无线网络分组调度算法研究
无线网格网络中的资源调度策略研究
无线网格网络中的资源调度策略研究无线网格网络是一种新型的网络架构模式，该网络具有节点密集、网络容量大等特点，成为未来社会信息化建设的重要工具。
在无线网格网络中，当多个节点同时传输数据时，会出现资源竞争现象，导致网络性能下降。
因此，在无线网格网络中，如何合理地调度资源成为了一个亟待解决的问题。
一、无线网格网络资源调度策略的研究意义无线网格网络资源调度策略是指根据网络状况和节点需求，通过调度资源的方式，实现网络优化和负载均衡，并能够满足不同节点的服务需求。
无线网格网络调度策略的研究意义在于：1、提高网络资源利用率。
通过合理分配节点之间的资源，能够避免网络资源的过度浪费和重复利用，提高网络的利用率。
2、提高网络性能。
合理的资源调度策略是提高网络性能的重要手段，通过有效地调度网络资源，能够提高网络的吞吐量、降低网络延迟等。
3、满足节点服务需求。
在无线网格网络中，不同节点之间对资源的需求不同，通过资源调度策略的优化，能够满足不同节点的服务需求，提高网络服务质量。
二、无线网格网络资源调度策略的研究内容在无线网格网络中，资源调度涉及多方面的内容，包括资源分配、带宽调度、链路优化、任务分配等。
下面我们将重点介绍无线网格网络中的几种资源调度策略。
1、资源分配无线网格网络中资源分配是指将网络中的资源按一定的规则进行分配，以保证网络的公平性和高效性。
资源分配的方式一般分为静态和动态两种。
静态资源分配是根据节点需求和资源状况，在网络建立时对资源进行预分配，该方式能实现比较高的资源利用率。
动态资源分配是根据节点的实时需求，在网络工作中按照需求进行资源分配，该方式具有较高的实时性和灵活性。
2、带宽调度在无线网格网络中，带宽是一个非常重要的资源，带宽调度是实现网络优化的重要手段。
带宽调度的核心思想是根据节点的需求和网络状况，在带宽资源使用过程中动态地分配和调整带宽，以实现网络资源的公平共享和高效利用。
3、链路优化无线网格网络中，链路质量往往会受到多种因素的影响，如干扰、路径选择等。
面向无线网络的资源管理与调度算法研究
面向无线网络的资源管理与调度算法研究一、引言在移动通信技术不断发展的今天，无线通信网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
如今，随着4G和5G等新一代通信技术的普及，无线通信的速度和可靠性都有了极大的提升，这也为各类应用程序提供了更加宽广和稳定的网络资源。
然而，随着用户的增多和应用程序的不断扩张，无线网络资源管理和调度算法变得越来越复杂，如何科学和合理地管理和分配网络资源已经成为当前无线技术研究的重要课题之一。
二、资源管理与调度算法的关键问题无线网络的资源管理与调度算法需要解决的关键问题包括：带宽划分和分配、任务调度和服务质量保障等。
这些问题的解决对于无线通信网络的运行和维护都至关重要。
1. 带宽划分和分配带宽是指无线信道的可用带宽，其大小直接影响到用户通信的速度和网络的容量。
如何科学合理地划分和分配带宽，成为无线通信网络资源管理和调度算法研究的关键问题之一。
在现有的技术中，带宽划分和分配最常采用的是动态资源分配和自适应传输等技术，通过对用户请求的实时响应和带宽调整，使得带宽得以合理利用。
2. 任务调度任务调度是指在无线网络中对多个任务进行调度，使得系统中任务的执行效率达到最大化。
任务调度的过程需要综合考虑任务类型、任务优先级以及网络资源等因素。
