M-WiMAX中马尔可夫预测的PF调度算法研究

在M-WiMAX系统中为了获得多用户分集增益,更好地发挥自适应调制编码（AMC）的作用,在改进比例公平算法（PF）基础上设计出一个预测的PF分组调度算法（Pre-PF）来调度系统中的非实时业务。PF调度算法在调度判决表达式中用调度时刻瞬时速率作为参数,这样影响调度的稳定性和整体性能,尤其在移动无线通信中更加明显。提出用马尔可夫预测模型来计算下一个调度时刻的瞬时速率,用它来平滑当前瞬时速率,减小移动无线信道瞬时速率对调度性能的影响。平滑后的瞬时速率能更好地代表移动信道传输速率的变化趋势。仿真结果表明,该调度算法保证了非实时业务流的服务质量,提高了系统的平均吞吐量、稳定性和公平性。     

OFDMA中继系统中基于速率约束的资源调度算法

针对无线资源调度算法中系统吞吐率与用户公平性之间的矛盾,研究了OFDMA多用户多中继系统中的比例公平调度算法,并提出了基于速率约束的资源调度方案,该方案充分考虑不同用户对传输速率的最小约束,通过给不能满足速率要求的用户增加优先权,使其优先分配子信道,保证了用户的速率QoS要求。仿真结果表明,该方案在满足系统吞吐率的同时能更好地保证用户的公平性。     

M-WiMAX中马尔可夫预测的M-LWDF调度算法研究

在M-WiMAX系统中为了获得多用户分集增益,更好地发挥自适应调制编码(AMC)的作用,在改进的最大加权时延优先算法(M-LWDF)基础上设计出一个预测的M-LWDF跨层分组调度算法(Pre-LWDF)来调度系统中的实时业务。M-LWDF调度算法在调度判决表达中以调度时刻瞬时速率作为参数,这会影响调度的稳定性和整体性能,尤其在移动无线通信中更加明显。提出用马尔可夫预测模型来计算下一调度时刻的瞬时速率,平滑当前瞬时速率,减小移动无线信道瞬时速率对调度性能的影响。平滑后的瞬时速率能更好地代表移动信道传输速率的变化趋势。仿真结果表明,该调度算法保证了实时业务流的服务质量,提高了系统的平均吞吐量和公平性。     

长期演进系统基于加权平均时延的下行资源调度

针对长期演进（LTE）移动通信系统下行链路传输中多用户的实时（RT）与非实时（NRT）业务传输性能需求问题，提出一种基于用户加权平均时延的改进型的最大加权延时优先（MLWDF）资源调度算法。该算法在考虑信道感知与用户服务质量（QoS）感知的基础上引入反映用户缓冲区状态的加权平均时延因子，该因子通过用户缓冲区中待传输数据与已发送数据的平均时延均衡得到，使具有较大时延和业务量的实时业务优先调度，提升了用户的性能体验。理论分析与链路仿真表明，提出算法在保证各业务时延及公平性的基础上，提升了实时业务的QoS性能，在用户数量达到50的条件下，对比MLWDF算法实时业务的丢包率降低了53.2%，其用户平均吞吐量提升了44.7%，虽牺牲了非实时业务的吞吐量，但仍优于VT-MLWDF算法。实验结果表明，所提算法在多用户多业务传输条件下提升了实时业务的传输性能，并在QoS性能上明显优于对比算法。     

LTE MAC层低计算量的下行调度及资源分配

针对现有调度算法不能同时满足多用户的实时和非实时业务的性能需求及算法的计算量大等问题,提出了一种新的基于服务质量（QoS）的长期演进项目（LTE）下行调度算法。该算法在修正的最大加权时延优先（M-LWDF）算法的基础上引入了平衡因子,并利用用户上报的信道质量指示（CQI）值直接替代瞬时速率。仿真结果表明,该算法在保证公平性的前提下,降低了计算复杂度,当小区用户数达到45时,业务的丢包率下降了6.71%,系统整体的吞吐量提高了12.91%。     

MIMO系统中的自适应比例公平调度算法研究

在MIMO系统中,通过在每个时隙选择信道条件最好的用户进行通信,可以利用无线通信系统的多用户分集大大提高系统吞吐量,但该方法存在公平性差的缺点。主要关注应用机会波束形成的MIMO系统的公平性。提出了一种自适应比例公平调度算法来提高长时间处于较差信道条件下的用户的吞吐量,从而提高系统的公平性。在每个时隙,基站监测每个用户的实时请求速率和过去一段时间内的平均请求速率,并根据这两个速率来调整算法中的自适应参数。提出的算法较好地获得了系统吞吐量和公平性的折中,仿真实验结果也表明了算法的有效性。     

