星地融合网络中的流量卸载研究

卫星网络与地面网络融合,可以拓展网络覆盖范围、提高网络灵活性以及提升网络资源利用率.针对地面网络流量激增带来的网络拥塞、传输时延长、数据吞吐量低等问题,从网络架构、流量卸载方案、流量卸载决策等3个方面对星地融合网络中的流量卸载进行了研究.从网络架构来看,未来通信网络正逐渐走向卫星网络和地面网络融合的一体化网络;从流量卸载方案来看,星地融合网络中流量卸载的关键技术主要包括软件定义网络、网络功能虚拟化、移动边缘计算以及星间链路协作;从流量卸载决策策略来看,分别基于时延、能耗和吞吐量分析归纳总结了几种主流流量卸载决策策略;指出了星地融合网络中流量卸载研究存在的主要挑战及下一步的潜在研究方向.     

认知蜂窝异构网络中能效优化的资源分配算法

在认知蜂窝异构网络中,针对大规模部署认知家庭基站带来的能量消耗问题,研究了两层异构网络上行链路的资源分配算法.提出了一种基于双循环迭代的资源联合分配算法,在实时用户服务质量(quality of service,QoS)需求约束和跨层干扰约束下最大化认知系统能量效率,将分数形式的能效函数等价转换为减数形式,使优化问题近似确定为凸优化形式,并通过迭代方法求解.仿真结果表明:该算法能够快速收敛到最优能效,并保证了实时用户的QoS需求,有效提高了系统能量效率.     

基于非泊松点过程的异构蜂窝网络能效优化

泊松点过程(Poisson Point Process,PPP)为异构蜂窝网络(Heterogeneous Cellular Networks,HetNets)的分析提供易于处理的结果,因此在无线网络建模和性能分析中得到了广泛的应用.然而,它不能准确反映实际基站的空间分布特征.考虑到宏基站(Macro Base Sta...     

无人机辅助的蜂窝数据流量卸载及保密传输方案

为解决传统蜂窝网络中边缘用户上行通信链路质量较差且容易遭到窃听的问题,提出了一种移动无人机辅助的流量卸载和保密传输方案。首先根据空地视距信道特性,建立了基于接收信号强度阈值的信道接入机制,解决了用户传输模式选择问题;其次,根据空地信道接入时延、无人机飞行高度和速度,确定了任意时刻无人机链路的覆盖范围;然后,利用随机几何理论,给出了平均可达速率解析式和安全容量评估方法;最后,通过仿真实验验证所提方案和理论结果的有效性,并给出关键参数的最优化配置方案。仿真结果表明,与传统蜂窝网络相比,所提出的基于移动无人机的组网方案能够在保证用户公平性的基础上,使网络上行通信速率提高约40%,安全容量提高约70%。     

基于射频能量收集的异构网络资源分配策略

针对异构网络中微微基站出现过多用户的情况,研究最大化上行总吞吐量的资源分配问题。通过部署一个具有能量收集功能的中继节点,将微微基站部分用户转移到相邻的空闲微微基站。中继节点具有能量收集功能,可以从专用射频源和环境射频源收集能量。将资源分配问题建模为最优化问题,以最大化微微基站用户的上行总吞吐量为目标,同时满足用户最小数据速率、中继节点能量消耗和发射功率的约束条件。通过引入增广拉格朗日乘子法,获得最优解。仿真结果表明,与传统的将部分微微基站用户转移到宏基站的方法相比,提出的方法具有较大的吞吐量提升。此外,与同样采用中继节点进行辅助通信的等功率方法相比,提出的方法在吞吐量方面有一定程度的增加。     

空中交通短期流量管理的动态网络流模型

针对优化调度空中交通短期流量的迫切需求,研究空中交通管制区的网络结构和确定容量条件下空中交通流的动态行为,给出了空中交通短期流量管理的多品种动态网络流模型的数学描述(ST-TFMP);并就管制区内现有飞机的疏散问题对原模型进行了改进.利用北京管制区某日高峰飞行时段的到达流量实际数据,在不同场景下对模型进行了仿真验证,结果表明空中交通短期流量管理的动态网络流模型有着较好的计算性能.     

无线传感器网络能效时延平衡数据收集机制

在追求无线传感器网络高能量效率的同时,考虑数据汇聚时延,提出了一种能效与时延平衡的数据收集机制(energy efficiency and delay balancing data gathering,EEDBDG).该机制采用一种新型动态树来组织网络拓扑,消除了"热区"问题,节点动态选择路由并轮换充当树根,根节点收集数据并与基站直接通信.同时,针对不同的时延和能效要求,提出了3种数据收集策略:时延最优算法(EEDBDG-D),能效最优算法(EEDBDG-E)和能效时延平衡算法(EEDBDG-M).仿真结果表明,在节点通信半径受限的情况下,EEDBDG平衡了节点能量消耗,延长了网络生命时间,在节能与省时上均表现出了突出的性能.与GSEN相比,在最好情况下,EEDBDG-E网络生命期提高了72%,EEDBDG-D汇聚时延降低了74%.     