在无线通信网络资源管理与调度算法中，任务调度的研究是非常重要的一项研究方向，可以通过合理地调度任务来提高网络运行效率，进而提升用户的用户体验。
3. 服务质量保障服务质量保障是指保证无线通信网络能够按照一定的标准为用户提供高质量的服务。
在无线网络中，服务质量保障与资源分配具有密切的关系，需要同时考虑带宽资源和任务调度等方面的因素。
通过采用一定的算法和调度策略，可以有效地提高服务质量，以达到满足用户需求的目标。
三、无线网络资源管理与调度算法的研究进展目前，无线网络资源管理与调度算法的研究已经相当成熟化和完善。
其中，令人瞩目的研究成果包括以下三个方面。
1. 基于动态资源分配的技术随着无线通信技术的不断发展，动态资源分配成为了无线网络资源管理与调度算法的一项重要技术。
无线网络资源调度算法的研究与应用
无线网络资源调度算法的研究与应用随着无线通信技术的不断发展，无线网络已经成为人们生活中不可缺少的一部分。
然而，随着无线设备的数量不断增加，无线网络的资源也变得越来越紧张，导致许多用户在使用无线网络时遇到网络拥塞、延迟和不稳定等问题。
这时，无线网络资源调度算法便应运而生。
无线网络资源调度算法是一种重要的网络优化技术，通过无线带宽的动态分配和资源共享，将网络带宽进行有效管理，改善网络性能和用户体验。
其主要目标是在满足用户服务质量的前提下，提高网络带宽的利用率，减少网络拥堵，并保证网络的稳定性和可靠性。
因此，无线网络资源调度算法对于提高无线网络质量和性能具有非常重要的作用。
当前，无线网络资源调度算法已经成为无线网络优化的重要领域之一，涉及到无线网络的各个层面，如物理层、链路层、网络层、传输层和应用层等。
其中，无线网络资源调度算法主要可分为以下几类。
第一类是基于信号功率控制的资源调度算法。
这种调度算法通过调整发送和接收设备之间的信号功率，控制无线带宽的传播范围，以达到通信质量和网络性能的最佳状态。
第二类是基于链路调度的资源调度算法。
这种调度算法主要通过对无线链路的动态调度和优化，以保证网络带宽的公平分配和优化利用。
第三类是基于路由调度的资源调度算法。
这种调度算法通过对网络路由进行调度和管理，以优化网络带宽的利用率，提高网络的数据传输效率。
第四类是基于流量调度的资源调度算法。
这种调度算法主要通过对网络流量进行调度和管理，以保证网络带宽的动态分配和流量控制，以达到优化网络性能和服务质量的目的。
目前，无线网络资源调度算法已经在实际网络中得到了广泛的应用。
例如，在移动通信网络中，基于信号功率控制和链路调度的资源调度算法已经成为无线通信系统中的重要技术。
而在无线传感器网络中，则更多采用基于路由和流量调度的资源调度算法，以确保网络的高效和稳定性。
此外，还有许多其他领域，如智能交通、智慧城市、物联网等等，无线网络资源调度算法也在其中得到了广泛的应用。
移动无线网分组调度策略的研究
【 摘 要 】提 出 了一 种 支持 时延 限制 的 无 线 多媒 体 流 公 平 调 度 算 法 ， 法根 据 无 线信 道 的服 务 质 量 ， 态调 整 该信 道 连 接 算 动 的 业务 速 率 ， 并根 据 各 个 业务 请 求 当时 的 时延 因子 的 大 小来 公 平 地 补 偿 和 再 分 配 带 宽 。 支持 对 时 延 敏 感 的 流 和 对 差错 敏 感 的
流， 能做 到 区 别补 偿 调 度 ， 足 各 自的 Ｑｏ 满 Ｓ需 求 。
