基于启发式算法降低比例公平调度开销策略

在多处理器系统中已经证明了比例公平(proportion fair,Pfair)算法是调度周期任务最优的全局调度算法。然而在该算法的最坏执行情况下,任务在每个调度时刻均产生切换或迁移,导致系统开销过大。针对这一问题,对Pfair算法进行深入研究后发现,任务的分配过程是一个重要原因。基于此,提出基于启发式算法的模拟退火比例公平(simulated annealing-proportion fair,SA-Pfair)调度算法,即在Pfair算法做出调度决策后,用启发式算法将任务分配给处理器,以弥补原算法的不足。最后,采用LITMUS-RT平台对SA-Pfair算法和以此为基础设计的调度器进行仿真。结果表明,新算法在一定程度上减少了任务的切换次数以及50%以上的任务迁移总量,且能够有效地降低调度过程中的系统开销。

MIMO系统中的自适应比例公平调度算法研究

在MIMO系统中,通过在每个时隙选择信道条件最好的用户进行通信,可以利用无线通信系统的多用户分集大大提高系统吞吐量,但该方法存在公平性差的缺点。主要关注应用机会波束形成的MIMO系统的公平性。提出了一种自适应比例公平调度算法来提高长时间处于较差信道条件下的用户的吞吐量,从而提高系统的公平性。在每个时隙,基站监测每个用户的实时请求速率和过去一段时间内的平均请求速率,并根据这两个速率来调整算法中的自适应参数。提出的算法较好地获得了系统吞吐量和公平性的折中,仿真实验结果也表明了算法的有效性。

采用遗传算法的多载波比例公平调度

采用遗传算法搜索子载波最优分配方案,对多用户正交频分复用多址接入(OFDMA)系统资源分配问题进行了研究,提出了一种多载波比例公平调度算法G-PFS.通过在初始种群中加入最大信干比(MCI)个体,并维持其遗传基因相对稳定,进而提出了一种由G-PFS改进算法MG-PFS.仿真结果表明,G-PFS可获得近似理论上界的公平性能.相对于G-PFS算法,MG-PFS算法可进一步提高系统吞吐量.

多用户MIMO无线通信系统中基于QoS的比例公平调度算法研究

未来的无线通信系统是一个多业务系统,不同的业务有不同的QoS要求,如最大时延和最小误码率等,这就要求调度算法在提高系统吞吐量和保证用户公平性的同时,还要提供对不同业务QoS的区分保障机制.针对这一趋势,在比例公平调度算法的基础上,通过引入表征QoS的参数,提出了一种改进的可以保证QoS的比例公平调度算法,并对改进算法的各项性能进行计算机仿真,验证了它的性能.

OFDMA系统中速率限制下的比例公平调度

提出了一种适用于正交频分多址(OFDMA)系统的比例公平调度算法,目标是在满足最小/最大速率限制条件下尽可能达到用户速率间的比例公平.算法利用OFDMA系统的各用户在各子载波上的信道响应各不相同的特点,引入子载波上最小/最大速率限制的概念,并给每个用户一个令牌计数器.调度器在每一时隙开始时刻依次将各个子载波分配给用户,用令牌数反映速率限制的要求,用子信道状况和已达速率的比值反映比例公平的要求,并在每个子载波被分配后更新用户已达速率和令牌数.仿真结果表明,此算法的容纳用户数、系统效益等性能优于现有常用算法,并且能够与传统的无速率限制的比例公平调度兼容.

基于IEEE802．16m的一种改进比例公平调度算法

比例公平调度算法在系统吞吐量和公平性之间能取得较好的权衡,它在无线网络资源分配中已经成为一个突出的候选方案。但比例公平调度算法本身存在一些缺陷,如无法反映用户的信道状态,没有考虑不同业务的服务质量等。考虑用户的信道状态,针对比例调度算法在分配资源时会抑制不良信道用户的吞吐量,进而影响整个系统的吞吐量的问题,提出了一种改进的比例公平调度算法,以提高IEEE802.16m下行OFDMA系统的吞吐量。该算法根据用户的信道速率将用户分成多个组。先计算每组的调度优先级,然后选择调度优先级最高的组进行调度,最后在选择的组中根据轮询调度算法对用户进行资源分配。仿真结果表明,改进的比例公平调度算法在吞吐量、公平性、时延、丢包率等方面优于传统的比例调度算法。

