OFDM系统中的资源调度

资源调度可以显著地改善通信系统的频谱效率和吞吐量。文中给出了OFDM下行链路中3种不同的时隙调度策略,这些策略都是以CDMA／HDR中比例公平算法(Proportional Fair)为基础。比较和分析了3种子带分配的方案。首先将OFDM的子载波划分为若干个子带,目的是减少系统的反馈量。所有的用户同时竞争所有的子带。仿真表明,子带的划分以16～32个比较合适,而调度可以将系统的吞吐量提高0．4～1倍,调度方案3实现了性能和复杂度的折衷,是一种好的选择。     

一种适用于W-CDMA系统的多业务无线资源调度算法

3G系统将以分组交换方式提供语音、数据、视频等具有不同QoS要求的多种业务，资源调度对保证系统服务质量和提高资源利用效率起关键作用．本文提出了一种基于业务类型、当前待发送负荷以及剩余延时限的时间调度策略和基于资源优化的资源调度策略，并使无线链路的传输质量与业务的优先级水平一致．通过系统仿真评价了算法的性能．     

高铁环境下基于多业务的资源调度算法研究

LTE-R作为新一代的铁路通信系统,能够更好地满足日益增长的旅客需求,但是无线资源的局限性仍然存在,尤其在多业务共存情况下,旅客和列控业务的多样性提出了最大限度地利用频谱资源的挑战。在对传统的资源调度算法分析的基础上,文章提出了将CQI值相近的不同类型业务放在同一载波上传输的改进算法,并对其进行仿真。仿真结果表明,在不同的业务类型和不同的列车速度下,该算法可以提高系统频带利用率及非实时业务传输率。     

基于多业务的队列调度算法研究

讨论了几种典型的调度算法,并在WRR基础上提出一种针对多业务的调度算法(MWRR),同时描述了算法的实现过程。该算法根据各队列的延迟时间比来动态调整队列的调度次序。MWRR算法能够降低多业务的端对端时延,为多业务提供更好的QoS保证。最后通过仿真,证明了该算法的优越性。     

基于神经网络的高校会议资源智能调度系统算法研究

会议是学校日常办公处理事务的重要手段,是办公流程中不可缺少的重要环节。学校现有的会议安排方式是各部门各自为政,往往会出现会议室资源冲突以及与会人员重复等问题,针对此问题,文章提出会议资源智能安排系统,基于BP神经网络算法,通过对网络的训练达到用户拟定会议类型和会议级别及会议人数,系统即可智能安排会议时间地点。在满足会议室预约调度的基础上进一步对拟定参会人员进行冲突检测,解决了会议资源配置问题。     

基于遗传算法的通信卫星资源动态调度方法研究

随着卫星通信技术的持续发展,基于卫星通信的实际应用需求也日益复杂。为了更高效地处理不同体制网系之间的资源竞争,提高通信卫星资源的利用率,更大限度地满足卫星通信任务需求,提出了一种基于遗传算法的通信卫星资源动态调度方法。介绍了卫星资源动态调度所基于的通信任务的基本约束,并结合遗传算法阐述了资源动态调度具体实施过程,通过仿真实验将通信卫星资源的动态调度使用方式与静态分配使用方式进行了对比分析。仿真结果表明,在相同任务数和不同任务数的条件下,资源动态调度的使用方式都可以达到更高的资源利用率。     

浅析LTE系统下行资源动态调度算法

动态调度是LTE系统的关键技术,它是提高无线频谱利用率,保障用户服务QOS,提高系统容量的重要手段。文章介绍了动态调度技术的主要算法,并作出简要的分析与比较。     

802.16e系统非实时业务的无线资源调度算法

本文介绍了802.16e系统非实时业务的几种资源调度算法和SCGNF规则。通过仿真,分析了各种算法和SCGNF规则在吞吐量和溢出率方面的性能表现。     

蜂窝网络中切换业务优先的资源调度算法

下一代无线蜂窝网络将提供具有不同服务质量要求的多种类型的业务,同时为了提高频率资源利用率,小区的划分越来越小,切换也越来越频繁。本文在针对多业务类型、切换频繁的蜂窝网络,提出了一种切换业务优先的分层资源调度策略。在调度过程中,优先考虑切换业务的数据包,从而降低了切换掉话率,系统整体性能得到提高。     

基于IEEE802.16e的多级别业务调度算法研究

在IEEE802.16e标准中,保证QoS的调度算法一直是人们研究的热点,它涉及到从单一业务到多级别业务的调度服务.对多级别业务调度的支持是保证系统性能的重要技术之一.本文针对多级别业务常用的分层调度和联合调度策略,从系统吞吐量、QoS性能和公平性等方面对之进行的仿真分析和性能比较.仿真结果表明联合调度策略综合性能较好.     