【 键 词１ 时延 限制 无 线 分 组 关
调 度 策 略
１ 引 言
一
站 和移 动 终 端 （ ） 间 的 通 信 分 为 上 行 （ Ｍ Ｔ到 Ｂ ） 下行 （ ＭＴ 之 从 Ｓ和 从
Ｂ Ｓ到 Ｍ Ｔ ， ）由基 站 统 一 调 度 。 定 … 个用 户 到 基站 之 间 的通 信 为 假
码 丢 包 数 分 别 为 ｌｓ ｏｓ ＲＤ 和 ｌｓ ｏｓ ＲＭ 。可 以得 到 ：
纠 错 算 法 来 定 义 信 道 状 态 ， 采用 纠错 算法 使 信 道 误 码 率 降低 到 当
一
ｌｓ Ｄ ｘ￣（一 ）ｇｃ ｔ ｑ ｂ ｏＳ ｔ １ ｑＰ＋ ｘｐ ｐ Ｒ ． Ｄ
１Ｓ Ｍ ｘ Ｍ １ ｑＰ＋ ｔ￣ｐ ＯＳ ＝ ｔ （一 ）ｇ ｘ ａｔｂ ａ ａ ｖ Ｒ 和 ＲＭ 实 际 发 送 的有 用 数 据 数 相 同 ， Ｄ 即
ｌｇ为 零 。 ａ
以及 决 定 网 络 的 公 平 程度 等 ， 不 同 的用 户 提 供 不 同的 Ｑｏ 。为 为 ｓ
了 解 决 这 一 问 题 ， 文 提 出 并 研 究 了 支 持 时 延 限 制 的 无 线 多 媒 体 本 流公平调度算法 。
无线网络实时业务分组调度算法研究
随着 无线数据服务 和多媒 体应用需求 的快速增 长 ， 人们 期待未来 的无线 网络能够满足为多类业 务提供分层 Ｑ ＳＱ ａ ｔ ｏ Ｓｒ ｏ （ｕ ｌｙ ｆ ｅ— ｉ ｖｃ ， ｉ 服务质量）服务 的需求 ， ｅ … 因此支持不 同 Ｑ Ｓ服 务的分组 调度算法成为无线通信 网络发展 的关键 。本文重点研究无线分组 网络 ｏ 中 实 时 业 务 的 分 组 调 度算 法 。
法以及 指数 比例公 平调度算 法等 。论 文对这些算 法进行研 究分析 ， 并在此基础 上提 出了改进 的算法策略 Ｆ Ｐ Ｉ Ｔ ＷＴ 算法 ， 通过 仿真
验 证 ， 出 了预 期 的 结 果 。 得
关 键 词 ： 线 网络 ； 时 ； 组 调 度 ； 吐 量 ； 平 性 无 实 分 吞 公 中 图分 类 号 ： Ｐ ９ 文献 标 识 码 ： 文 章 编 号 ：０ ９ ３ ４ （０ ２０ — １ ０ ０ Ｔ ３３ Ａ １ ０ — ０４２ １ ）１ ０ ３ — ３
１无线 网 络概 述
・
随着无线通 信技术 的广 泛应用 ， 传统的有线 网络技术 已经 越来 越不能满 足人们 的需求 ， 于是 无线网络 （ ｒｌｓ Ｎ ｔｏｋ 应 运 Ｗｉ ｅｓ ｅ ｒ ） ｅ ｗ 而生 ， 发展 迅速１ 且 ２ ］ 。无线网络技术关键体现在 “ 线” 无 一词上 ， 与有线 网络相 比， 它具有 明显的特殊性 。例如 ， 它可 以非常方便 的接 入网络 ， 不受 时问 、 空间等 素的限制 ， 人们可 随时 、 随地 、 随意地访 问网络资源 。 显然 ， 无线网络与有线 网络的最大区别在于 “ 和 “ ” 即无线 网络不需要像 有线 网络 中的电缆 、 无” 有 ， 光线一类 的传播 介质 ， 而是 通 过无所不在 的空气 进行 传输的 。而利用空气作为传输介质就存 在着 大尺度的路径损耗 、 阴影衰落 以及小尺度 的多径衰落 等多种 『 素的影响 ， ］ 大 表现 ｆ 了明显 的时变特性 ｅ ｗｏ ｋ ｎ ｔ ｎｙ ｈ ｓ ｒ ａｅ ａ ａ ｉ ， ｕ ｌ ａ ｕ ｐ ｒ ｍ ｏ ｅ ｓ ｒ ｉｅ ． ｅａ ｔ ｌ ｎ ｒ ｄ ｃ ｓ ｏ ｌｓ ｃ ｌ ａ ｋ ｔ ｏ ｅ ｈ ｔ ｈ ｅ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ａ ｇ ｅ ｔ ｒ ｐ ｃｔ ｂ ｔ ｓ ｃ ｎ ｓ ｐ ｏ ｔ ｏ ａ ｃ ｙ ａｏ ｒ ｅｖ ｃ ｓ Ｔｈ ｒ ｃｅｉ ｔｏ ｕ ｅ ｍｅｃａ ｓ ａ ｐ ｃ ｅ ｉ ｓ ｉ
