基于NOMA增强的D2D系统联合资源分配算法

非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术与设备到设备(Device-to-Device,D2D)通信技术相结合在实现高效频谱利用率和大规模接入上有着突出的优势。针对现有的NOMA-D2D系统存在的信道分配模式单一和D2D组内功率分配难以获得最优解的问题,构建了以D2D组和速率为优化目标的联合资源分配算法的方案:首先,在子信道分配上,将问题转换为双边匹配问题,提出了一种基于多对一场景下的D2D组信道分配算法;然后运用基于逐次凸逼近的凸差分(Difference of two Convex functions,DC)编程方法求出接近最优的功率分配值。仿真结果表明,提出的多对一场景下信道匹配算法在和速率上明显优于一对一场景下的信道匹配算法,提出的功率分配算法相比起对偶迭代算法更接近最优功率分配。

基于深度强化学习的空天地一体化网络资源分配算法

空天地一体化网络(SAGIN)通过提高地面网络的资源利用率可以有效满足多种业务类型的通信需求,然而忽略了系统的自适应能力和鲁棒性及不同用户的服务质量(QoS)。针对这一问题,该文提出在空天地一体化网络架构下,面向城区和郊区通信的深度强化学习(DRL)资源分配算法。基于第3代合作伙伴计划(3GPP)标准中定义的用户参考信号接收功率(RSRP),考虑地面同频干扰情况,以不同域中基站的时频资源作为约束条件,构建了最大化系统用户的下行吞吐量优化问题。利用深度Q网络(DQN)算法求解该优化问题时,定义了能够综合考虑用户服务质量需求、系统自适应能力及系统鲁棒性的奖励函数。仿真结果表明,综合考虑无人驾驶汽车,沉浸式服务及普通移动终端通信业务需求时,表征系统性能的奖励函数值在2 000次迭代下,相较于贪婪算法提升了39.1%;对于无人驾驶汽车业务,利用DQN算法进行资源分配后,相比于贪婪算法,丢包数平均下降38.07%,时延下降了6.05%。

发射台站智能化任务分配算法研究

基于发射台站智能化管理系统的数据处理模型,研究任务分配算法。以分支定界算法代表精确算法、贪心算法代表近似算法、遗传算法代表智能算法,进行算法性能测试,并对计算数据进行分析,总结不同算法的优缺点和应用场景。

通信约束下UAV集群协同拦截任务分配算法

针对多无人机协同拦截多机动目标的任务分配问题,同时考虑到真实战场环境中存在的通信约束以及探测范围约束条件,本文提出了分步一致性拍卖算法(SCBAA)。首先,对真实战场环境中存在的通信约束以及探测范围约束等问题进行了描述分析,构建了多无人机协同拦截任务分配模型,设计了综合效能函数以及相应约束条件。其次,为解决多无人机协同打击单一目标的不平衡任务分配以及冲突消解问题,将原任务分配过程分为主要任务分配以及次要任务分配两部分,通过多次拍卖以及冲突消解实现多无人机对单一目标的任务分配。仿真结果表明,该算法可有效解决通信约束条件下的分布式多无人机协同拦截问题,并适应动态环境中任务分配对实时性的要求。

考虑电磁干扰的LTE通信频谱资源分配算法仿真

传统资源分配算法无法解决区间同频电磁干扰问题,会显著降低资源分配效率低、减少系统边缘吞吐量。为解决上述问题,将最小化功率MP技术与动态优先级DP方法有机融合,提出了一种MDP动态频谱资源分配算法。算法首先通过对区内边缘用户进行判断,确定同频干扰源;然后在用户信道增益表的基础上,采用增益高低法对子载波进行资源分配,解决同频电磁干扰影响;最后采用MP技术优化区内资源分配体系,并利用DP方法划分动态区间载波,提升资源分配的高效性。与传统RR与PF基线分配算法相比,MDP算法在仿真时,当用户数少于50时,用户的满意度与算法公平性最高;且系统频谱效率分别平均提高了43.61%与30.73%;此外边缘吞吐量平均提高了7.89%,系统吞吐量平均提升6.37%。综上所述,MDP动态频谱资源分配算法能够解决区间同频电磁干扰问题,提高系统吞吐量,在通信领域中具有重要的研究价值。

基于负载重分配算法改进的加权路网实证研究

稳定运行的城市道路交通网络对于城市正常活动的高效运行以及国民循环经济的快速增长至关重要,城市道路交通网络的交叉口节点遭到破坏,引发拥堵持续蔓延扩散,导致大面积路网产生相继拥堵现象,影响城市区域交通流动性。本文基于改进的负载重分配算法研究负载-容量模型下路网相继拥堵后的负载重分配引导策略,基于上海松江新城部分区域路网进行实证仿真研究。进行实际路网网络拓扑并建立负载-容量模型,利用随机攻击和蓄意攻击在相继拥堵模型上基于新加权节点综合重要度和节点强度中分析拥堵导引策略。研究表明复杂加权路网受到攻击后基于新加权节点综合重要度负载重分配策略提高了路网的鲁棒性,对识别城市运输网络中的重要节点、在拥堵后对于城市道路交通拥堵发生前制定预案、失效发生后道路交通管理控制等方面具有重要意义。