OFDMA中继系统中比例公平调度算法研究

研究网络资源调度优化问题,中继技术是发展网络的关键技术。传统的资源调度算法中,部分比例公平调度(PPF)与两跳比例公平调度(THPF)均有不足,PPF算法能获得较高的系统吞吐率,但不能保证用户的公平性,THPF算法则相反。为了解决系统同时获得吞吐率与用户公平性问题,根据THPF算法设计了一种基于最少好信道优先的两跳比例公平调度算法(S-THPF),通过优先给好信道较少的用户分配信道资源,从而保证尽可能多的用户获得最优的信道。仿真表明算法在提高系统吞吐率的同时能满足用户公平性要求。     

基于遗传算法的自适应CSMA/CA包调度

随着无线通信的发展,网络业务将逐渐由语音业务为主过渡到以不同QoS要求的数据业务占主导地位,简单的无线包调度算法如max.C/I(最大信噪比)和WRR(公平轮循)将无法满足不同数据业务QoS需求.本文提出一种适应无线局域网特点的基于遗传算法的自适应包调度算法(AGAPS),该算法工作在数据链路层,这种算法适应无线网络;AGAPS根据信道状态、业务的QoS需求、队列长度等参数来决定系统资源的分配,保护基站免受一些信息包流量的过度轮询,减少系统延时,提高系统的吞吐量.仿真结果表明AGAPS算法对比max.C/I算法有更好的用户公平性,而且系统吞吐量比WRR算法高.     

一种基于服务质量保证的多天线跨层调度方法

多天线技术由于其能显著地提升系统吞吐率而备受关注.基站通过选择当前信道状态最好的用户进行通信能进一步提升系统吞吐率.但系统仅根据用户的信道状态信息调度用户会引起用户服务质量的下降.基于以上考虑.提出了一种基于服务质量保证的跨层调度算法.考虑了两种业务类型,实时业务和非实时业务.为了保证这两种不同业务类型不同的服务质量要求,系统为每个用户赋予一个与之对应的优先级参数.优先级参数随用户的服务状态和信道信息动态变化.调度器根据用户的优先级参数调度用户.仿真结果表明,提出的多用户调度算法能在满足用户服务质量要求的前提下,实现对无线资源的有效利用.     

基于多媒体业务的无线网络跨层优化与仿真

由于无线信道的时变衰落特性以及不同用户对服务质量(QoS)的动态要求,传统的无线网络协议栈分层设计思想难以满足未来移动通信系统的需求.提出一种基于多用户公平性准则的跨层优化设计方法以解决该问题.基于多用户无线传输环境下的多媒体业务特性,联合物理层,数据链路层和应用层进行参数提取和优化设计,从应用层角度出发,提出了该跨层设计准则.在保证用户间的公平性同时最大化各用户观察到的视频流质量,充分有效地利用了无线资源.仿真结果表明跨层优化准则能同时很好地改善用户间的公平性和系统整体性能.     

Quality of Service Support for Multimedia Applications in Third Generation Mobile Networks Using Adaptive Scheduling

Third generation mobile network will support services such as video-telephony, video-conferencing and other multimedia applications. Therefore, this network must provide quality of service (QoS) to these applications consistent with that offered by fixed networks. However, this is a very challenging task due to the instability of the wireless channel and the diverse quality of service requirements dictated by different multimedia applications. In this paper we introduce a resource allocation algorithm for the wireless downlink that takes into account the wireless channel characteristics, the QoS required by the applications as well as a pricing value function. Our solution is based on an adaptive scheduling algorithm originally developed for scheduling real-time processes during transient surges. This algorithm tends to maximize the wireless network operator profit while satisfying the customers' quality requests.     

多用户MIMO系统下的闭环调度算法及频谱性能分析

为提高无线频谱资源的利用率,提出一种适应于多用户多输入多输出(MIMO)系统的闭环调度算法。该算法结合多用户的贪婪调度技术、物理层的自适应调制与链路层的自动重传技术,在多天线分集与多用户分集的共同作用下,系统频谱性能显著增强。考虑反馈信道存在延时的实际情况,推导了系统在延时信道条件下的频谱效率表达式。仿真结果证实,该算法在多用户系统中受延时影响较小,更适合应用于多用户MIMO系统。
     

电力线通信系统中跨层的用户调度和资源分配

针对多用户多业务基于正交频分多址的电力线通信系统,提出一种在数据链路控制层进行用户调度和在物理层进行资源分配的多层多目标最优的跨层资源分配算法,其用户调度根据所有用户的服务质量(QoS)满意程度、QoS要求、业务包模型、信道状态信息和队列状态信息,从所有用户中选出要服务的用户和确定这些用户的最优跨层参数;其资源分配则根据所有调度用户的QoS要求、最优跨层参数和信道状态信息,先把功率按地窖注水原理分给每个子载波,再把每个子载波最优地分给调度用户并采用逐比特加载查表算法调整其上分配的功率和比特。最后在典型的电力线信道环境下对算法进行仿真,结果表明新算法在系统资源大范围变化时也能保障用户的服务质量,同时有效地提高系统资源的利用。     