无线网络中的资源分配与调度技术研究
无线网络中的资源分配与调度技术研究无线网络的发展日新月异，成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，随着无线设备数量的增加和无线技术的不断进步，如何合理地分配和调度无线网络中的资源成为了亟待解决的问题。
本文将探讨无线网络中的资源分配与调度技术研究，并讨论其在实际应用中的挑战和未来的发展方向。
一、无线网络资源分配的重要性无线网络资源分配是指在有限的频谱和功率资源下，合理地分配给不同的用户和应用程序。
有效的资源分配能够提高网络的吞吐量、降低时延，并提供更好的用户体验。
与有线网络相比，无线网络具有频谱资源有限、信号传输容易受干扰等特点，因此资源分配管理显得更为关键。
二、常见的资源分配方法1.静态资源分配静态资源分配是指在网络初始化时，给定固定的资源配置。
这种分配方法简单易行，但无法应对网络环境的变化，导致资源利用率低下和性能下降。
2.动态资源分配动态资源分配是指根据实时网络状况和用户需求，调整网络资源分配的方法。
动态资源分配可以根据网络负载、信道质量、用户优先级等因素，进行资源分配的调整，提高资源利用率和网络性能。
三、无线网络调度技术的研究进展1.流量感知调度技术流量感知调度技术是根据网络中不同应用程序的数据流量情况，对不同用户进行调度的方法。
通过对流量的监测和分析，可以根据不同业务的特点，合理地分配资源，提升网络性能和用户体验。
2.功率控制调度技术功率控制调度技术是通过调整用户设备的发送功率和接收功率，以最小化无线干扰和优化网络吞吐量。
该技术可以根据信道质量和用户位置的变化，动态调整设备的功率，使得网络资源的利用更加高效。
3.组播调度技术组播调度技术是通过一次性多发，多播的方式，将相同数据传输给多个用户。
这种调度技术可以有效减少数据传输的次数和网络带宽的占用，提高网络的效率和资源利用率。
四、无线网络资源分配与调度技术面临的挑战1.频谱资源的稀缺性频谱资源是无线网络中最宝贵的资源之一，但是当前频谱资源的利用率仍然较低。
无线网络中分组队列调度算法研究与实现
东北大学硕士学位论文ｇ－章ＩＰＱｏＳ体系结构关键技术标识这类业务，在核心路由器中，以流聚集为服务对象，根据Ｐ头部ＤＳ字段中不同的ＤＳＣＰ（ＤｉｆｆＳｅｒｖＣｏｄｉｎｇＰｏｉｎｔ）值提供不同服务质量的转发处理，这种对不同类型的业务流进行转发的方式，称为ＰＨＢｌｌ５，Ｊ０３，这样可以减轻核心路由器的处理量。
区分服务只承诺相对的服务质量，而不对任何用户承诺具体的服务指标。
区分服务机制下，用户和网络管理部门之间需要预先商定服务等级合约（ＳＬＡ），根据ＳＬＡ，用户的数据流被赋予一个特定的优先级等级，当数据流通过网络时，路由器会采用相应方式（如ＰＩ－ＩＢ．逐跳行为）来处理流内分组。
当网络出现拥塞时，级别高的数据流在排队和占用资源时比级别低的数据流有更高的优先权，队列溢出时，按照丢弃优先级根据相应的算法进行丢弃。
区分服务只包含有限数量的业务级别，状态信息数量少，实现简单，扩展性较好。
