基于计时器的最小连通支配集生成算法

在分簇的MANET中,基于计时器思想提出最小连通支配集生成算法,实现动态拓扑下骨干网构建与重构,证明了算法正确性。仿真结果表明,该算法能以少量消息开销,生成较小连通支配集,快速调整骨干网适应拓扑变化。     

面向服务可靠性的云资源调度方法

随着云计算成为重要的信息基础设施,越来越多的应用迁移到云上,云服务的可靠性日益重要,尤其是边缘计算新模式的引入,对云服务可靠性提出了更高的要求.如何通过资源调度保障服务可靠性成为了当前研究的热点.为此,针对云-边协同的应用场景,开展面向服务可靠性的云资源调度方法研究,提出基于马尔科夫预测模型的云资源调度算法,实现节点负载判断、待迁移任务和节点选择、迁移路由的决策,以解决云服务节点失效情况下的任务调度和负载均衡问题,实现快速的云服务故障恢复,提高云服务的可靠性.实验结果表明,本文所提方法能够有效保证节点失效情况下的服务可靠性.     

面向电网业务质量保障的5G高可靠低时延通信资源调度方法

该文研究面向电网业务质量保障的5G 高可靠低时延通信(URLLC)的资源调度机制,以高效利用低频段蜂窝通信系统内有限的频谱和功率资源来兼顾电力终端传输速率和调度时延、调度公平性,保障不同电力业务的通信质量（QoS）。首先,基于URLLC的高可靠低时延传输特性,建立电力终端多小区下行传输模型。然后,提出面向系统下行吞吐量最大化的资源分配问题模型并对其进行分步求解,分别提出基于定价机制与非合作博弈的功率分配算法和基于调度时延要求的改进比例公平算法（DPF）动态调度信道资源。仿真结果表明,提出的资源调度方法能在保证一定传输可靠性和公平性的条件下降低电力终端调度时延,满足不同业务等级的QoS需求,与已知算法对比有一定的优越性。     

面向业务的多终端动态协同构造机制

在MANET组成的泛在末梢环境中,网络的时变性和终端能力的有限性无法保证持续性的高质量异构业务。该文首先定义了通用的泛在个性化业务模型,并提出了综合业务上下文信息的多终端协同问题;在此基础上,提出了基于启发式的多终端协同构造机制,实现执行业务终端集合的构造,包括业务发起、多终端协同构造和质量监测3部分;最后,通过OPNET和MATLAB仿真,在支持差异性业务的同时,丢包率较动态嵌入式任务任播(DTA)提高了3%～17%,达到了面向业务的终端任播(SDA)相同的水平,并且在能耗方面相对于前两者节约了0%～20%,同时缩短了业务重启过程的时间,由此证明该机制具有较优的效率。     

基于风险均衡的电力通信业务的路由分配机制

在智能电网中,如何有效降低电力通信安全风险成为电力系统亟需解决的问题之一.而业务路由是影响通信风险的重要决定因素,但是现有的路由算法中没有考虑电力通信业务的特殊性,会引起通道段中业务分布不均衡,进一步导致通道段和网络的整体风险增大.为此,该文提出面向业务的风险均衡路由分配机制来降低通道段和网络整体风险.首先,该机制综合业务重要度和通道可用性等因素,建立了面向业务的风险均衡问题模型.其次,基于该模型提出一个面向业务的路由风险均衡机制.最后,通过基于某省电力通信网拓扑数据进行仿真,相对于传统的可用性路由(ARR)和负载均衡(LB)算法,该文所提机制能将业务通道风险均衡度提高30%以上,并将网络总体风险度降低至少6%,具有很强的现实意义.     

一种面向智能电网数据采集的传感器聚合布局构造算法

智能电网中分布着大量的无线传感器用于监测智能电网设备和用户的运营状态信息,原始监测数据都采集到数据处理中心会给数据采集通信网络带来极大的数据流量压力。采用在数据采集过程中进行数据聚合的策略,将极大地缩减数据流量,降低通信网络的开销。因此聚合节点的选择以及聚合拓扑的构造成为智能电网数据采集的关键问题。该文提出一种基于层次聚类的异步分布式聚合布局构造算法。该算法首先按照层次聚类把所有节点按照距离的远近聚合构造出一棵采集树。随后计算出最佳分组数,按照该分组数进行分组。然后按照异步分布式策略进行最佳聚合节点的选择以及最佳传输拓扑的构造。仿真实验表明,该算法可以快速找到具有最小开销的数据聚合方式,提高智能电网数据采集网络的效率。     

基于位置预测的智慧公路边缘任务协同机制

近年来智慧公路为用户提供了道路监测、辅助驾驶等新型服务,但随之而来的是数据流量爆炸式的增长,这对网络的承载能力带来了极大的考验。随着5G和移动边缘计算技术的成熟,海量任务不必集中在云端处理,边缘侧的协同处理成为一种较好的选择。为了在车辆高速移动场景下为用户提供高效可靠的服务,该文提出一种基于位置预测的智慧公路边缘任务协同(CETLP)机制。首先,结合智慧公路场景下车辆运动特点,建立面向时延和负载均衡的边缘任务协同模型。进而,针对任务时延最小化以及网络负载均衡等目标,提出一种基于深度强化学习的边缘任务协同算法,对海量任务的协同策略进行求解。仿真结果表明,所提机制能够在保证网络负载均衡的情况下降低服务时延。     

基于改进遗传算法的电力光传输网规划方法

为保证建成的电力通信网络满足智能电网坚强可靠、经济高效的需求,提出一种兼顾网络建设成本和网络可靠性的电力光传输网线路规划方法,设计出基于站点成环率和电压等级的可靠性函数,建立了线路规划问题的多目标优化模型,在此基础上,用改进的遗传算法对问题进行求解,仿真结果表明,提出的规划方法能够提供有效的线路规划方案,具备较优的算法性能。     

一种基于信誉的移动自组网区分服务激励机制

为了有效解决移动自组网节点在自觉提供服务方面的自私行为问题,该文提出了一种基于信誉的区分服务激励机制。该机制通过建立一种分簇全局信誉模型,并结合节点能力将服务与信誉进行等级关联,提供差异化服务;信誉级别越高的节点可以使用级别越高的服务,使用服务或者故意不提供服务会减少节点的信誉,节点需要积极提供可靠服务提高信誉才能保障服务的使用。仿真结果表明所提机制能有效抵制节点的自私行为,激励节点积极提供可靠服务。     

泛在末梢环境下均衡多业务的终端聚合机制

为了对异构终端进行有效聚合,解决泛在末梢环境中网络资源和终端能力有限性带来的多用户效益冲突分配问题,该文提出一种均衡多业务的终端聚合机制(DCMME)。首先以相对熵为均衡性指标设计了均衡服务质量效益函数,建立了面向多业务的终端聚合问题模型(MODC);然后,该机制对问题模型进行降维简化,提出了基于均衡的终端聚合算法(EDC);最后,通过C++和MATLAB仿真表明,在该机制下,用户均衡性改善了0.5%~20%,由此证明该方法很好地权衡和保证了多泛在业务请求下各用户效益。