Efficiency-aware and fairness-aware joint-layer optimization for downlink data scheduling in OFDM

Efficiency and fairness are two crucial issues to be considered for resource alloca- tion in multi-user wireless networks. Based on the joint optimization of physical layer and data link layer, an optimization model is derived to achieve efficient and fair downlink data scheduling in multi-user OFDM wireless networks by maximizing the total utility function with respect to the average waiting time of user queue. A dynamic sub-carrier allocation algorithm （DSAA） based on the optimization model is proposed in order to obtain the maximization of the total scheduling utility. Effi- ciency is improved by combining DSAA with time scale interference predictor （TSIP） which at large time scales predict ON/OFF period of user data with temporal corre- lation structure across multiple time scales in multi-user interference environment. Simulation results verify the efficiency and fairness of the scheme.     

5G超密集异构网络带内无线回传资源分配方案

为实现5G超密集异构网络中无线回传链路和接入链路之间的最优资源分配,研究多用户场景下双层异构网络的联合用户调度和功率分配问题,在队列稳定和无线回传资源有限的情况下,综合考虑用户调度、功率分配和干扰控制等因素,对带内无线回传的最优资源分配问题进行数学建模并求解,基于李雅普诺夫优化理论提出联合用户调度和功率分配的优化算法。将优化问题解耦为网络内各个用户的调度以及宏基站和小基站的功率分配过程,采用MOSEK求解器和二分类方法获得用户调度向量,利用拉格朗日乘子法求解功率分配问题,并通过队列的时刻更新过程实现最优资源分配。仿真结果表明,在多用户场景下,该方案能够有效提升网络总吞吐量以及网络效用,并且毫米波频段的通信性能优于传统蜂窝网络频段。     

Cross-layer optimization for wireless multihop multicast networks

Cyber-Physical System (CPS) is envisioned to tightly integrate the cyber-world of computation, communication, and control with the physical world. CPS is typically designed as a networked system of interacting sensors, actuators, and embedded computing devices to monitor and control the physical world. Thus, one of the essential building blocks of such a system is a highly efficient networking infrastructure. In this paper, we aims to develop an efficient wireless networking technology which can be utilized in CPS. More specifically, we develop a cross-layer optimization model based on the Network Utility Maximization (NUM) framework and its distributed solution for wireless multihop multicast networks exploiting multi-user diversity. It is known that the capacity of a wireless network can be increased by exploiting different channel conditions at different users, i.e., multi-user diversity; however, it is yet to be determined how much performance gain can be achieved by exploiting multi-user diversity in wireless multihop multicast networks. To address this problem, we extend the NUM framework and derive a new optimization problem including the benefits of multi-user diversity for multicasting scenarios in wireless multihop networks under a probabilistic media access control (MAC). In our problem, multi-user diversity is achieved via opportunistic scheduling. Then, we propose a distributed approximation algorithm for the problem. Our numerical results confirm that the benefit of multi-user diversity is prominent in a wireless multihop network with multicast flows.     

Competitive scheduling for OFDMA systems with guaranteed transmission rate

Next-generation broadband wireless standards use orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) as the preferred physical layer multiple access scheme, especially for the downlink. Due to limited resources available at the base station, multi-user resource allocation is crucial for delivering the applications with various quality-of-service (QoS) demands. We study the OFDMA resource allocation problem for the adaptive modulation and coding (AMC) mode of mobile WiMAX, in which resources in the form of allocation units (AU) are to be allocated and the channel knowledge of only some good sub-channels for the users is available to the scheduler. The objective is to maximize the sum-rate for all the users while maintaining guaranteed minimum and maximum traffic rates for certain users under a total transmission power constraint. Two novel factors, band selectivity factor (BSF) and competition factor (CF), are introduced. Based on the two factors, we propose a sub-optimal approach, rate-guaranteed competitive scheduling (RCS). It is suitable to be deployed in practical systems and exploits multi-user diversity with very low complexity. Simulation results show that RCS can achieve almost 75% of throughput of the optimal solution.     

一种新型的LTE系统干扰协调算法

为了解决LTE多小区系统在重度边缘负载情况下所承受的严重的小区间干扰问题,提出了一种基于小区边缘用户数的干扰协调调度算法ICPF。该算法在软频率复用干扰协调场景下提出了改进型资源分配以及二次调度思想,在初步分配资源的基础上进行频率资源二次调整,并有效地与调度算法结合起来。仿真结果表明,ICPF算法能在保证频谱利用率的前提下,提高小区边缘用户性能以及多用户分集的效果。