机器对机器(M2M,machine to machine)通信有着巨大的市场潜力,无线局域网(WLAN)作为3G网络的主要补充必将承载大量M2M业务。针对具有时延容忍、耐性重试等特点的典型的M2M小数据业务,提出了一种大时间尺度退避的IEEE 802.11 DCF网络分...机器对机器(M2M,machine to machine)通信有着巨大的市场潜力,无线局域网(WLAN)作为3G网络的主要补充必将承载大量M2M业务。针对具有时延容忍、耐性重试等特点的典型的M2M小数据业务,提出了一种大时间尺度退避的IEEE 802.11 DCF网络分析模型,推导了MAC层服务时间的概率分布;建立IPP/G/1/K离散时间排队系统模型,研究了非饱和负载下M2M业务在WLAN非理想信道中传输的QoS性能。算法仿真结果表明,大时间尺度退避机制有效提高了系统的吞吐量,降低了系统阻塞率。展开更多
针对加强的长期演进LTE-A(Long Term Evolution-Advanced)网络下机器对机器M2M(Machine-to-Machine)通信上行链路的能量效率问题,提出一种基于LTE-A网络中M2M通信上行链路调度的资源分配算法。构建系统模型与定义最大能量效率目标函数;...针对加强的长期演进LTE-A(Long Term Evolution-Advanced)网络下机器对机器M2M(Machine-to-Machine)通信上行链路的能量效率问题,提出一种基于LTE-A网络中M2M通信上行链路调度的资源分配算法。构建系统模型与定义最大能量效率目标函数;通过对原系统模型重构将具有非线性约束条件能量效率最优问题化解为二维背包问题;采用Charnes-Cooper变换和Glover的线性化方案,使该NP-Hard问题转化为混合整数线性规划MILP(Mixed-integer linear programming)问题。仿真结果表明,该方法相比与轮询算法和比例公平算法,能较大幅度地提高能量效率,降低丢包率。展开更多
基于串联排队网络理论,将同时承载M2M(Machine to machine)业务和H2H(Hu-man to human)业务的通信网络建模为离散时间会话级串联排队网络,研究了海量M2M小数据业务对H2H业务的影响。在生成函数域提出了服务等效方法,把网络对M2M业务的...基于串联排队网络理论,将同时承载M2M(Machine to machine)业务和H2H(Hu-man to human)业务的通信网络建模为离散时间会话级串联排队网络,研究了海量M2M小数据业务对H2H业务的影响。在生成函数域提出了服务等效方法,把网络对M2M业务的服务映射到网络对H2H业务的服务时间分布中,得到了实际服务过程的等效表达式,解决了混合业务到达、异构服务给串联排队网络的离去过程分析带来的求解困难的问题。求解了串联排队系统,得到了M2M业务到达率、服务速率与H2H业务端到端性能指标的关系,讨论了M2M业务准入控制方法。展开更多
提出了一种源自于人类认知思维模式的普遍适用的算法设计模型——M2M模型(Macro to Micro model)。M2M模型的数据结构用O(n)时间建成,并具备高度的并行性。针对交通网络的最优路径规划问题,提出了基于M2M模型的交通网络出行路径规划算法...提出了一种源自于人类认知思维模式的普遍适用的算法设计模型——M2M模型(Macro to Micro model)。M2M模型的数据结构用O(n)时间建成,并具备高度的并行性。针对交通网络的最优路径规划问题,提出了基于M2M模型的交通网络出行路径规划算法,将交通路网运用M2M模型分层分块,减少搜索区域,优化路径搜索速度。实验证明,相对于当前使用较多的Dijkstra及A*等经典算法,本算法在求解速度上有明显提高。展开更多
文摘机器对机器(M2M,machine to machine)通信有着巨大的市场潜力,无线局域网(WLAN)作为3G网络的主要补充必将承载大量M2M业务。针对具有时延容忍、耐性重试等特点的典型的M2M小数据业务,提出了一种大时间尺度退避的IEEE 802.11 DCF网络分析模型,推导了MAC层服务时间的概率分布;建立IPP/G/1/K离散时间排队系统模型,研究了非饱和负载下M2M业务在WLAN非理想信道中传输的QoS性能。算法仿真结果表明,大时间尺度退避机制有效提高了系统的吞吐量,降低了系统阻塞率。
文摘针对加强的长期演进LTE-A(Long Term Evolution-Advanced)网络下机器对机器M2M(Machine-to-Machine)通信上行链路的能量效率问题,提出一种基于LTE-A网络中M2M通信上行链路调度的资源分配算法。构建系统模型与定义最大能量效率目标函数;通过对原系统模型重构将具有非线性约束条件能量效率最优问题化解为二维背包问题;采用Charnes-Cooper变换和Glover的线性化方案,使该NP-Hard问题转化为混合整数线性规划MILP(Mixed-integer linear programming)问题。仿真结果表明,该方法相比与轮询算法和比例公平算法,能较大幅度地提高能量效率,降低丢包率。
文摘基于串联排队网络理论,将同时承载M2M(Machine to machine)业务和H2H(Hu-man to human)业务的通信网络建模为离散时间会话级串联排队网络,研究了海量M2M小数据业务对H2H业务的影响。在生成函数域提出了服务等效方法,把网络对M2M业务的服务映射到网络对H2H业务的服务时间分布中,得到了实际服务过程的等效表达式,解决了混合业务到达、异构服务给串联排队网络的离去过程分析带来的求解困难的问题。求解了串联排队系统,得到了M2M业务到达率、服务速率与H2H业务端到端性能指标的关系,讨论了M2M业务准入控制方法。
文摘提出了一种源自于人类认知思维模式的普遍适用的算法设计模型——M2M模型(Macro to Micro model)。M2M模型的数据结构用O(n)时间建成,并具备高度的并行性。针对交通网络的最优路径规划问题,提出了基于M2M模型的交通网络出行路径规划算法,将交通路网运用M2M模型分层分块,减少搜索区域,优化路径搜索速度。实验证明,相对于当前使用较多的Dijkstra及A*等经典算法,本算法在求解速度上有明显提高。