基于修正的最大加权时延优先的改进调度算法

针对修正的最大加权时延优先(M_LWDF)算法资源利用率较低的问题,提出一种用于LTE的下行调度算法。新算法通过对逻辑信道优先级进行二次计算来优化资源分配,通过提高资源的利用效率来提高系统的吞吐量,同时添加补偿因子以弥补由此带来的实时业务公平性下降的缺陷。仿真结果表明,新算法在保证实时业务服务质量(QoS)的前提下,提高了整个系统的吞吐量(用户数为35时提高了约18.0%),降低了系统的丢包率(用户数为50时降低了31.25%)。

HSDPA实时业务调度算法在丢包率方面的仿真分析

主要研究了HSDPA无线通信系统中的分组调度算法。对HSDPA通信系统的分组调度算法M-LWDF和EXP进行了分类讨论,并通过视频业务参考模型对M-LWDF和EXP算法在丢包率方面进行仿真来研究它们的性能。仿真结果表明,在条件相同的情况下,M-LWDF算法比EXP算法的丢包率略高。

M-WiMAX中马尔可夫预测的M-LWDF调度算法研究

在M-WiMAX系统中为了获得多用户分集增益,更好地发挥自适应调制编码(AMC)的作用,在改进的最大加权时延优先算法(M-LWDF)基础上设计出一个预测的M-LWDF跨层分组调度算法(Pre-LWDF)来调度系统中的实时业务。M-LWDF调度算法在调度判决表达中以调度时刻瞬时速率作为参数,这会影响调度的稳定性和整体性能,尤其在移动无线通信中更加明显。提出用马尔可夫预测模型来计算下一调度时刻的瞬时速率,平滑当前瞬时速率,减小移动无线信道瞬时速率对调度性能的影响。平滑后的瞬时速率能更好地代表移动信道传输速率的变化趋势。仿真结果表明,该调度算法保证了实时业务流的服务质量,提高了系统的平均吞吐量和公平性。

LTEMAC层低计算量的下行调度及资源分配

针对现有调度算法不能同时满足多用户的实时和非实时业务的性能需求及算法的计算量大等问题,提出了一种新的基于服务质量(QoS)的长期演进项目(LTE)下行调度算法。该算法在修正的最大加权时延优先(M-LWDF)算法的基础上引入了平衡因子,并利用用户上报的信道质量指示(CQI)值直接替代瞬时速率。仿真结果表明,该算法在保证公平性的前提下,降低了计算复杂度,当小区用户数达到45时,业务的丢包率下降了6.71%,系统整体的吞吐量提高了12.91%。

LTE下行基于QoS的混合业务调度算法

针对现有调度算法不能同时满足多用户多业务的性能需求等问题,提出了一种新的基于服务质量(QoS)的长期演进(LTE)项目下行调度算法。该算法改进了修正的最大加权时延优先(MLWDF)算法的延时分式,用信道质量指示(CQI)值直接替代用户的瞬时速率,降低了计算复杂度。此外,兼顾了确保比特率(GBR)和QoS等级标识符(QCI)等QoS参数。仿真结果表明,该算法在保证小区的频谱效率的前提下,降低了实时业务的延时,提高了非实时业务的吞吐量,对LTE下行链路是一个很好的选择。

基于缓存数据的LTE-A中继系统自适应下行调度算法

对于LTE-A中继下行链路,现有调度算法只进行优先级排序,不能根据系统需求自适应调节。为此,基于缓存数据提出一种LTE-A中继系统自适应下行调度算法。在修正的最大加权时延优先算法基础上,对其瞬时速率分式进行调整。以原算法的瞬时速率分式为底,添加对系统缓存数据量进行量化后得到的指数因子,使瞬时速率分式的权重跟随缓存区数据量变化,从而实现算法根据系统吞吐量需求的自适应调节。仿真结果表明,该算法在业务时延、频谱效率和公平性方面表现良好,可提高系统吞吐量、降低丢包率。