虽然Ｄｉ舔ｅｌ＇Ｖ仍在不断的发展，一些标准仍在（制定、完善之中，但经过几年的发展，Ｄｉ确ｅｒｖ的相关概念及模型已经比较成熟，ＤｉｆｆＳｅｒｖ体系结构也比较明确。
ＤｉｆｆＳｅｒｖ网络由若干ＤｉｆｌＳｅｒｖ域（ｄｏｍａｉｎ）组成，其中ＤｉｆｆＳｅｒｖ域由一些相连的ＤＳ节点集构成，它们遵循统一的服务提供策略，实现一致的ＰＨＢ（转发、丢弃等），如某个ＩＳＰ的网络或企业内部网，其结构如图２．２所示【１”。
每个Ｄｓ域通过边界节点（ＢｏｕｎｄａｒｙＮｏｄｅ）与其它Ｄｓ域或非Ｄｓ域相连，根据不同的数据流传输方向，边界节点可以分为入口节点和出口节点。
在ＤＳ域内，节点（路由器）分两类：边缘路由器和核心路由器。
图２．２区分服务的结构Ｆｉｇｕｒｅ２．２ＴｈｅｆｒａｍｅｗｏｒｋｏｆＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅｄＳｅｒｖｉｃｅｓＤｉｆｆＳｅｒｖ模型具有如下特点：（１）层次化结构分为ＤＳ区域①Ｓｄｏｍａｉｎ）与ＤＳ区∞Ｓｒｅｇｉｏｎ）两级。
在ＤＳ区域内，服务提供策略与ＰＨＢ的语义和实现要一致；但ＤＳ区内的各ＤＳ区域可以支持不同的ＰＨＢ、有不同的服的路由转发转变为依赖于标记的交换转发，这不仅大大提高口分组的转发速度，更可使传统的ＩＰ网络具有ＱｏＳ能力。
无线通信网络中信道调度算法的研究
无线通信网络中信道调度算法的研究信道调度算法是无线通信网络中的关键技术之一，它对于提高网络性能、优化资源利用以及提供高质量的服务至关重要。
本文将主要探讨无线通信网络中信道调度算法的研究，并重点讨论其在提高网络容量、减少干扰、提高用户体验和增强网络覆盖范围等方面的应用和挑战。
在无线通信网络中，信道是有限资源，且受到多径衰落、干扰和抖动等因素的影响。
因此，合理的信道调度算法能够将有限的信道资源分配给各个用户，以实现高效的数据传输和网络性能的最大化。
在信道调度算法中，最主要的挑战是如何有效地分配信道资源以满足不同用户的需求，并使得用户之间的干扰最小化。
当前，无线通信网络中最常用的信道调度算法包括固定优先级调度、自适应调度和博弈论调度等。
固定优先级调度算法将网络用户按照优先级进行排序，然后按照优先级分配信道资源。
这种算法简单易实现，但由于无法适应网络环境的变化，导致资源利用率低、用户体验差。
自适应调度算法根据网络状态的实时变化动态地调整信道资源的分配。
这种算法能够根据实际需求进行灵活调度，提高了网络性能和用户体验，但其复杂度较高，对网络的实时性要求较高。
博弈论调度算法是基于博弈理论的调度方法，通过对用户之间的博弈进行信道分配决策，以实现网络性能的均衡分配。
与传统的固定优先级调度算法相比，自适应调度和博弈论调度在提高网络容量和减少干扰方面具有明显优势。
自适应调度算法能够根据实际的网络负载和用户需求进行动态调整，以优化信道利用效率。
而博弈论调度算法能够充分考虑用户之间的竞争关系，通过最大化社会效益来实现公平的信道分配。
这些算法在提高网络容量和减少用户干扰方面取得了良好的效果。
然而，无线通信网络中信道调度算法研究还面临许多挑战。
首先，信道分配算法需要考虑网络的多用户、多接入点和多信道的特点，以实现高效的资源利用。
其次，信道调度算法需要考虑用户的吞吐量、时延和干扰等因素，以满足用户的不同需求。
此外，信道调度算法还需要考虑能耗和功率控制等问题，以降低能源消耗并提高网络效率。
无线网络中的资源分配与调度策略研究
