一种面向系统公平性的频谱资源分配方法

针对认知无线网络频谱分配过程中公平性和全局优化问题,提出了一种面向网络系统公平的频谱分配方法,以系统公平性为目标函数,基于认知无线网络的特性及改进的量子遗传算法,将频谱分配模型中的分配矩阵与改进量子遗传算法中的可行解相对应,在保证系统公平性的同时,避免了局部最优现象的出现。仿真结果表明,该算法能更好地实现网络效益最大化和系统公平性。

异构网络中基于系统公平性和阻塞性对功率分配的一种动态规划算法

为解决双连接分流过程中资源利用率和由阻塞导致的资源浪费之间的矛盾,考虑总功率约束下毫米波链路高间歇性情形以及异构网络链路之间的公平性,以系统加权和速率最大化为优化目标,将非凸问题建模为有界离散时间的马尔可夫决策过程,提出一种具有阻塞预测的动态规划算法来解决微波毫米波并行连接的功率分配问题。仿真结果表明,该算法通过对功率分配策略进行学习,可以显著提升系统性能。

基于帕累托效应视角下的推荐系统多角度公平性

提出了一种从帕累托视角解决推荐系统多角度公平性的方法,通过对抗正则化器消除用户嵌入中的敏感属性信息,采用基于曝光的负采样策略提高推荐系统的准确率,从而达到帕累托最优。并且,基于曝光的负采样策略在一定程度上解决物品曝光偏差的问题,保证了物品角度公平性,实现了用户、物品的多角度公平性。实验结果表明,该方法在保证推荐准确率的同时有效提高了用户和物品角度的公平性。

公平性驱动的RSMA-SDMA预编码设计

针对在发射功率受限时系统最小用户速率与系统公平性问题,提出了一种联合速率分拆多址接入(RSMA)和空分多址接入(SDMA)的用户接入方式选择传输策略,并建模了最大化系统公平性预编码设计问题。为解决建模所形成的离散非凸优化问题,将其分解为求解外层用户接入方式选择与内层最优预编码设计2个非凸子问题。针对预编码设计优化,利用二次变换的多比率分式规划将预编码设计问题转化为双层轮换问题,对用户接入方式逐次优化,得到了外层用户接入方式选择最优解的闭式表达式;以凸优化解决内层预编码设计问题,逐次优化用户接入方式选择传输策略,提出基于分式优化的预编码设计算法,利用二次变换的多比率分式规划设计最优预编码向量,求解功率受限下最大化最小用户速率。仿真结果表明,相比于RSMA、SDMA等传输策略,公平性驱动的RSMA-SDMA预编码设计提升了系统最小用户速率,保障了系统公平性。

完全服务和门限服务两级轮询系统E(x)特性分析

本文基于区分业务的优先级和提高系统的公平性,提出了普通站点队列采用完全服务、中心站点采用门限服务策略的完全-门限服务两级轮询系统模型,该模型既能满足区分业务优先级的服务需求,又能兼顾系统的公平性。然后,应用嵌入式马尔科夫链和概率母函数建立了系统的数学模型,并精确解析了系统平均排队队长、平均查询周期等E(x)特性。通过理论计算与仿真实验结果的对比,说明了二者的一致性,新的系统通过始终优先查询中心站点实现了区分优先级的控制,同时普通站点采用完全服务,在服务策略上得到较好的服务,使系统有更好的公平性。

区分优先级业务的非对称两级轮询系统特性分析

针对物联网中多优先级和多业务任务的需求,提出一种区分优先级业务的非对称两级轮询系统模型。系统由N个普通节点和1个高优先级节点组成,普通节点采用非对称完全服务,既满足了多业务任务的需求,又保证系统的时延;高优先级节点采用门限服务方式,保证优先级业务能优先得到服务,当高优先级节点向普通节点切换时,使用并行控制策略,节省了转换时间,提高了系统效率。在连续时间状态下,运用嵌入式马尔可夫链理论和概率母函数的方法建立系统的数学模型,精确解析出系统的平均排队队长和循环周期等特性。最后通过仿真实验进行验证,结果表明该分析方法准确可靠,在数据通信过程中不仅能对多业务任务进行很好地区分,还保证了系统的公平性,降低了时延,提高了物联网的服务质量。

多小区认知无线网络基于免疫算法的资源分配

为有效分配多小区认知无线网络中的系统资源,建立资源分配问题的优化模型。优化目标综合考虑系统吞吐量与能量效率两方面的要求,引入公平性因子保证多个认知小区之间的系统公平性,兼顾认知基站的发射功率限制以及认知用户对主用户的干扰功率限制等诸多因素。基于免疫算法提出对应的资源分配算法,为保证可行性,在求解的过程中从多个约束条件出发设计特定的功率调整方法。仿真结果表明,该算法较之注水算法具有更好的系统性能。

基于HSDPA的信道相关分组调度算法研究

针对HSDPA(高速下行分组接入)系统中几种支持非实时业务的经典分组调度算法Max C/I(最大载干比)和PF(正比公平)算法缺乏系统公平性的问题,提出一种基于HSDPA的快速公平分组调度算法。此算法在保证信道瞬时条件和系统吞吐量的前提下,旨在为那些平均吞吐量低于某一阈值的用户提供优先被服务的机会。仿真结果表明,此算法较之Max C/I和PF算法能够保证用户间的长期公平性。