协作D2D异构网络的联合资源分配和功率控制

针对下行协作D2D(Device-to-Device)异构网络中复用蜂窝用户的联合资源分配和功率控制问题,提出了一种量子珊瑚礁优化算法(Quantum Coral Reef Optimization Algorithm,QCROA)。首先,构建异构网络模型并推导得到整个网络总吞吐量的数学表达式;其次,基于QCROA算法分析全局最优量子珊瑚的测量状态,提出最优联合资源分配和功率控制方案;最后,通过仿真验证QCROA算法的优越性。实验结果表明,在不同网络通信场景下,QCROA算法均表现出良好的适应性,其收敛速度和种群多样性均优于其他基于智能优化算法的方案,在迭代次数达到1 500次时即可获得吞吐量最高的全局最优。     

基于比例速率保证的信道误差OFDMA中继系统资源分配

针对存在有信道估计误差的正交频分多址（OFDMA)中继系统,在考虑用户传输中断概率的同时,提出了满足不同用户最小服务质量（QoS）需求和比例公平性约束条件下的中继选择、子载波分配和功率分配的联合优化问题,建立了以最大化系统总容量为目标的优化模型。在此基础上以速率最大化为目标进行最佳中继选择,并通过动态子载波分配来满足用户的最小QoS需求和比例公平性,最后采用拉格朗日乘子法来得到最优功率分配方案。仿真结果表明,此算法在降低用户中断概率的同时,提高了系统吞吐量并保证了用户速率的比例公平性。     

多小区OFDMA系统基于罚函数-SA的资源分配算法

在多小区OFDMA系统中,基于集中式资源管理,考虑本小区对其它小区的干扰情况, 对各个小区的子载波和功率分配进行调整,从而达到最小化总功率的目的。基于离散功率取 值,提出了一个资源分配组合优化问题模型。为了进一步降低模型复杂度,采用罚函数的方 法简化问题模型,用改进的模拟退火算法进行求解。理论分析和仿真结果表明,与A. Abrar do 提出的多分配算法相比,所提出的算法能够有效降低算法复杂度,且能够获得更好的 吞吐量。     

多小区OFDMA系统基于改进PSA的资源分配算法

针对载波、功率资源分配问题,考虑本小区对其它小区的干扰情况,提出了一种应用于多 小区正交频分多址复用（OFDMA）系统中的改进罚函数模拟退火(PSA)算法。该问题模型是在 传输速率和性能 一定的条件下,最小化传输功率。该算法是一种随机寻优算法,是一种能将局部搜索扩展为 全局搜索的启发式算法。仿真结果表明,改进算法简化了问题模型,可以在不影响系统性能 的情况下减少运算时间。基于模拟退火算法的离散功率的取值具有随机性,但是整体规律性 仍很明显,且能够获得较高的单位功率吞吐量。     

基于信干噪比的D2D通信功率控制与资源分配

为了优化长期演进(LTE)系统引入设备直传(D2D)通信后带来的同频干扰、系统边缘用户性能恶化问题,提出一种基于信干噪比(SINR)的多小区D2D通信资源分配方案,通过调整信干噪比阈值将部分蜂窝用户(CU)转化为D2D用户并释放频谱资源进而获得较佳的资源分配策略,同时提出一种基于小区间D2D竞争机制的配置算法有效降低小区间干扰。仿真表明,算法能够有效提升系统容量,并提升小区边缘D2D用户公平性。     

C-RAN协作通信系统中基于正交预编码的同步算法

在C-RAN(Centralized,Cooperative,Cloud RAN)无线网络架构中,协作多点传输受到符号定时偏差和载波频率偏差的影响。为了降低联合传输协作系统对异步信号的敏感性,将正交预编码的同步算法应用到联合传输协作系统中。首先,发射机发送经过重复编码和正交预编码矩阵处理后的数据信息;然后,接收机利用特定的接收矩阵,实现分离相互叠加的异步协作信号;最后,完成对协作信号载波频率偏差和符号定时偏差的估计和补偿。理论分析和仿真结果表明：该方法能够有效解决协作传输中信号异步问题,改善系统性能。     

协作多组多播认知无线网络的资源优化配置

考虑到无线电频谱资源日益紧缺,提出了一种基于组间组内协作传输的多播组新机制,涉及多个多播组并使用同一频谱资源以协作方式传输信息。基于认知无线网络中该机制,研究了系统的资源优化配置,理论分析得出了功率分配方案,进而讨论了系统加权总传输速率的优化,同时考虑了主用户和认知用户之间信号干扰及功率限制对传输速率的影响,最优化用户性能。仿真结果表明,优化方案下多播组传输速率随用户人数的增加而上升,达到最优化用户服务质量;当功率限制时,通过设置加权因子,能够保证主用户拥有良好的通信性能。     