基于CRSN的智能电网资源跨层分配算法改进

由于用户的增多,导致智能电网的频谱资源紧张,严重影响了智能电网运行的稳定性,同时也降低了供电能力。为了解决这一问题,提出基于CRSN的智能电网资源跨层分配算法改进研究。将认知无线传感器网络(Cognitive Radio Sensor Networks,CRSN)引入智能电网中,通过认知节点感知智能电网主用户的频谱资源,找出可用的空闲频谱。借助图论着色将智能电网资源进行跨层分配建模,利用改进猫群算法求取分配模型最优解,得到智能电网资源跨层分配方案。实验结果表明,所研究算法求解到的方案是全局最优解,能够实现智能电网频谱资源的跨层分配。

智能算力网络中算力资源调度与分配算法研究

随着人工智能技术的发展,智算中心网络规模越来越大,复杂性越来越高,如何有效调度与配置AI算力资源已成为智算中心网络管理中的一个重要课题。针对这一问题,本文提出了一种基于深度强化学习的AI算力资源调度与分配算法,并给出了算法的具体实现过程。该算法可根据任务特点及网络负载情况动态分配算力资源以对智算中心网络进行有效管理。该算法具有从状态表示,动作空间,奖励函数,策略函数以及训练过程等方面对资源进行优化配置,从而提高任务执行效率以及资源利用率等优势。同时本算法既可利用现有深度强化学习算法也可设计新算法在真实数据集上训练测试,适用范围较广。

大规模自组网动态时隙分配算法测试

针对大规模自组网技术MAC(medium access control)协议中的动态时隙分配算法在模拟仿真测试环境中存在的需要进行大量代码重构及可视化呈现差等问题,以及在实物组网测试时存在的测试环境搭建困难、测试成本高和测试效率低等问题,提出一种新的测试方法。该测试方法使用纯软件来模拟各个节点不同的业务量及拓扑结构,无需实物组网即可方便地重复验证大规模自组网环境中的动态时隙分配情况是否符合预期,同时对测试结果进行精准可视化呈现。实验结果表明,该测试方法能够准确验证大规模、高业务并发场景下的动态时隙分配情况,并对动态时隙分配算法的设计、开发及优化过程加以指导,从而提高研究效率。该测试方法已在多个项目中成功应用并取得良好效果。

基于能效的THz-NOMA系统资源分配算法

太赫兹(Terahertz,THz)频带与非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术相结合在实现大规模连接和超高速通信方面有着突出的优势。但是目前关于下行THz-NOMA系统的资源分配问题研究还很少,现有的方案存在算法复杂度高和系统性能低等缺点。以能量效率为优化目标,研究下行THz-NOMA系统的资源分配问题:首先,为了降低用户和子信道间的匹配复杂度,将该问题等效为双边匹配(Two Side Match,TSM)问题,提出了基于TSM的匹配算法;其次,针对子信道间功率分配问题的非凸性,通过将非凸函数转化为两个凸函数的差分,迭代求解凸子问题得到该问题的解。对于子信道内用户功率分配,推导出了最优功率分配的闭式解。仿真结果表明,本文提出的子信道匹配算法比开关匹配算法复杂度更低,提出的功率分配算法比传统的功率分配算法可实现更高的系统能效。

弹性激励下多停车场共享泊位竞价有效权分配算法

为保障弹性停车激励机制运营效益,引入排队论中的多级库存管理模式,将多个停车场的停车泊位共享过程转化为竞价有效权在不同停车场间的周转传递过程,本文提出基于Jackson网络的泊位共享竞价有效权分配算法,通过将竞价有效权在各区域停车场的路由选择决策表征为初步判定与二次调整两个阶段,推导其分配过程中有效泊位数稳态分布解及其约束条件,并以美国加州大学伯克利分校为例,探究外部停车需求演化下各子区域停车场的最优分配结果。研究表明:基于Jackson网络的竞价有效权分配算法能使不同子区域停车场在联动运营共享停车政策时,根据外部停车需求与自有共享泊位计算最优的竞价有效权分配数。若各子区域共享泊位配置充足,竞价有效权将按照需求优先级分配予中心区域的停车场,使整体泊位占有率维持在[0.65,0.80]区间;随着泊位不断消耗,当各子区域停车场有效泊位数低于设定阈值时,竞价有效权在路由选择决策下将得到应急补充,使停车场的泊位占有率维持在[0.90,1.00]的高位区间,实现在避免共享泊位出现过饱和状态的同时,减少停车场因空置多余泊位所支付的额外成本。

安全组播中密钥分配算法研究

详细深入地研究了密钥分配算法,分析了宽度优先分配算法(BFA)和深度优先分配算法(DFA),并结合这二种算法的优点,提出了一种新的混合式密钥分配算法。

基于集成光电子技术的通信资源联合分配算法

开展通信资源分配时,通信环境较差会降低通信资源的分配效果,影响用户的上网体验,为此提出了基于集成光电子技术的通信资源联合分配算法。该方法使用集成光电子技术,对通信系统的通信环境实施优化处理,结合通信系统结构,建立通信系统资源分配问题模型,确定资源分配时的相关约束条件;采用模糊聚类方法对定D2D用户分组,选取最佳用户资源;使用博弈论理论建立一种通信用户功率控制策略,联合上述资源选取方法,构建联合通信资源分配算法,精准地实现通信资源的分配。实验结果表明,使用该方法开展通信资源联合分配时,分配效果好、性能高。

