基于QoS需求的认知无线电资源分配算法

在误比特率、总发射功率以及主用户可容忍干扰门限的约束下,提出一种基于正交频分复用的认知无线电系统多目标优化贪婪分配算法。以最小化发射功率、最小化跨频干扰及满足次用户QoS需求为优化目标,线性组合这3个目标函数,把多目标优化问题转化为单目标优化问题,采用贪婪算法实现多目标优化。仿真结果表明,该算法的系统总容量趋近于最优,在降低对主用户跨频干扰的同时,能够有效地满足次用户的QoS需求。

认知无线电网络基于QoS的监听时间与资源联合分配

以最大化所有认知无线电用户(CRU)的吞吐量为目标,同时保证每个CRU的服务质量(Qo S)约束,研究了联合最优监听时间和资源分配问题,并基于此提出了一种监听时间与资源联合分配算法。在多信道认知无线电网络中,频谱监听和资源分配都会影响网络的吞吐量。兼顾二者的联合优化问题可以被分解为两个子问题:固定监听时间的资源分配问题,以及固定资源分配策略的最优监听时间一维穷举搜索问题。提出的算法可以通过穷举搜索获得最优监听时间,并通过次梯度算法获得最优资源分配策略。仿真结果表明,提出的最优监听时间与资源分配算法可以最大化认知无线网络的吞吐量;此外,各认知用户的Qo S需求也能得到保证。

基于Kuhn-Munkres最优匹配的D2D资源分配算法设计

由于资源复用,D2D链路与蜂窝链路之间会产生同频干扰。为了抑制这种干扰,提出了一种基于Kuhn-Munkres最优匹配的资源分配算法。该算法采用了图论中的Kuhn-Munkres最优匹配算法来实现最大限度的复用系统内的RB,达到提高系统吞吐量的目的。同时,通过使一对D2D用户复用多个RB进行通信以保证不同的Qo S需求。最后,通过计算机仿真可以看出,该算法既可以有效地满足D2D用户的不同Qo S需求,又提高了系统吞吐量。

新型多用户MIMO-OFDM跨层资源分配算法

为解决多用户MIMO-OFDM(Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing)下行链路系统中由于分层设计信息不完整造成的资源分配不合理的问题,提出了一种基于最低速率约束的跨层资源分配算法。该算法综合考虑不同用户服务质量要求、媒体接入控制层队列情况和物理层信道状态信息,在满足总功率限制和用户最低速率约束的条件下,以系统吞吐量最大化为目标,进行物理层子载波和功率的联合分配。仿真结果表明,该算法不仅能满足不同用户的服务质量要求,而且能达到较高的系统吞吐量。

基于模糊聚类的D2D通信二次资源分配算法设计

针对D2D链路与蜂窝链路之间的同频干扰问题,提出了一种基于模糊聚类的二次资源分配算法。该算法采用了模糊聚类将干扰较大的D2D链路划分为一组,再用图着色进行组内一次资源分配,从而降低干扰并保证用户Qos需求和公平性。最后,采用Kuhn-munkres最优匹配算法进行二次分配来达到提高系统吞吐量的目的。通过计算机仿真可以看出,该算法既可以保证D2D用户的不同Qos需求,又提高了系统吞吐量和获得无线资源的公平性。

基于ISAP的D2D资源分配优化算法研究

D2D通信通过复用蜂窝系统频谱资源实现一定范围内终端设备点到点的直接通信,频谱资源的复用缓解了资源匮乏的问题,但必然会产生同频干扰而影响蜂窝系统的性能。为了提高资源利用率且降低干扰,通过运用ISAP算法来完成合理的资源分配,从而实现D2D对与频谱资源之间的一对多的复用关系;同时,在满足各用户不同QoS需求的前提下,可将干扰有效抑制在合理的范围内。通过仿真实验可知,该算法既能提高系统的吞吐量,也能保证蜂窝系统的通信性能不受影响。

面向IETF综合业务网络的资源管理策略

本文以 IETF标准化了的 GS和 CL两类业务以及传统的 BE业务作为研究对象 ,在三类业务共享一条物理链路的上下文环境中 ,研究综合业务网络的资源管理策略 ,包括资源在各种业务类型间的划分、资源使用计算、Qo S到资源的映射、接纳控制。

由经济驱动的网格资源管理和调度的研究

网格计算经济模型是把经济学的概念应用到网格资源管理和调度的模型,基于计算经济模型的网格资源管理与调度策略借鉴人类社会竞争的市场机制,根据用户的Q oS(Q ua lity of Serv ice)需求进行资源管理与任务调度,不仅使资源所有者和资源消费者都能实现各自的经济目标,而且使资源消费者使用轻负载和廉价的资源,达到整个网格资源整体的全局最优、合理利用.

基于容器的云资源管理博弈模型

云联盟通过将隶属不同组织机构的云资源形成联盟解决单个云资源有限的问题。基于容器的虚拟化是近年来出现的一种更为轻量和便捷的虚拟化技术,可以替代Hypervisor抽象出的虚拟机。本文设计了一种适用于容器虚拟化云联盟的资源管理模型,并采用博弈论的方法,提出一种兼顾用户QoS约束和云平台资源利用率的资源分配方法。多组实验结果表明,该方法针对不同类型的服务都能有效地提高服务质量,同时有助于提高资源使用率。

ITSGrid资源调度策略的研究

定义了系统负载均衡评价值和资源节点满意度评价模型,并在此基础上设计了一种分布式资源自适应调度算法(GLBCQ),同时兼顾全局负载均衡和用户自定义的服务质量,可根据智能交通系统计算任务的自定义服务质量需求,结合当前智能交通系统网格的系统负载状况,为提交的任务自适应地选择最优资源.仿真实验结果表明,GLBCQ算法具有更高的效率和自适应性,能够促进智能交通系统网格的系统负载均衡以及整体性能的提升.

探索后全运时代西安国际港务区城市公园绿地高质量发展路径--基于西安国际港务区城市公园绿地的调研分析

后全运时代,西安国际港务区城市园林绿地迎来新挑战。基于国际港务区公园绿地建设和管理工作总结,选取奥体中央公园、灞河绿地、五横四纵路网点位、枫林九溪口袋公园等典型节点进行考察调研,总结出国际港务区绿地面临的问题包括服务能力亟待提升、城市海绵建设不足和如何高质量长效运营3个方面。通过网络调查了解当地市民对于公园绿地的功能需求与喜爱偏好,为国际港务区绿地服务能力提升建设指引方向。本着问题导向、目标导向和可实施导向相结合的原则,提出国际港务区城市园林绿地将协同化发展,营造“公园+”“绿道+”优质开放共享复合空间,满足百姓多元需求;体系化建设,融入海绵城市建设,提高城市韧性;低碳化发展、实施节约型园林、促进公园生态价值转换等多途径推动国际港务区城市公园绿地高质量可持续发展。

西藏资源转化战略的基本思路分析

文章从资源转化战略的基础条件、导向目标、突破点以及重点选择等论述了西藏实施资源转化战略的基本思路应是：从比较优势出发，以能源资源转化为突破口，突出重点，扩大开放度，完善基础条件，形成以资源为依托的、具有西藏特色的经济结构。