高空平台面向电网应用的比例公平调度算法

为完善智能电网终端的交互体验,充分利用有限的频谱资源,本文针对高空平台通信系统面向电网的应用场景,研究了基于频谱聚合的比例公平资源调度算法。受地理位置分布的影响,靠近高空平台的电网终端的可用资源远多于覆盖边缘的电网终端,若采用传统的调度算法会导致严重的公平性问题。为此,本文在比例公平调度的基础上引入了位置相关的权重因子,从而提高了边缘终端的优先级,保证了不同终端资源占用的相对公平。

认知无线电中基于频谱聚合的全局比例公平调度算法

针对认知无线电系统中认知用户在利用频谱聚合技术时出现的调度不公平问题,提出了一种基于频谱聚合的全局比例公平调度算法.在比例公平调度的基础上,结合频谱聚合技术的特点,引入了频谱聚合的跨度与认知用户剩余数据队列长度这两个参量,使认知用户在聚合可用频谱的范围内,最大限度的保证吞吐量公平性.仿真结果表明,相比于局部比例公平调度算法和最大载干比调度算法,该算法在公平性指数和系统服务时间上更占优势,同时具有较低的吞吐量抖动,从而有效地提高系统容量和系统效率,确保认知用户之间对系统资源的公平利用.

LTE-A系统载波聚合下基于用户分组的比例公平调度算法研究

针对LTE-A系统中载波聚合技术下的资源调度问题,考虑到载波衰减特性不同,聚合的载波有不同的覆盖范围,使得不同用户可以调度的载波数量不同,从而导致比例公平调度算法不能很好地保证用户的公平性。为此提出一种基于用户分组的改进比例公平调度算法。该算法根据用户可以调度的载波数量将用户进行分组,并引入加权因子对用户组进行加权处理,从而提高用户的公平性。仿真结果表明,改进的算法能够更好地保证用户的公平性。

LTE-A系统中比例公平调度算法的改进

在非连续载波聚合(高频+低频)场景下,载波衰减特性不同,聚合的载波有不同的覆盖范围,使得不同用户可调度的载波数量不同,若使用传统比例公平(PF)算法会导致小区不同位置用户资源配置的不公平性。本文提出了一种分组权重PF调度算法(GWPF),根据用户可调度的载波数量,将用户和载波分组,并引入加权因子对原比例公平算法进行加权处理,从而提高用户公平性。仿真结果表明GWPF较PF算法有着更好的用户公平性和边缘小区吞吐量。

交通信号的实时公平调度及其仿真

交通信号的实时调度是改善交通拥堵的重要途径之一,其公平性研究同样至关重要。针对通信网络和交通网络的共同特点,借鉴其最大最小公平和比例公平的思想,分别提出最小最大公平、比例公平交通信号实时调度算法;并与优化队列长度的实时调度、固定周期调度算法进行仿真对比。实验结果表明,优化队列长度的实时调度和固定周期调度会使得部分车辆等待时间过长而表现出不公平;最小最大公平调度表现出最好的公平性,但在网络高密度下平均时延表现较差;比例公平调度则在各种交通密度下同时表现出较低的平均时延和较好的公平性。研究结果为实时交通信号的公平调度提供了解决方案,具有较好的应用价值。

中继蜂窝系统联合调度的公平性优化

针对中继蜂窝系统,提出一种联合调度的公平性优化模型。在分析中继网络小区用户通信方式的基础上,从边缘用户调度的公平性角度考虑充分发挥不同调度算法的优势,对基站采用最大载干比调度算法,中继器节点运用比例公平的联合调度算法对小区频率资源进行合理分配,提高边缘用户信号质量和小区的容量及覆盖率。仿真结果表明,联合调度算法的边缘用户性能优于传统调度算法,系统吞吐量提高20%。

基于公平原则的多用户空间子信道分配算法

提出了一种基于MIMO/OFDM系统的空间子信道分配算法,在多用户环境下,以获取最大的系统吞吐量为目标,兼顾用户之间资源分配的公平性原则,充分利用系统的空间子信道资源,在保证发射功率恒定和一定的误比特率约束条件推导了多用户子载波分配准则,并给出了相应的算法流程.仿真结果表明,本算法具有良好的性能,既有效地提高了系统的吞吐量,又保证了用户之间资源分配的公平性.