电子对抗中的干扰分配算法研究

文中提出一种电子对抗中的干扰分配算法。首先计算敌方雷达威胁等级系数,根据威胁等级系数排序,考虑干扰效果系数大小分配干扰资源,给出分配规则;再给出一个干扰分配的案例,阐释在具体案例中如何按算法进行干扰资源分配。文中对作战中的干扰分配问题进行探讨研究,后续可考虑更多的实际情况进行进一步优化,最大程度发挥干扰资源作战效能,最终有效干扰敌方雷达探测网。

GPRS/GSM网络中的无线信道分配算法研究

随着GPRS/GSM移动接入网的广泛应用,有效的信道分配算法在保证网络服务质量中的重要性开始凸现。该文描述了GPRS/GSM移动接入网的信道分配过程,对固定信道分配算法和动态信道分配算法进行了详细分析,并采用自行开发的GPRS/GSM网络仿真软件模拟语音业务与分组数据业务动态共享信道资源的过程,从而比较了不同的信道分配算法对接入网服务质量的影响,结果显示动态信道分配方案在增加系统运算量的同时可以很好地支持网络通信的质量。

共高频交流母线的电能路由器功率分配算法研究

相较于共直流母线拓扑,共高频交流母线拓扑的电能路由器具有模块化和可扩展的优势,可灵活实现不同电压和功率等级的多端口扩展。作为多端口电能路由器的典型拓扑,对基于模块化多有源桥换流器的电能路由器进行了研究,其允许多个功率源和负载的连接以及能量的双向流动,各端口功率流控制依赖于各端口间脉宽调制信号的相移值。鉴于各端口相移值间存在耦合关系导致计算困难,提出了一种新的电能路由器功率分配算法,依靠相移值的在线迭代计算,避免了相移值间非线性方程的直接求解,简化了各端口控制相角的计算,实现了各端口功率的自主分配。

WPDM-CDMA系统中的子载波分配算法研究

针对现有的分组子载波分配算法、间隔子载波分配算法以及自适应分配算法公平性差、误码率高等不足,以多载波通信方案之一WPDM-CDMA为研究系统提出一种新的基于相对比特需求和传输功率函数的子载波分配算法,由于各个用户和基站间经历的信道环境存在差异,要综合考虑各个用户分配的公平性和资源的合理利用等因素,此算法根据用户比特需求,计算出分配过程中优先考虑的用户以及传输功率低的子载波,在5径Rayleigh信道下与分组算法和间隔算法进行仿真对比,仿真结果表明此算法在误码率性能和公平性方面优于其余2种算法.

并行WWW服务器集群请求分配算法的研究

为了有效地提高ＷＷＷ 服务器的吞吐能力、反应速度和可扩展性，国际上许多繁忙站点纷纷转向采用并行ＷＷＷ 服务器集群来替代原有的单一主机服务器．这些站点普遍采用请求分配技术，即集中接收所有到达的ＨＴＴＰ请求，然后“均衡”地分配到集群中的各个服务器进行处理．常用的转轮法、最少连接法和最快连接法等算法在分配请求时，要么对集群中各个服务器的性能不加区分，要么不考虑请求的具体内容，在实际系统中效率较低．文章提出了一种适用于异构集群的局部最优请求分配算法（ｌｅａｓｔｔｉｍ ｅ ｉｎｃｒｅｍ ｅｎｔ，简称ＬＴＩ），综合考虑服务器性能差异、请求内容和服务器当前负载等因素，作为请求分配的依据．文章还提出了ＬＴＩ算法的改进版ＬＴＩ＋ ，能够判别和避免集群进入临界状态．文章给出了算法的理论分析和实验测试结果．在同等条件下，此算法能够达到较小的平均应答延迟和较大的吞吐能力，从而能更好地挖掘集群的并行处理能力。

异构携能通信网络顽健资源分配算法

为了提高异构携能通信网络能效和顽健性,研究了能效最大的顽健联合发射功率和功率分流资源分配问题。基于最小最大概率机和 Dinkelbach 理论,将原 NP-hard 问题转换为凸优化形式,提出了分布式对偶资源分配算法,并分析了算法的计算复杂度和顽健灵敏度。仿真结果表明,所提算法在信道不确定性下能同时保障宏蜂窝用户和飞蜂窝用户的服务质量。

电力市场中一种基于动态规划法的经济负荷分配算法

在传统的动态规划法基础上 ,提出了一种局部加密动态规划算法。该方法主要是针对发电报价曲线的不增特性 ,解决电力市场环境下系统负荷的经济分配问题 ,从而为实现电力市场的“公平、公正、公开”原则提供可靠的技术保障。与传统的动态规划算法相比 ,该算法在计算速度和精度方面都有较大提高 。