面向业务的带宽预测及分配方法的研究

针对目前的带宽预测主要围绕聚合流量的问题,本文将IP网络承载业务分类,分析了数据、语音、视频等业务的特性及QoS需求,通过建立时延与缓存长度的映射关系,提出一种既满足业务流量的统计特性,又考虑不同业务的可容忍时延及丢失率的带宽预测及分配方法.这种预测及分配方法区分对待网络承载的业务,适用于细粒度的网络资源管理和流量控制.     

一种改进的业务带宽分配算法

根据虚信元丢失率和等效带宽分配的概念，提出了一种用于ＡＴＭ风格中的呼叫允许接入控制的虚拟等效带宽分配算法。该方法明显提高了链路带宽的利用率，同时在业务种类较多，呼叫数量较大的情况下，比理论计算方法在计算复杂度上有很大的改善，因而便于实时控制。     

一种多业务接入的EPON动态带宽分配算法

EPON以其各方面的优点即将成为接入网的主流技术,但现有的EPON上行链路动态带宽分配算法还有很多不足之处。对结合EPON中的算法对现有的算法进行了改进,提高了带宽利用率和时延抖动。在对MAC进行描述的基础上进行了EPON系统仿真模型,结果表明：改进后的算法具有较高的带宽利用率和较EF业务时延抖动,与此同时,也明显降低了AF、BE业务的队列时延抖动。     

基于业务认知的多用户带宽分配方法

无线局域网的MAC协议难以兼顾多用户差别的业务需求和网络吞吐量的有效性。建立具有超帧结构的带宽分配模型和具有惩罚函数的优化目标,计算满足单用户QoS需求的最小带宽,进而提出基于业务认知的多用户带宽分配算法(TCBAA)。该算法优先满足用户QoS要求,其次最大化系统的吞吐量。理论和仿真实验显示:相比于固定分配机制和最大吞吐量分配机制,TCBAA能够在有限带宽下满足更多用户的QoS需求。     

GPON中一种基于带宽需求的带宽分配算法

吉比特无源光网络（GPON）是接入网的最新发展趋势，动态带宽分配对提高GPON的服务质量、改进GPON系统时延及信道利用率等性能指标有着重要的意义，是GPON系统的关键技术之一，主要对GPON上行信道动态带宽分配技术进行研究，在分析GPON基于业务和基于T—CONT两种动态带宽分配算法的基础上提出一种新的改进型算法，新算法具有高效率和保证QoS的优点，并分析了这种算法的性能。     

一种公平的EPON动态带宽分配算法

提出一种EPON上行链路动态带宽分配算法一周期比例DBA。ONU基于多门限周期地上报带宽请求，OLT根据ONU的带宽请求及其合约带宽进行动态带宽分配。当多个ONU竞争系统带宽时，OLT按照ONU合约带宽的比例进行带宽分配。仿真结果表明：周期比例DBA算法在实现高带宽利用率的同时又具有良好的公平性。     

一种认知网络中的带宽分配方法研究

认知网络作为一种新型的网络概念和技术,近年来其重要性得到了广泛的认同。在认知网络中,如何根据用户业务需求及带宽资源状况动态进行带宽分配是一个重要的问题。通过对用户权重的估计分析,提出了一种基于权重估计的改进带权Max-Min带宽分配算法,仿真试验证明该算法可改善对用户业务流QoS的整体保障能力。     

美国的移动数据业务

美国的移动数据业务以多样化引起全球的关注,尤其是通过手机以外的终端设备提供无线数据业务给移动通信领域带来了新的气象。无线终端产品还可以通过寻呼网络和窄带PCS网络提供基于文本的移动数据业务,另外还有三家无线数据专用网络也为移动数据业务的传送提供了平台。     

移动数据业务的发展现状及前景

介绍了移动数据业务的发展现状及发展特点，并对移动数据业务中的移动支付和移动娱乐业务的发展前景进行了探讨。     

Adaptive Realtime Bandwidth Allocation for Wireless Data Delivery

The combination of broadcast and on-demand data delivery services is an economic way to build a highly scalable wireless information system with limited bandwidth. The use of data broadcasting should be adaptive so that the system response time can always be minimized. A traditional approach requires the development of a system response time equation in order to find the optimal solution. However, obtaining such an equation is not always possible. We observe that by maintaining a certain level of on-demand request arrival rate, a close approximation to the optimal solution can be obtained. Using this approach, a real-time adaptive data delivery algorithm is developed. Our algorithm does not require the access information of the data items to be known exactly, which is needed normally for this kind of optimization problems. A simple and low overhead bit vector mechanism is able to capture the relative popularities of the data items. With this information, our algorithm can give a performance comparable to the ideal case in which the access information for each data item is known exactly.     

On Bandwidth Allocation for Data Dissemination in Cellular Mobile Networks

Wireless bandwidth is a scarce resource in a cellular mobile network. As such, it is important to effectively allocate bandwidth to each cell such that the overall system performance is optimized. Channel allocation strategies have been extensively studied for voice communications in cellular networks. However, for data dissemination applications, studies on bandwidth allocation have thus far been limited to a single-cell environment. This paper investigates the problem of bandwidth allocation for data dissemination in a multi-cell environment, which, to the best of our knowledge, has not been investigated before. The performance objective is to minimize the overall expected access latency given the workload for each cell in a data dissemination system. Two heuristic techniques, called compact allocation and cluster-step allocation, are proposed to effectively allocate bandwidth for a cellular network. Simulation experiments are conducted to evaluate the performance of the proposed bandwidth allocation schemes. Experimental results show that the proposed schemes substantially outperform the uniform allocation and proportional allocation schemes.     

