一种基于智能代理的GPRS网络QoS动态规划方法

提出一种有效的GSM/GPRS网络分组数据QoS的动态规划方案。针对分组数据在传送过程中的数据延迟大、动态QoS控制困难,提出一种基于分布式智能代理实现的流量控制结构,改进了QoS性能;采用基于模糊神经网络的流量预测技术,其优点是训练样本少、精确度高;为保证铁路突发数据业务传递的实时性,提出一种运算结构简单的业务优先级判决机制。仿真结果表明,通过分布式并行计算,可有效平衡网络负载,降低包延迟和路由开销,网络传输性能获得明显改善。

适用于全IP移动通信系统的比例资源调度算法

未来的全IP移动通信系统能够提供多种不同QoS要求的业务,资源调度对保证QoS和提高资源利用效率起关键作用。动态规划方法可以求解满足QoS保证的最优调度,但是它对运算速度和存储容量要求很高,难以在实际中应用。为此本文提出一种比例资源调度算法,将QoS保证映射为接纳控制阶段的比例资源分配。由于信道的相关特性已经在接纳控制阶段进行了考虑,而且资源分配比例是时不变的,因此将动态规划问题简化为线性规划问题。文中采用吞吐量最大化调度作为比较基准,仿真了比例资源调度算法的性能,结果表明:由动态规划转化为线性规划带来的性能损失很小;另外当平均信噪比较小时,调度增益较大,并且调度增益随用户数的增加而增大。