基于改进樽海鞘群算法的认知异构蜂窝网络资源分配

针对认知异构蜂窝网络的上行资源分配问题,提出了基于带宽和功率约束的资源分配算法,并使用改进的群智能算法求解.根据认知无线电技术特性推导出认知家庭用户的带宽和功率分配取值范围,在满足用户服务质量（Quality of Services,QoS）的前提下将更多的资源分配给其他用户,以提升网络中用户的传输需求和缓解网络上行接入负载的压力.针对樽海鞘群算法存在收敛精度低、收敛慢等缺陷,将疯狂算子和动态精英学习因子分别引入领导者和跟随者中,以提升算法寻优效率和寻优精度.将改进的樽海鞘群算法求解基于带宽和功率约束的资源分配算法.仿真实验表明,引入带宽和功率约束的资源分配算法能有效提升网络性能,且在保证用户QoS条件下,能有效提升系统效益和用户接入公平性.     

异构无线传感器网络动态混合密钥管理方案研究

在需要进行安全通信的无线传感器网络应用中,复杂的公钥系统难以在资源有限的传感节点上实现,而基于随机预分配的对称密钥系统有节点连通性不强、密钥存储空间过大、密钥协商过程复杂且不灵活等问题。因此,在异构无线传感器网络基础上,提出一种联合公钥机制与私钥机制的混合密钥管理方案(DHKAS)。该方案使用一种简便可靠的方法,以较小的代价解决了密钥管理中最关键的节点认证问题。分析结果显示,所提方案有效提高了节点的连通性、减少了密钥存储空间,并增强了网络抗攻击能力。     

WDM网络动态组播业务疏导算法

在波分复用(WDM)网络中,为了提高网络资源的利用率,降低网络成本,该文对动态组播业务疏导问题进行了研究。给出了受网络资源约束的动态组播业务疏导网络模型,提出了一种具有服务质量控制能力的疏导算法,用从源节点到各目的节点经过的最大光路数来衡量服务质量。该文对算法的连接请求阻塞率进行了仿真。仿真结果表明,连接请求要求的服务质量越高,阻塞率越高;当服务质量要求降低到一定程度之后,阻塞率随服务质量的变化很小。用户可以在服务质量和阻塞率之间寻求折衷。     

Dynamic spreading behavior of homogeneous and heterogeneous networks

The detailed investigation of the dynamic epidemic spreading on homogeneous and heterogeneous networks was carried out. After the analysis of the basic epidemic models, the susceptible-infected-susceptible (SIS) model on homogenous and heterogeneous networks is established, and the dynamical evolution of the density of the infected individuals in these two different kinds of networks is analyzed theoretically. It indicates that heterogeneous networks are easier to propagate for the epidemics and the leading spreading behavior is dictated by the exponential increasing in the initial outbreaks. Large-scale simulations display that the infection is much faster on heterogeneous networks than that on homogeneous ones. It means that the network topology can have a significant effect on the epidemics taking place on complex networks. Some containment strategies of epidemic outbreaks are presented according to the theoretical analyses and numerical simulations.     

Dynamic spreading behavior of homogeneous and heterogeneous networks

The detailed investigation of the dynamic epidemic spreading on homogeneous and heterogeneous networks was carried out. After the analysis of the basic epidemic models, the susceptible-infected-susceptible (SIS) model on homogenous and heterogeneous networks is established, and the dynamical evolution of the density of the infected individuals in these two different kinds of networks is analyzed theoretically. It indicates that heterogeneous networks are easier to propagate for the epidemics and the leading spreading behavior is dictated by the exponential increasing in the initial outbreaks. Large-scale simulations display that the infection is much faster on heterogeneous networks than that on homogeneous ones. It means that the network topology can have a significant effect on the epidemics taking place on complex networks. Some containment strategies of epidemic outbreaks are presented according to the theoretical analyses and numerical simulations.     

WDM网状网中基于负载平衡的动态波带保护算法

为解决WDM网状网的波带保护问题,提出一种基于多层OXC结构的动态专用波带保护(DDWP)算法.该算法以最小化可选路径对端口占用总数为第一优化目标,以路径对所经链路总数最小为第二优化目标.在不同负载动态业务下对DDWP算法进行了仿真研究.结果表明:DDWP算法有利于网络负载均衡和提高端口利用率,降低了全网阻塞率.     

宏微网络中基于后决策状态学习的基站关断节能策略

为了根据网络的业务状态动态地调整基站的开关状态以在保证用户服务质量的同时降低宏微网络的能量消耗,提出将时延限制下长期平均能耗的最小化问题映射为受限马尔科夫决策过程(constrained Markov decision process,CMDP).在该过程中把网络中每个基站的用户数目定义为系统状态,将每个小基站的开/关...     

一种能量有效的无线传感器网络信息收集协议

研究了无线传感器网络覆盖和路由相结合问题,提出了覆盖和能量有效（coverage and energy efficient,CEE）的任务分配策略．CEE的基本思想是：对于覆盖重要的节点完成感知任务,对于覆盖不重要的节点完成数据转发任务．基于CEE设计了基于栅格的覆盖和能量有效（grid-based coverage and energy efficient,GCEE）信息收集协议．采用NS2仿真工具,分析了GCEE各个参数对网络能量有效性以及覆盖性能的影响．     

异构无线传感器网络能量均衡簇头选举算法

从"均衡网络的能量消耗"这一角度,研究了异构环境下基于分簇路由的SEP算法,提出了一种基于SEP的改进算法——能量均衡簇头选举(EBCHS)算法.仿真结果表明,改进后的路由算法在异构网络环境下能够有效延长网络的生存时间、提高网络的数据吞吐量.