Maximizing Queueing Network Utility Subject to Stability: Greedy Primal-Dual Algorithm

We study a model of controlled queueing network, which operates and makes control decisions in discrete time. An underlying random network mode determines the set of available controls in each time slot. Each control decision “produces” a certain vector of “commodities”; it also has associated “traditional” queueing control effect, i.e., it determines traffic (customer) arrival rates, service rates at the nodes, and random routing of processed customers among the nodes. The problem is to find a dynamic control strategy which maximizes a concave utility function H(X), where X is the average value of commodity vector, subject to the constraint that network queues remain stable.We introduce a dynamic control algorithm, which we call Greedy Primal-Dual (GPD) algorithm, and prove its asymptotic optimality. We show that our network model and GPD algorithm accommodate a wide range of applications. As one example, we consider the problem of congestion control of networks where both traffic sources and network processing nodes may be randomly time-varying and interdependent. We also discuss a variety of resource allocation problems in wireless networks, which in particular involve average power consumption constraints and/or optimization, as well as traffic rate constraints.     

NC-OFDM多种群自适应免疫优化子载波分配算法

资源分配是认知无线电网络中的关键问题,为实现认知用户总发射功率最小,针对NCOFDM系统提出了一种多种群自适应免疫优化子载波分配算法。给出了算法的基本思想及实现流程,设计了合适的自适应算子,加快算法收敛速率的同时避免陷入局部最优。仿真结果表明,相同条件下与已有算法收敛速率提升20%,系统总功率降低10%,实现了快速、高效的子载波分配。     

基于输出反馈的区域极点配置

该文研究输出反馈情形下线性定常连续及离散系统区域极点配置的统一代数刻划问题,即利用完全参数化方法,设计输出反馈控制器,使闭环极点配置于指定圆形区域内。     

德国成本分摊方法研究

在对成本分摊方法进行研究的基础上,系统分析和介绍了德国的成本摊方法,德国的成本分摊方法具有明显的特色,对我国成本分摊方法的研究具有借鉴意义。     

基于绿洲灌区尺度的生态需水及水资源配置效率研究——黑河中游案例

以黑河中游农业绿洲灌区为研究对象, 以基础地理信息数据、土地覆被数据和绿洲灌区统计数据等为数据源, 基于Penman-Monteith公式和NDVI数据, 研究生态需水量的时空分异, 在此基础上, 结合实际引水量和单产耗水量, 分析绿洲灌区水资源配置的效率, 得到以下结果。1) 年潜在蒸散量在800~1200 mm/a之间, 每年6-8月为峰值。多年平均生态需水量在614~999 mm之间, 每年4-8月需求最大, 空间上呈现从东南向西北逐渐减少的变化趋势, 黑河干流沿岸灌区生态需水量相对较大。2) 黑河中游引水以地表水为主, 地下水为辅。2008年引水总量最大, 引水量较大的灌区主要集中在黑河干流沿岸。3) 黑河中游水资源配置总体情况较好, 黑河干流周边灌区供需比普遍大于1, 山丹县及民乐县灌区供需比小于1。近80%的灌区属于水资源配置高效或相对有效的地区, 仅4个灌区水资源配置效率低下, 1个灌区引水量严重不足, 因此适当调整部分灌区引水量, 进一步推广节水理念和技术, 是全面提高水资源配置效率的途径。研究结果对提高干旱区水资源配置水平有借鉴意义。     

D2D 通信复用异构蜂窝网络下行链路的人工鱼群资源分配算法

针对D2D(Device-to-Device)通信复用异构蜂窝网络下行信道的资源分配问题,提出了一种基于人工鱼群的资源分配算法(AFSRA).该算法以最大化系统总容量为目标函数,并且为保证用户通信质量,通过约束条件合理地为D2D用户分配资源.通过仿真对AFSRA算法和随机资源分配算法进行了比较和分析,实验结果表明:AFSRA算法经过有限的迭代次数即可收敛,在计算量适当增加的情况下,能够获得更好的系统总容量.     

5G网络中基于用户需求的频谱资源分配方案

针对第5代(5G)通信系统的频谱特性和用户需求特征,提出局部最优(local optimization,LO) 算法。该算法不同于传统的频谱分配方法,在考虑5G网络中用户需求的情况下,同时提高频谱的利用率。LO算法根据用户需求特征和频谱特性的相应参数计算出二者对彼此的偏好优先级顺序,计算出综合满意度,让用户依次从未分配的频谱中选择让其综合满意度最大的频谱。通过MATLAB软件在用户数和频谱数不同的2种情况下仿真,分析结果可知,LO算法的平均综合满意度、用户和频谱对彼此的整体满意度均高于稳定婚姻(stable marriage,SM)配对算法,且频谱利用率、频谱丢包率与用户丢包率的比值都低于SM算法,并且可以兼顾频谱利用率和用户可靠性要求。同时,LO算法的算法复杂度为O(n^3)。     

分布式数据库系统设计讨论

通过对比,指出了节点自主性、分布透明性和数据重复性是分布式数据库系统设计的主要特点,讨论了分布式数据库系统的三种主要类型和适用范围,结合“石油勘探开发数据库系统”的设计实例讨论了分布式数据库系统设计中的分段和分配问题,指出了对数据流向和数据用途的调查对分段和分配设计的意义。     

多小区 MIMO 网络中一种新的 D2D 通信干扰对齐算法

当多小区MIMO（multiple-input multiple-output）网络中引入D2D（device-to-device）技术后形成D2D-MIMO干扰网络,为解决其干扰问题,提出了一种基于天线数奇偶性的发送端数据流分配方案和基于该方案的干扰对齐（interference alignment,IA）算法。该算法通过最小化基站泄露到非目标用户的信号功率来求解蜂窝链路的预编码矩阵,通过最大化蜂窝用户的信干噪比（signal to interference plus noise ratio,SINR）来求取蜂窝链路的干扰抑制矩阵,进而通过线性干扰对齐消除蜂窝内干扰,并推导了系统的最大自由度（degrees of freedom,DOF）。理论分析和仿真表明,相对于现有算法而言,该算法提高了系统的自由度、频谱效率和能量效率,降低了对天线数的要求,增强了系统的灵活性。     

大规模云系统中的绿色资源分配模型研究

为了实现大规模云环境下的资源分配和绿色计算,提出了一种绿色资源分配协议.协议通过服务器整合(Server Consolidation)在一定CPU与内存资源限制之下,可以最大限度地减少云系统功耗,并适应不断变化的负载模式.仿真实验数据证明了协议的有效性和可扩展性.