资源约束下多项目再调度算法

在项目的执行期间,某个项目的任务由于某些原因导致托期,而使项目不能按照调度计划完成,从而需要对项目进行再调度。针对再调度过程对原项目计划影响最小的目标构建资源约束下多项目再调度的数学模型,并提出了一种启发式算法,最后进行了有效的验证。     

基于OFDM系统的下行链路调度算法

0引言 在新一代宽带无线通信系统中,正交频分多址接入（OFDMA）技术以其独特的魅力逐步取代了单载波扩频技术（如CDMA）而成为主流的基本发送技术。3GPP最终选择了OFDMA为长期演进计划（LTE）下行链路技术。OFDMA可以进行时域、频域和码域的灵活资源分配和调度,这在CDMA系统中是无法实现的。     

基于变长度调度间隔的雷达资源调度算法

在相控阵雷达完成精密跟踪和目标识别等不同任务时,波形、数据率和积累时间等雷达资源需要自适应改变,基于固定长度调度间隔的自适应调度算法较为复杂且不能充分利用雷达资源。提出了一种基于变长度调度间隔的自适应资源调度算法,根据任务请求的重要性函数安排待执行的雷达事件顺序,并根据雷达资源的动态变化情况,自适应地调整调度间隔的时间长度。利用VC语言建模弹道导弹目标和多功能地基相控阵雷达,进行分布式仿真,通过直观观测资源调度的执行过程,以及通过目标跟踪数量和时间利用率两个指标,评价了资源调度算法性能。改进算法的软件实现较为容易,可以增加目标跟踪数量,节约时间资源。     

基于改进混合遗传算法的云资源调度算法

在云计算中,系统规模和虚拟机迁移数量都是十分庞大的,需要高效的调度策略对其进行优化。将云计算的任务分配抽象为背包求解问题,可通过遗传算法进行求解。传统的遗传算法具有局部搜索能力差以及早熟现象的缺点,本文采用遗传和贪婪相结合的混合遗传算法。针对混合遗传算法在资源利用率与能源消耗的收敛速度较慢问题,本文通过改进适应度函数,改变了适应度函数在不同染色体间的差异度,从而提高了染色体在选择算子中的择优性能。仿真结果表明,该方法能够有效提高混合遗传算法在云计算资源优化中的收敛速度。     

基于粒子群算法的多应急点资源调度研究

分析多应急点多出救点以及多资源的应急调度问题,且考虑实际的应急资源调度时间会受到影响,故加入联系数进行分析,建立应急最早开始时间和出救点数最少为目标函数的模型.运用粒子群算法求解,最后构造数值算例,验证了所建立模型的合理性和粒子群算法的可行性.     

基于改进蚁群算法的云资源调度研究

如何同时满足数据资源的高效利用和使用者对运营商提出的QoS请求已经成为了当下的研究热点,提出使用改进蚁群算法对云资源的的调度进行研究.研究将云计算特征与蚁群算法相融合并通过仿真实验的方式进行验证.研究结果表明:基于改进蚁群算法的调度策略与基本蚁群算法相比,运行时间更短、平均费用更低、可靠性更高、总体效用更高、DI值更好...     

基于多属性QoS约束的网格资源调度算法研究

本文以Min-Min调度算法为基础,以提高调度过程中的用户满意度为目的,提出了改进的Min-Min算法DQ(double QoS)。在DQ算法的基础上,采用进一步细化QoS参数和划分任务权值的方法,设计了多属性QoS约束的调度算法(multi-QoS constraints scheduling algorithm,MQCSA)。该算法通过选取任务的完成期限和网络带宽属性以及完成任务所需的CPU参数,有效地解决了不能预期完成的任务占用网格资源的问题。采用GridSim工具包模拟了相关的调度算法,验证了DQ算法和MQCSA的效率。     

IDC业务资源调度系统架构与实施

随着互联网通信飞速发展,I T建设在社会各行各业的持续深入,I D C业务日益成为运营商新的利润增长点.河南联通IDC业务资源系统的上线,可实现对全省共19个本地网的IDC资源统一管理、业务开通流程化.该系统用信息化手段极大提高了生产管理效率,有效支撑了公司业务发展.     

基于蚁群算法的云计算资源调度分析

当前,云计算资源调度中常用的算法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法以及综合优化算法等。不同算法所关注的角度存在一定的差异,遗传算法和粒子群算法主要从资源调度的效率方面进行优化,而蚁群算法则是从云计算资源调度的计算成本方面进行考虑。论文讨论了基于优化蚁群算法的云计算资源调度,在兼顾任务效率的基础上,能够进一步降低计算成本。     

基于信息熵的自适应资源调度算法

在目标搜索领域,合理安排调度序列能有效提高雷达搜索性能。针对相控阵雷达同时多任务需求,提出了一种基于最大信息增益原则的自适应资源调度搜索算法。在目标先验信息引导下,给出重点搜索区域内波位编排方法,采用最大信息增益原则,在满足时间和能量资源的约束条件下,解决重点区域内目标的最优搜索问题。仿真结果表明,与传统相控阵雷达基于顺序搜索方式相比,该算法能快速发现目标并有效提高搜索数据率和能量利用率,在工程应用中证明该方法是行之有效的。