素。结果表明,该算法能够根据业务时延约束条件和信道衰落特性变化动态调整认知用户的最佳发送功率,与等功率分配算法相比认知用户的信道有效容量得到了明显提高。     

基于业务量工程带宽和时延约束的QoS路由算法

研究IP网络中带宽约束和时延约束条件下的路径选择问题,提出基于业务量工程的带宽约束和时延约束的服务质量路由算法．通过计算机仿真,比较SPF,SDPF和SEDPF三种算法在相同的物理网络拓扑结构、不同的链路带宽资源下的性能．结果表明,在链路带宽不均衡情况下SEDPF算法具有优势。     

移动自组网的多约束QoS多播路由最优算法

在多播应用中,应当确保多种网络服务质量(Qos).针对移动自组网多播通信业务工程,本文给出了一个基于遗传算法的多约束最优化路由算法(MQMGA),该算法能够优化最大链路利用、节省多播树开销、保持长寿命路径选择、减少平均延迟和端对端最大延迟.仿真实验结果表明,该算法有效,能够提高多播通信业务工程的性能,易于评价移动自组网的路由稳定性.     

Optimal joint relay selection and resource allocation with QoS constraints in multiuser OFDM-based cellular networks

This paper investigates the relay selection and resource allocation problem in muhiuser orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) based cooperative cellular networks,in which user nodes could relay information for each other using the decode-and-forward (DF) protocol to achieve spatial diversity gain.Specifically,the paper proposes an optimal joint relay selection and resource allocation (ORSRA) algorithm whose objective is to maximize system total achievable data rate with the constraints of each user' s individual quality of service (QoS) requirement and transmission power.Due to being a mixed binary integer programming (MBIP) problem,a novel two-level Lagrangian dual-primal decomposition and subgradient projection approach is proposed to not only select the appropriate cooperative relay nodes,but also allocate subcarries and power optimally.Simulation results demonstrate that our proposed scheme can efficiently enhance overall system data rate and guarantee each user's QoS requirement.Meanwhile,the fairness among users can be improved dramatically.     

基于信任驱动的网格资源调度算法

针对当前网格资源管理中作业与资源匹配的缺陷,基于信任效益函数和作业响应比,提出了同时兼顾性能QoS和信任QoS的资源调度算法.不仅考虑到作业资源对的信任考虑,还考虑到每个作业的性能QoS,解决了长时间等待作业不断被推迟运行的问题.实验表明,该算法较传统的Min-Min算法在总信任效益函数、总执行时间和作业提交失败率方面有较好的综合性能.     

Multiple constraints QoS multicast routing optimization algorithm in MANET based on GA

Usually multiple quality of service (QoS) guarantees are required in most multicast applications. This paper presents a multiple constraints algorithm for multicast traffic engineering in mobile ad hoc networks (MANET). The proposed algorithm is a new version of multiple constraints QoS multicast routing optimization algorithm in MANET based on genetic algorithm (MQMGA). The proposed MQMGA can optimize the maximum link utilization, the cost of the multicast tree, the selection of the long-life path, the average delay and the maximum end-to-end delay. Experimental result shows that the approach is efficient, has promising performance in multicast traffic engineering and for evaluating the route stability in dynamic mobile networks.     

Multiple constraints QoS multicast routing optimization algorithm in MANET based on GA

Usually multiple quality of service （QoS） guarantees are required in most multicast applications. This paper presents a multiple con-straints algorithm for multicast traffic engineering in mobile ad hoc networks （MANET）. The proposed algorithm is a new version of multiple constraints QoS multicast routing optimization algorithm in MANET based on genetic algorithm （MQMGA）. The proposed MQMGA can optimize the maximum link utilization, the cost of the multicast tree, the selection of the long-life path, the average delay and the maximum end-to-end delay. Experimental result shows that the approach is efficient, has promising performance in multicast traffic engineering and for evaluating the route stabilitv in dvnamic mobile networks.     

全局最优的SLNR预编码功率分配算法

针对多用户多输入多输出系统,基于总可达速率最大化原则,研究了基于信漏噪比(signal-to-leakage-and-noise ratio, SLNR)预编码功率分配算法。为解决传统算法仅能通过迭代求解,性能不好的问题,提出了可直接求得全局最优解的解决方案。导出了仅含一种变量的目标函数,将功率分配问题转化为有约束条件的非凸优化问题。为解决这个优化问题,提出一种基于鸟群算法(bird swarm algorithm, BSA)实现全局最优的解决方案;为弥补该算法复杂度高的缺点,提出一种基于几何规划(geometric programming, GP)的近似全局最优算法。仿真表明,基于BSA的算法能够实现最大的系统总速率,且随着发射信噪比、基站天线数及用户数变化,性能提升效果能够得到保持;基于GP的算法,在复杂度与性能方面得到折衷,且相比基于BSA的算法,误码率性能更优。     

基于Kuhn-Munkres算法保证认知用户QoS的动态频谱分配

本算法采用图论方法解决认知无线网络动态频谱分配(DSA)问题.首先,根据认知用户的服务质量(QoS)以及空闲信道的状态,分别为认知用户和信道划分优先权.然后,提出一种新的计算方式预计认知用户使用信道可获得的带宽效益.最后,将划分优先权后的认知用户、信道建立二分图,将带宽效益作为图的权重.在兼顾考虑认知用户的带宽效益和频谱利用率的前提下,使用Kuhn-Munkres算法将信道分配给认知用户.实验仿真结果表明,本算法可以同时优化带宽效益和频谱利用率,在认知用户等待分配信道时间方面也能取得较好服务质量要求.