针对数据量剧增的配电物联网中存在的带宽利用率低和业务数据服务质量(quality of service,QoS)难以满足通信需求等问题,提出一种多优先级排队论的带宽分配方法。首先,对感知终端到边缘物联网关的业务数据传输过程进行改进,改进后的传...针对数据量剧增的配电物联网中存在的带宽利用率低和业务数据服务质量(quality of service,QoS)难以满足通信需求等问题,提出一种多优先级排队论的带宽分配方法。首先,对感知终端到边缘物联网关的业务数据传输过程进行改进,改进后的传输过程可根据不同业务数据对QoS的不同要求进行数据优先级的划分,对不同优先级数据设置不同的服务机制;然后,对业务数据传输中的马尔科夫过程进行分析,基于改进后的数据传输过程建立以带宽利用率为目标,丢包率和延时时间为约束的多优先级排队论带宽分配模型;并将所提出的带宽分配方法与传统方法进行对比。结果表明:QoS指标有所改善,而且带宽利用率比传统不分优先级带宽分配方法高9.73%,比弹性系数法高31.17%。最后,探究多优先级排队论带宽分配方法的动态性能,结果表明适当地提高带宽可以改善QoS指标,但要注意带宽增大时所带来的带宽利用率减小问题。合理的带宽分配可以避免资源的浪费。展开更多
为更好地使URLLC(Ultra-Reliable and Low Latency Communications)与增强型移动宽带业务(eMBB:enhanced Mobile Broad Band)在同一载波频段有效复用,进一步提升混合业务系统性能,提出一种基于可扩展传输时间间隔(TTI:Transmission Time...为更好地使URLLC(Ultra-Reliable and Low Latency Communications)与增强型移动宽带业务(eMBB:enhanced Mobile Broad Band)在同一载波频段有效复用,进一步提升混合业务系统性能,提出一种基于可扩展传输时间间隔(TTI:Transmission Time Interval)的动态带宽分配策略。系统根据业务类型进行带宽动态划分;时域上提升URLLC调度优先级;频域上采用不同长度的TTI进行以用户为中心的无线资源分配。动态系统级仿真表明,在不同程度的负载水平下,相比传统无线资源分配算法,该方案能在有效满足URLLC用户时延需求的前提下优化eMBB用户的吞吐量消耗,URLLC用户时延增益最高达到83.8%,提升了5G混合业务系统中不同类型业务的服务质量(QoS:Quality of Service)。展开更多
文摘针对数据量剧增的配电物联网中存在的带宽利用率低和业务数据服务质量(quality of service,QoS)难以满足通信需求等问题,提出一种多优先级排队论的带宽分配方法。首先,对感知终端到边缘物联网关的业务数据传输过程进行改进,改进后的传输过程可根据不同业务数据对QoS的不同要求进行数据优先级的划分,对不同优先级数据设置不同的服务机制;然后,对业务数据传输中的马尔科夫过程进行分析,基于改进后的数据传输过程建立以带宽利用率为目标,丢包率和延时时间为约束的多优先级排队论带宽分配模型;并将所提出的带宽分配方法与传统方法进行对比。结果表明:QoS指标有所改善,而且带宽利用率比传统不分优先级带宽分配方法高9.73%,比弹性系数法高31.17%。最后,探究多优先级排队论带宽分配方法的动态性能,结果表明适当地提高带宽可以改善QoS指标,但要注意带宽增大时所带来的带宽利用率减小问题。合理的带宽分配可以避免资源的浪费。
文摘为更好地使URLLC(Ultra-Reliable and Low Latency Communications)与增强型移动宽带业务(eMBB:enhanced Mobile Broad Band)在同一载波频段有效复用,进一步提升混合业务系统性能,提出一种基于可扩展传输时间间隔(TTI:Transmission Time Interval)的动态带宽分配策略。系统根据业务类型进行带宽动态划分;时域上提升URLLC调度优先级;频域上采用不同长度的TTI进行以用户为中心的无线资源分配。动态系统级仿真表明,在不同程度的负载水平下,相比传统无线资源分配算法,该方案能在有效满足URLLC用户时延需求的前提下优化eMBB用户的吞吐量消耗,URLLC用户时延增益最高达到83.8%,提升了5G混合业务系统中不同类型业务的服务质量(QoS:Quality of Service)。