摘要：提出了一种基于用户公平性、适用于多用户传多业务的OFDMA移动通信系统的资源调度算法。该算法采用跨层设计方案,综合考虑MAC层业务的QoS要求和物理层的信道状态信息进行自适应资源调度,以实现提高系统容量和保证用户公平性之间的折中与优化。仿真结果表明,相对于未采用业务分集的方案,该文所提算法能够显著的提高系统容量;同时,相对于已有的基于容量最大化的算法,所提算法在保证用户公平性方面有明显的优势。

摘要：针对用户分布和地理环境的差异性对保证卫星星座服务下的用户公平性提出的挑战,综合考虑不同区域的用户需求、通信发展水平和自然灾害水平,提出了一种用户公平性保证的低成本卫星星座设计方案。建立LEO卫星网络模型,分析单颗卫星的覆盖性能;定义用户公平性因子,在满足用户公平性的同时,将LEO卫星星座设计问题建模为最小化星座投入成本和最大化覆盖率;在星座容量和星座盈利的约束下,采用非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)求解卫星星座设计问题。仿真结果表明,所设计的卫星星座能够以较低的卫星星座投入成本满足不同区域的用户公平性要求,同时满足目标区域的覆盖率。

摘要：全频率复用的OFDMA系统中,小区间干扰严重降低了整个系统,特别是小区边缘的频谱效率。文中考虑了多小区放大转发系统下行链路的资源管理,须联合优化用户调度、载波和功率的分配,并设计了一个分布式的资源分配算法,算法基于本小区局部信息分步完成用户调度和功率控制,小区之间只需要较少的交互信息。仿真结果表明,文中算法较传统算法具有更好的系统性能。

摘要：在基于非正交多址接入技术的多用户下行室内可见光通信(Visible light communication system based on non⁃orthogonal multiple access technology,VLC⁃NOMA)系统中,针对和速率与用户公平性冲突的问题,提出一种基于加权和速率最大化的迭代功率分配方案。该方案以最大化加权和速率为目标,可通过改变权重因子来调节用户公平性。由于目标问题属于非凸优化问题,通过辅助变量法和凸优化理论将该非凸问题转化为凹问题,再通过拉格朗日对偶法进行求解,并根据问题的解设计了一种迭代功率分配算法。对所提算法的收敛性、系统和速率以及用户公平性进行了仿真。结果表明,所提迭代功率分配算法具有良好的收敛性,相较于VLC⁃OMA系统,VLC⁃NOMA系统能够获得更好的和速率性能。通过调整权重因子,在牺牲较小系统和速率的情况下能够获得比现有功率分配方案更好的系统和速率与用户公平性。

摘要：针对传统比例公平的无线网络资源调度优化策略无法有效保证用户的公平性,存在无线网络通信系统资源利用率低等缺陷,设计一种基于频谱系数和比例公平算法的无线网络通信系统资源调度优化策略,以解决当前无线网络通信系统资源优化调度过程中存在的问题.首先建立无线网络通信系统的信道模型,通过自适应遗传算法确定合理的频谱系数;然后根据比例公平算法计算调度优先级,将无线网络通信系统的资源分配给用户,并针对传统比例公平算法的不足进行改进;最后在MATLAB 2016平台上对无线网络通信系统的性能进行分析.结果表明,该策略可更好地保证用户使用资源的公平性,提升了无线网络通信系统的吞吐量,改善了无线网络通信系统的资源利用率.

摘要：设备直通通信通过复用传统蜂窝网络的频带资源,能够充分利用邻近通信对之间良好的信道环境,大幅度降低移动终端能耗,提升系统吞吐量,增加接入链路数目,改善用户的服务质量(quality of service,QoS)。但是频带复用会带来同频干扰,因此资源分配机制的设计受到了广泛的重视。优化了能耗、系统频带利用率、能效(频带利用率与终端总能耗的比值)、接入链路数目和最差接入用户性能这5个系统核心性能指标,与此同时保证所有接入链路的QoS需求。通过仿真,验证了所提算法性能并观察分析了各性能指标优化间的折中关系。

摘要：对未来无线网络服务进行分析,反映出用户体验质量(QoE)将成为未来无线网络服务的主要目标。通过对LTEA中不同业务的QoE研究以及系统公平性分析,以用户QoE作为资源调度的分配依据,基于经典比例公平算法提出一种基于QoE的比例公平调度算法(QoE-PF算法),提升系统用户QoE的公平性。仿真结果表明,QoE-PF算法具有良好的用户QoE公平性。

摘要：为解决LTE-A系统中继场景下系统吞吐量和用户公平性的均衡问题,提出用户SINR分散度并以此作为公平性的主要参数,改善小区中心用户和边缘用户的公平性。对小区吞吐量和用户公平性进行博弈建模,基于博弈结果提出资源分配的目标均衡算法。仿真结果表明,提出的目标均衡算法将吞吐量、公平性和博弈论结合起来,在保证系统吞吐量的情况下提高了用户公平性,使系统资源利用更加有效。

摘要：针对当前多用户系统资源分配策略存在的用户公平性较差、系统吞吐量小等缺陷,设计一种基于人工鱼群算法的多用户系统资源分配策略.首先通过分析多用户系统资源分配的工作原理,构建相应的数学模型;然后引入人工鱼群算法对多用户系统资源分配的数学模型进行求解,并针对标准人工鱼群算法存在的局限性进行相应地改进;最后与其他多用户系统资源分配策略进行仿真对比测试实验.实验结果表明,人工鱼群算法可以快速、准确地找到多用户系统资源的最优分配方案,有效保障了用户的公平性,且大幅度改善了多用户系统的通信能力,整体性能优于其他多用户系统资源分配策略.

摘要：提出了一个最大公平性存储方案(Maximum Fairness Storage Allocation Scheme,MFSA),以解决基站主动存储中资源分配不公平的问题。首先,对基站主动存储的公平性问题进行建模。具体来说,采用随机线性网络编码的方式将内容存储在基站,在总的存储量和传输延迟限制下,将存储分配方案建模为最大化小基站访问资源的Jain公平性。其次,设计可以求解问题的遗传算法。该遗传算法采用矩阵编码,利用罚函数法将有约束优化转换为无约束优化,同时利用模拟退火方法加速遗传算法的收敛速度。最后,利用设计的遗传算法对该问题进行求解。实验数据表明,与对比算法的存储方案相比,提出的存储方案在公平性上有较大提升,公平性指数在总的存储量限制为3 000、4 000和5 000时分别提高了17.01%、19.10%和18.20%,在传输延迟限制为50、60、70和80时分别提高了12.51%、15.10%、20.54%和21.20%。