摘要：为了实现网络资源的动态分配,提高网络资源利用率,满足用户业务多样性带来的切片网络差异需求,该文提出一种基于网络效用最大化的虚拟资源分配算法。该算法采用商业化模式将频谱资源作为收益载体,并对不同切片网络进行差异化定价。同时将计算资源和回程链路作为开销,还考虑了切片网络对计算资源和频谱资源的差异性需求,最后以最大化网络收益建立效用模型。并通过拉格朗日对偶分解设计了分布式迭代算法对效用模型进行求解。仿真结果表明,该算法提高了服务用户比例,并使得网络资源获得最大收益。

摘要：针对多点协作传输(CoMP)技术实现C-RAN架构无线接入网中组播业务时协作远端射频单元(RRU)集合的选择问题,设计了基于组播用户的接收信号质量和远端射频单元当前负载状况的协作远端射频单元选择算法.该算法采用信道容量与资源占用量为优化对象构建目标函数,通过求解目标函数的最优解得到最优的协作远端射频单元集合.仿真结果显示,文中算法与目前基于信号质量和地理位置的多点协作传输协作基站选择算法相比,提高了多点协作传输系统组播用户的吞吐量,加强了组播用户的服务公平性,减轻了所选协作远端射频单元的负载,使得多点协作传输系统负载更为均衡.

摘要：针对无线接入网络切片虚拟资源分配优化问题,该文提出基于受限马尔可夫决策过程(CMDP)的网络切片自适应虚拟资源分配算法。首先,该算法在非正交多址接入(NOMA)系统中以用户中断概率和切片队列积压为约束,切片的总速率作为回报,运用受限马尔可夫决策过程理论构建资源自适应问题的动态优化模型;其次定义后决策状态,规避最优值函数中的期望运算;进一步地,针对马尔科夫决策过程(MDP)的"维度灾难"问题,基于近似动态规划理论,定义关于分配行为的基函数,替代决策后状态空间,减少计算维度;最后设计了一种自适应虚拟资源分配算法,通过与外部环境的不断交互学习,动态调整资源分配策略,优化切片性能。仿真结果表明,该算法可以较好地提高系统的性能,满足切片的服务需求。

摘要：该文针对无线虚拟化网络中业务的不确定和信息反馈的时延而引起虚拟资源分配不合理,提出一种基于自回归滑动平均(ARMA)预测的在线自适应虚拟资源分配算法。首先,该算法以保障虚拟网络队列上溢概率为目标对时频资源和缓存资源进行联合分配,并建立虚拟网络总成本最小化的理论分析模型。其次,考虑到虚拟网络对不同资源差异化的应用需求,设计了一种多时间尺度的资源动态调度机制,在长周期上基于ARMA模型的预测信息实现缓存资源的预留策略,在短周期上基于利用大偏差原理推导的队列上溢概率对虚拟网络优先级排序,并根据确定的优先级动态调度时频资源,从而满足各虚拟网络的业务需求。仿真结果表明,该算法可有效降低比特丢失率,同时提升物理资源的利用率。

摘要：为了提高协作中继系统频谱效率性能,对Nakagami-m衰落信道中联合物理层自适应调制编码(AMC)和链路层混合自动请求重传(HARQ)协议跨层设计方法进行研究.首先提出一种状态转移图来分析计算协作中继系统的误包率(PER);然后建立了最大化系统频谱效率的跨层优化模型,并给出迭代求解算法;最后对3种HARQ协议下中继系统性能进行对比分析.仿真结果表明,协作中继系统的性能明显优于非中继协作系统,联合Ⅲ型HARQ的跨层设计可实现比联合Ⅰ型和联合Ⅱ型HARQ更高的频谱效率和更低的PER.

摘要：为了提高协作中继系统能量效率,提出了一种节能的跨层设计方法.在Nakagami-m衰落信道中,通过物理层自适应调制和链路层混合自动重传请求(HARQ)协议跨层设计,首先建立HARQ状态转移图,推导协作中继系统平均总能耗和中断概率表达式,然后提出最小化系统平均总能耗的跨层优化模型,并给出该跨层优化模型的穷尽搜索算法,最后对比分析了非协作HARQ和协作HARQ协议下的中继系统能耗特性.仿真结果表明,协作HARQ比非协作HARQ更节能,且通过自适应调节星座尺寸b的大小,最多可节省80%的能量.

摘要：为了进一步提高中继系统的可靠性和频谱效率,提出了联合固定网络编码与混合自动重传请求(DNC-HARQ)和联合随机网络编码与混合自动重传请求(ONC-HARQ)2种传输协议,分析了这两种传输协议的系统中断概率和频谱效率.以最大化系统频谱效率为优化目标进行跨层优化设计,并利用迭代算法求解.仿真结果表明,DNC-HARQ和ONC-HARQ传输协议比只采用网络编码的传输协议具有更高的系统可靠性,比仅采用HARQ的传输协议具有更高的频谱效率;所提出的基于最大化频谱效率的跨层优化算法能有效地最大化系统频谱效率.

摘要：无线网络中,为了实现用户高效的数据传输,针对用户的有限理性特性,提出了一种基于图型演化博弈的动态频谱接入机制,而图型博弈可以较好地反映用户之间真实的博弈关系。同时设计了一种动态频谱接入算法和与之对应的动态方程以降低博弈的复杂度,而且能以较快的速度收敛到Nash均衡并获得较高的系统吞吐量和效用。理论证明该动态方程具有全局逐步稳定性,当用户发生局部的理性偏移时依然能够保证较快收敛和较小性能偏离。仿真对比验证了该机制的上述优势。

摘要：针对现有无线传感器网络梯度路由算法在下行路由创建过程和能量更新机制中存在冗余控制开销的问题,该文提出一种采用跨层和功率控制机制,具有节能功能的双向梯度路由算法(Cross-layer Energy-efficient Bidirectional Routing,CEBR):无需使用专门的控制分组,采用源路由方式以较小开销建立从Sink节点通往传感器节点的下行路由;通过跨层信息共享,定期采集节点剩余能量信息并按需发布;设计使用含跳数和节点剩余能量的合成路由度量标准,减少节点能量和网络带宽消耗的同时均衡节点能耗;结合RSSI(Received Signal Strength Indication)测距实现节点发射功率控制从而在数据及查询分组发送过程中节约节点能量。理论分析表明了CEBR的有效性;仿真结果显示:与现有的典型相关算法相比,CEBR能够在建立双向梯度路由的前提下,至少降低34.5%的归一化控制开销和27.12%的数据分组平均能耗,并使网络生存期延长18.98%以上。

摘要：随着物联网(IoT)迅速发展,移动边缘计算(MEC)在提供高性能、低延迟计算服务方面的作用日益明显。然而,在面向IoT业务的MEC(MEC-IoT)时变环境中,不同边缘设备和应用业务在时延和能耗等方面具有显著的异构性,对高效的任务卸载及资源分配构成严峻挑战。针对上述问题,该文提出一种动态的分布式异构任务卸载算法(D2HM),该算法利用分布式博弈机制并结合李雅普诺夫优化理论,设计了一种资源的动态报价机制,并实现了对不同业务类型差异化控制和计算资源的弹性按需分配,仿真结果表明,所提的算法可以满足异构任务的多样化计算需求,并在保证网络稳定性的前提下降低系统的平均时延。