基于细粒度切片的6G网络弹性切换算法研究

面向未来全息通信、增强扩展现实等业务的涌现,需要将大带宽业务按照用户速率需求划分为更细粒度的业务切片实现多样化的业务。针对大带宽业务细粒度切片的网络切换问题,提出了基于二分图匹配的6G网络弹性切换算法,通过完成“用户-切片-基站”的最优关联,最大化用户和速率,并将接入问题建模为层次化二分图稳定匹配问题,通过“切片-基站”一体化和“先切片再基站”两阶段的2种匹配思想,使用Gale-Shapley匹配算法,实现网络的自适应切换。仿真结果表明,所提的一体化和两阶段匹配算法的接入成功率与传统方法相比分别提升15%和10%,用户和速率也有明显提升。     

基于GNS3的宽带交换技术仿真实验设计

本文针对在真实设备上做实验存在的不能多人同时配置数据的问题,基于网络仿真软件GNS3设计了有关多协议标记交换(MPLS)的实验。实验内容包括路由协议实验、MPLS实验和MPLS VPN实验。路由协议包括RIP、EIGRP、OSPF。每种类型的实验又分为初级、中级和高级。文中详细给出了MPLS VPN高级实验的实现方法,包括数据配置过程和测试方法。根据学生实验后的反馈信息,本文给出了改进方案。     

基于数据和知识的5G网络故障诊断方法

针对现有5G网络故障诊断的准确率和运维效率不高的问题,提出了一种基于数据和知识的5G网络故障诊断算法。首先,利用图卷积神经网络（graph convolutional network,GCN）训练5G网络故障数据集,得到故障诊断模型;然后,对多源数据源进行知识整合、知识抽取、知识融合和表示,构建一个5G网络故障知识图谱（knowledge graph,KG）;最后,利用知识图谱分析故障诊断模型输出结果,生成故障报告,进而提高故障诊断模型输出的可解释性。所提方法为5G网络故障诊断提供了一种新的准确而高效的解决方案,实验表明,该故障模型准确率达到了95%。此外,5G网络故障知识图谱能够为运维人员提供支持,助力分析故障原因。     

“软件定义网络”线上线下混合式实验教学的探索和实践

以深入理解SDN技术基本原理和解决当前网络存在的问题为出发点,结合线上线下实验资源,设计了虚拟型和实体型两大类实验项目,每类实验均有基本型和创新型。虚拟实验基本型有基于浏览器的线上和基于本地虚拟机的线下实验,创新型实验使学生掌握SDN应用开发的基本流程。实体实验基本型包括三种类型实体SDN交换机实验,创新型实验以解决网络实际问题为目标。实验结果显示,分类实验较好地满足了不同学生的实践需求。     

基于内容感知的无人机轨迹规划和资源分配联合优化方法

针对未来网络中激增的数据流量以及用户多样化的业务需求,利用无人机来辅助蜂窝网络为用户提供更好的服务。该文提出了基于内容感知的无人机轨迹规划和资源分配联合优化方法,在无人机上缓存热点内容,在满足用户内容需求的条件下,联合优化用户接入以及无人机飞行轨迹来最大化最小用户平均服务速率。由于所建立的优化问题具有非凸性,该文提出了一种块坐标下降的方法将原问题分解为两个子问题,并利用连续凸优化方法对问题进行求解。仿真结果表明,所提方法能够有效提升最小用户平均服务速率,提升网络深度覆盖水平。     

基于多终端协同的高清视频多流并发自适应传输控制方法

摘要：针对高清视频在异构无线网络中以多流并发的方式进行传输,以提高传输速率,从而增强用户体验的问题,以最小化系统传输时延以及各路径间时延差为优化目标,联合考虑了视频发送端和接收端,自适应调整视频发送速率和接收端缓存大小以提高用户体验,建立了异构无线网络中视频多流并发传输的控制模型,并基于Pareto分布和P/P/1排队理论对具有自相似性和长相关性的视频流进行了研究,推导了并发传输系统的时延统计特性,并在此基础上提出了一种异构无线网络视频流自适应分流决策方法。仿真结果表明,与一般的负载均衡分流决策方法相比,提出的异构网络多流并发自适应传输控制方法在时延和分组丢失率方面都有一定的优越性。     

正交频分多址系统中一种面向多业务应用的自适应资源分配算法

针对正交频分多址(OFDMA)系统下行链路多业务自适应调度的问题,该文首先以最大化系统吞吐量为优化目标、每种业务的服务质量(QoS)保证为约束条件,建立了一种通用的多业务自适应资源分配模型。为解决此优化问题,提出了一种具体的自适应资源调度算法。该算法对实时业务按照用户选择最好的信道的原则分配尽可能少的资源以保证其QoS,对非实时业务把尽可能多的剩余资源按照信道选择最好的用户的原则进行分配,充分利用信道资源,提升系统容量。仿真结果表明,该算法保证了下行OFDMA系统吞吐量的同时,在实时业务的延时和丢包率等方面有一定的优越性。     

超密集分簇网络中基于预测门限滞后余量可调的切换算法

在第五代移动通信(5G)系统中,大规模MIMO天线和超密集部署网络是实现高吞吐量的两种方式。针对超密集网络的切换管理的问题,该文基于网络分簇的思想提出了根据终端设备运动情况动态调节滞后余量的切换管理算法。在该算法中,基于小基站分簇化管理的前提,用户设备在小区间切换分为预切换和正式切换两个阶段,预切换阶段完成最佳目标小区选择、小区资源预留和预鉴权等操作,正式切换阶段根据预切换阶段监测的设备速度动态调节切换门限的滞后余量。仿真结果表明了该算法可以有效降低设备的切换时延和切换失败率。     

基于自适应网络编码的异构无线链路并发传输控制方法研究

随着高清视频直播、虚拟现实等高速率业务不断兴起,单一的网络很难满足用户的业务需求。利用多种异构链路实现并发传输,可以有效聚合带宽资源,提高服务质量。但是,在异构无线网络中,由于链路状况复杂多变,多条链路质量不一,现有的多路径并发传输算法并不能自适应地根据复杂的网络状况做出最优的决策。该文提出了一种自适应网络编码的多路径并发传输控制算法,引入Asynchronous Advantage Actor-Critic(A3C)强化学习,通过自适应的网络编码,根据当前网络状况智能地选择编码分组大小和冗余大小,从而解决数据包的乱序问题。仿真结果表明,该算法能够提高10%左右的传输速率,提升了用户体验。