基于时空流量预测的时延敏感无源光网络动态带宽调度技术

为了降低业务的时延和抖动,保证多业务场景下时延敏感业务的服务需求,提出一种基于时空流量预测的时延敏感业务无源光网络动态带宽调度算法。深入分析无源光网络中影响业务时延的主要因素,将时空流量预测与重排序算法相结合,保证时延敏感业务的低时延和抖动;同时,当网络流量较大时,利用最大最小公平算法为非时延敏感业务分配带宽,避免了光网络单元(opticalnetworkunit,ONU)在高负载下的饥饿问题,有效提高了网络的公平性。仿真结果表明,所提出的算法与对比算法相比,时延敏感业务的时延降低了约50%;在高负载情况下,系统的公平性接近于1,验证了所提算法在时延和公平性方面的有效性。

一种面向时延敏感M2M业务的Tree-splitting随机接入冲突解决算法

为了解决机器至机器(machine-to-machine,M2M)业务接入对传统长期演进(long term evolution,LTE)网络造成的冲击,针对大量时延敏感M2M设备同时发起随机接入的场景,基于一种时延特性较优的Tree-splitting算法,通过估计信道负载量,引入动态前导码分配算法,提出了一种基于Tree-splitting的随机接入冲突解决动态算法。仿真时通过与静态算法对比,结果验证了所提出算法优良的时延、吞吐量特性和资源利用率。

面向工业时敏业务的5G TSN融合网络切片资源调度

5G与时间敏感网络(time sensitive network,TSN)融合部署是实现工业互联网无线化和柔性制造的重要基础,如何实现多类型工业业务和移动业务的共网高质量传输,是5G TSN融合网络需要解决的关键问题。为此,面向工业互联网场景,依据业务特征差异划分工业业务流的类型,设计了一种适配周期性时敏业务和突发性时敏业务的网络切片资源调度策略,提出了基于均匀分布的资源分区调度算法。所提方法通过控制资源预留和资源抢占,在优化无线资源使用的同时,保障了工业业务流的时延,满足了移动业务的传输速率需求。最后,通过仿真实验验证了所提方法在提升业务需求满足度和资源利用率方面的有效性。

基于MDP的群组时延约束的IEEE 802.15.4随机接入控制算法

为保证群组时延敏感业务的传输时间限制,提出了基于马尔可夫决策过程(MDP)的群组时延约束随机接入控制算法.与现有文献对保证单个数据包时延或平均包时延的研究不同,以分组的整体时延为研究对象,且首次将群组时延约束作为该类业务的服务质量指标.该算法动态估计介质访问控制层参数和MDP决策门限,权衡当前最大回报和未来可能更大的回报制定传输策略.终端选择性地参与信道资源竞争,缓解数据突发造成的信道拥塞.仿真结果表明在业务负荷较大时,所提算法更能有效保证群组时延敏感业务的服务质量需求.