Scalability and robustness of a network resource allocation system using market-based agents

In this paper, we consider issues associated with scalability and robustness in designing a market-based multi-agent system that allocates bandwidth in a communications network. Specifically, an empirical evaluation is carried out to assess the system performance under a variety of design configurations in order to provide an insight into network deployment issues. This extends our previous work in which we developed an application that makes use of market-based software agents that compete in decentralised marketplaces to buy and sell bandwidth resources in a network that is partitioned into regions, each with a separate market server. We investigate the average call success rate and average message load per market server, as the number of markets are scaled up in a fixed size network. The same investigations are performed in the presence of single market failures. Finally, for both the failure and non-failure cases, a trade-off is found between their average call success rates and message load per server in order to find an optimum number of regions to deploy in the network.     

D2D通信中一种资源分配与功率控制结合的方案

以underlay方式工作的D2D(Device-to-Device)通信通过资源共享复用蜂窝网络中的资源,在提高系统资源利用率的同时,对已有蜂窝链路带来了同频干扰。为了减小因无线资源复用带来的干扰,提出了一种资源分配与功率控制相结合的方法。以最小化系统干扰为目的,通过在D2D链路之间合理地分配资源,保证了蜂窝链路的通信质量;同时动态地调整D2D链路的发射功率,在保证相应蜂窝链路干扰可控的情况下,合理提高了D2D链路的通信质量。仿真结果表明,与现有方案相比,所提出的算法能够有效地提高D2D通信与蜂窝用户共存场景下的系统性能。     

基于资源分配和功率控制的D2D中继选择

为优化蜂窝用户通信与设备直传（D2D）中继通信共存下的同频干扰问题,满足蜂窝用户容量要求,提出了一种基于能效的联合资源分配和功率控制的D2D中继选择算法。该算法首先对等效D2D中继链路进行资源分配,减小算法复杂度的同时使得D2D链路对蜂窝链路产生的干扰最小;然后以资源分配结果和功率控制算法为依据进行中继选择。该方案不仅考虑了D2D中继链路的能效问题,而且还同时考虑到了对蜂窝链路的干扰问题。通过仿真验证,所提算法不仅能有效提升D2D中继链路的能效值,同时降低了对蜂窝用户的干扰。     

基于用户中断概率的D2D通信干扰协调与资源分配

在LTE系统中引入设备直传（D2D）通信技术,会因为D2D用户复用蜂窝用户资源进行通信而产生同频干扰。在现有的干扰协调与资源分配研究中,都需要基站获取各个通信链路的信道状态信息（CSI）,但这样无疑会增加基站的信令负担。为减小干扰与基站的信令负担,提出了一种基于用户中断概率的干扰协调与资源分配算法,首先在保证蜂窝用户正常通信的情况下,通过限制D2D用户到基站间的距离来降低干扰;其次通过遍历所有蜂窝用户的频谱资源,选择能使D2D用户的总中断概率最低的频谱资源进行复用。仿真结果表明,所提算法能够在保证蜂窝用户正常通信的情况下,明显降低D2D用户的平均中断概率,同时还能够降低基站信令负担。     

改进的基于合作博弈的资源分配和接入控制策略

为了提高频谱共享的有效性和公平性,提出了一个基于合作博弈的认知网络频谱共享 模型和接入控制策略。博弈规则为在满足各用户最小收益的前提下,认知用户进行相互合作 ,并最大化总体收益;接入控制策略以满足服务质量需求为约束条件,并引入惩罚函数,迫 使认知用户按照其实际需求竞争频谱资源。仿真结果表明：提出的合作博弈模型和接入策略 提高了认知用户的总体收益和公平性,改善了系统中认知用户的满意度。     

Negotiation and design: Supporting resource allocation decisions through analytical mediation

The common element of all negotiations is change. Design is the key to directing and managing change, and resource allocation is the most critical component of design. Negotiations about change are, therefore, fundamentally, negotiations about design and resource allocation. Negotiations vary along a continuum, from those in which negotiators have consonant interests (share objectives) to discordant ones (disagree about appropriate objectives). The joint distribution of all possible payoffs defines thestructure of the negotiation problem—the opportunities the problem affords and constraints it imposes on negotiators. The analytical mediation approach supports the activities of an impartial, neutral third party who attempts to assist the disputants to reach a mutually satisfactory agreement. It makes use of different types of techniques to support negotiations, depending on their location along the negotiation continuum. Two case studies involving analytical mediation are reported. One case study involves a budgeting exercise, in which the negotiators' interests were essentially consonant. The second case study involves a labor-management contract problem, in which the negotiators' interests were highly discordant.