面向服务移动社交网络中基于信任的分布式服务组合方法

针对服务不透明性、信任需求主观性及移动参与者连接机会性对面向服务移动社交网络中可信服务组合带来的问题,提出基于信任的分布式服务组合方法.该方法基于格模型建立分布式服务信任评估框架,分别在组件和组合级评估服务信任度以避免不可信的数据传输;通过分析服务依赖关系,实现满足全局和局部信任约束可信服务选择;基于蒙特卡洛方法建立可信路径选择、优化和容错算法传输服务评估调用信息.实验结果表明所提方法在服务评估开销低,在路径选择成功率和信任度高,是适应面向服务移动社交网络的服务组合方法.     

ABR业务计费机制及带宽分配算法

本文详细分析了ATM网中ABR业务占用带宽的特点,评述了现有计费方案的缺点,在此基础上提出了一种新的ABR业务计费方案,适应于该方案的带宽分配公平准则,以及相应的带宽分配算法.仿真实验结果表明,本文方案不仅保持了静态计费机制原有的简便、易于实现的优点,而且很好地克服了其它方案适用范围小、公平性差等缺点.     

移动电视业务动态自适应带宽管理方案

为了向移动电视支持的无线移动多媒体应用提供服务品质保证,提出一个动态自适应的带宽管理方案的建议.比较于现存的带宽管理方案,在接纳同样数目的新多媒体流的情况下,建议的方案减少了需要进行服务质量下滑多媒体流的数目和发生频繁品质改变的可能性.     

移动数据业务的发展策略与展望

本文从宏观和微观两个方面针对个人和集团用户分析了当前移动数据业务发展所面临的问题和挑战,对未来运营商的业务发展策略提出了建议.     

An Efficient and Adaptive Bandwidth Allocation Scheme for Mobile Wireless Networks Using an On-Line Local Estimation Technique

The next generation of mobile wireless networks has to provide the quality-of-service (QoS) for a variety of applications. One of the key generic QoS parameters is the call dropping probability, which has to be maintained at a predefined level independent of the traffic condition. In the presence of bursty data and the emerging multimedia traffic, an adaptive and dynamic bandwidth allocation is essential in ensuring this QoS. The paradox, however, is that all existing dynamic bandwidth allocation schemes require the prior knowledge of all traffic parameters or/and user mobility parameters. In addition, most proposals require extensive status information exchange among cells in order to dynamically readjust the control parameters, thus making them difficult to be used in actual deployment.In this paper, we introduce a novel adaptive bandwidth allocation scheme which estimates dynamically the changing traffic parameters through local on-line estimation. Such estimations are restricted to each individual cell, thus completely eliminating the signaling overhead for information exchange among cells. Furthermore, we propose the use of a probabilistic control policy, which achieves a high channel utilization, and leads to an effective and stable control. Through simulations, we show that our proposed adaptive bandwidth allocation scheme can guarantee the predetermined call dropping probability under changing traffic conditions while at the same time achieving a high channel utilization.     

基于收入值的IP网络带宽分配研究

现有IP网络采用尽力而为的方式传送数据,存在可运营性和可管理性差的问题.未来的IP网络必须能够对带宽进行有效的分配,保证对用户的服务质量,并实现运营商利益的最大化.本文提出一种基于收入值的通用带宽分配模型,将基于收入值的带宽分配问题分为完全满足带宽需求的严格带宽分配问题和部分满足带宽需求的灵活带宽分配问题,并证明其等效于背包问题.由于现有算法无法应用于实际的嵌入式系统,本文提出了一种改进贪婪算法(EGA)对基于收入值的带宽分配问题进行求解.在交换容量为128Gbps的分布式路由器上的实验结果表明,EGA是一种兼顾公平性和有效性的算法,能够在确定性时间内执行完毕.采用EGA的网络设备已运行于实际的运营商网络中.     

移动网络中流媒体业务适配承载带宽的解决方案研究

YouTube、优酷、PPLive等一大批以流媒体为载体的视频网站的火爆,意味着流媒体时代的到来。然而,由于移动网络通信环境的不确定性,不能提供稳定的带宽,不能保障流媒体的业务质量。在研究流媒体业务特征、通信标准的基础上,提出一种基于移动核心网信令的,向流媒体业务平台告知移动网络无线链路实时带宽的方法。流媒体平台可根据当前带宽,及时地调整流媒体编码速率,以达到节约网络资源,改善用户业务感受的效果。     

多业务网络动态带宽分配算法研究

在多业务网络环境中,面对不同的QoS需求,为不同业务分配合理的带宽资源是提高网络效率的有效保障。探讨了多业务网络环境下的带宽资源管理办法。重点研究了区分业务模型Diffserv中相关队列调度算法的基本原理,并对加权循环算法WRR进行改进。在基于周期测量发送队列的基础上对队列分配权值进行动态调整,使高优先级业务能够得到充分带宽资源保证的同时,对低优先级业务也有最低的传输带宽保证,从而满足多个业务的共同需求。通过NS2仿真和分析表明,经过改进的算法能对多业务环境下的数据传输提供区分服务,并且使得高优先级业务在丢包数和数据延迟方面与低优先级业务相比有明显减少。