卫星网络下行链路基于NOMA的公平功率分配方案

非正交多址接入(NOMA)技术依靠大幅度提高资源利用率和系统容量的优势逐渐取代正交多址接入(OMA)技术,目前的卫星通信系统仍以正交多址接入技术为主,这将无法在未来满足庞大的用户需求。文中提出将5G的NOMA技术应用于卫星通信中,并提出一种可实现的基于用户公平性的功率分配方式及对其系统性能造成的影响进行分析。将NOMA技术应用于卫星网络模型中,并且对比了两种基于用户公平性的功率分配方案的性能,以用户最低速率作为约束条件,建立取得最优的用户公平性的设计方案。仿真结果显示,卫星通信系统在NOMA下的系统容量相对于在OMA系统下的系统容量提高了约0.8 dB,由于基于用户公平性的功率分配方式,信道较差的用户在性能上提高约1.1 dB。

多用户MIMO无线通信系统经典调度算法研究

该文研究多用户MIMO下行通信系统的调度问题。下行链路的调度是为了在各个用户之间进行公平的资源分配,并通过获取多用户分集增益来提高系统的容量。因此,用户之间的公平性和系统吞吐量成为衡量一个调度算法性能的重要指标。

全负载场景中最优调度算法长时平均性能分析

首先分析了全负载场景中轮询调度、最大速率调度、比例公平调度和速率累积分布调度这4种常用调度算法.结果显示,速率累积分布调度在保证公平的基础上可以得到最好的效率,是4种调度算法中的最优算法.然后采用概率推导法给出了该调度算法的长时平均性能分析,即以轮询调度为比较基准的多用户分集增益的理论推导.该分集增益可通过短时统计结果预测长时平均性能,且可适用于任意实际场景.计算机仿真结果验证了对于该调度算法所产生的多用户分集增益理论分析的准确性,理论分析结果与实际调度结果的误差低于0.1%.

基于WCDMA系统混合业务的新型调度算法

WCDMA系统混合业务下设计调度算法要考虑信道条件,要区分业务保证用户的QoS要求,避免用户"饥饿"现象,同时也要尽可能提高整个系统的吞吐量和调度的公平性。由此,在比例公平调度算法(PFS)基础上基于C/I、QoS、饥饿权重提出区分业务类型的比例公平分组调度算法(CQSSD-PFS),同时引入实时业务和系统容量补偿模型,仿真结果表明可有效确保各类业务之间的短期、长期公平性和较高的系统吞吐量。

M-WiMAX中马尔可夫预测的PF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,在改进比例公平算法(PF)基础上设计出一个预测的PF分组调度算法(Pre-PF)来调度系统中的非实时业务。PF调度算法在调度判决表达式中用调度时刻瞬时速率作为参数,这样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个调度时刻的瞬时速率,用它来平滑当前瞬时速率,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,该调度算法保证了非实时业务流的服务质量,提高了系统的平均吞吐量、稳定性和公平性。

基于干扰感知的上行调度算法研究

针对LTE系统中上行小区间干扰特性,提出了一种基于干扰感知的LTE上行比例公平调度算法改进方案。该方案通过小区协作方式计算协作簇内的小区调度优先级和基于干扰感知的用户调度优先级并以此进行资源调度。仿真结果表明,相对于未采用干扰感知的比例公平调度算法,该方案的两种形式都能够在保障系统吞吐量性能的前提下,有效地提高小区边缘用户性能,同时证明了干扰感知的越精确,小区边缘用户的性能越好。

基于块对角化和服务公平性的次最优用户选择方案

该文基于块对角化的思想提出了一种次最优用户选择方案。首先推导出一个和速率容量的上界公式,将其作为该文提出算法的选择准则;然后用此上界公式代替瞬时和容量公式作为自适应准则,得到了所提出算法的简化算法;最后考虑到用户之间服务公平性的因素,把该文的提出算法与比例公平调度机制相结合,使得系统既能获得一定的信道容量增益又能让所有用户均得到公平的服务。仿真结果表明,该文所提出算法具有接近最优的性能,与比例公平调度机制相结合后可以达到系统和容量与服务公平性的折衷。