无线网络中的资源分配与调度策略研究无线网络是当今信息化时代的重要组成部分，以其便捷、高效的特点受到广泛的认可和使用。
在日益增长的用户需求和无线网络技术的提升下，资源分配与调度策略是无线网络技术发展中必不可少的一环。
本文将从无线网络中的资源分配与调度策略的研究角度进行探讨。
一、无线网络中的资源无线网络是基于无线电波的无线通信系统，资源包括带宽、功率和时间等方面。
无线网络资源分配的主要目的是通过有效地利用资源，保证网络的性能指标和用户的服务质量。
资源分配问题主要涉及到无线网络中多种信号之间的竞争和干扰，因此如何进行资源分配和调度就成为了无线网络中重要的研究方向。
二、资源分配与调度策略研究在资源分配与调度策略研究中，不同的技术手段和算法都有着不同的优缺点。
以下是常用的资源分配与调度算法：1. 最小接入阈值算法最小接入阈值算法是将传输速率与传输距离之间的关系作为信道质量的参考标准，当信道质量高于最小接入阈值时，就可以进行数据传输。
该算法简单可行，但不能充分利用资源。
2. 基于结果的资源分配策略基于结果的资源分配策略是一种优化算法，主要根据每个用户的传输速率和信道质量选择资源，以提高网络整体性能。
但是，该算法需要比较多的计算和时间。
3. 抢占式资源分配策略抢占式资源分配策略是对检测到的信道质量进行监测，当较佳的信道可用时，网络可以抢占该信道，以用于数据传输，从而提高网络效率。
但是，该算法需要考虑带宽的分配和时间的浪费问题。
4. 策略编码策略编码是一种将资源分配策略转换为编码形式的方法，利用编码的容错性和冗余性来保证数据传输的可靠性和抗干扰能力。
但是，该算法需要有高效的编码和解码技术的支持。
三、资源分配与调度策略的优化在无线网络中，资源分配与调度策略的优化是基于网络性能和用户需求的。
因此，优化方法必须综合考虑网络的负载、拥塞情况、信道质量、用户数量和服务类型等多种因素。
以下是常用的资源分配与调度策略优化方法：1. 聚类方法聚类方法是针对资源分配中的用户数量和服务类型问题，通过将不同类型的用户分组，合理分配和调度资源。
无线网络分组调度算法研究
摘 要 ： 无线 网络特 有的突发 性和位 置依赖 性错 误使 得传 统 的有 线 网络调度 算法 不能 直接 应 用 于无线 网络 。针对 无线 网络 的上述特 点 ， 出了一种 无线 网络调度 算 法 ， 提 实现 了有 线 网络调度 算 法在 无线环境 中的应 用。 关键词 ： 组调度 ； 分 补偿 ； 服务 质量 ； 拟 时间 虚 中图分 类号 ：Ｎ １ ． Ｔ ９ ３２ 文献 标识码 ： Ａ 文章 编号 ： ０ １ ２—２ ７ （０ ７ ０ ０ ８ — ２ ０ ２ ９ ２ ０ ） ６— ０ １ ０
・
杂度 。为 了方便 地跟 踪 数 据包 的完 成 时间 ， 们 引 人 入 了虚拟 时间 Ｖ（） ｔ¨ 的概念 。
ｖ０ ０ （ ）＝ （ ＋ ） （ Ｔ 一 ｒ 一 ）＋
１ ＿ ２３ ． 『 ． ．． ＝ （） ２ 其 中Ｂ 表示阻塞流构成的集合， 咖 表示数据流 的权 ， ｒ表示 实 际时 间。
网络调度算 法应用 于无线环 境 时要做 出许多 改进 。 有线 和 无 线 网 络 调 度 算 法 最 主 要 的 区 别 在 于 Ｊ有线 网络调 度算 法 不 考 虑 信道 状 态 。而无 线 ：
Ａ Ｋ． ａ ｋ ． Ｐｒ ｈ等 人 提 出 的广 义 处 理机 （ Ｐ ） ｅ Ｇ Ｓ 算 法为数 据 的传输 提 供 了严格 的 时延 和公平 性保 证 。但 Ｇ Ｓ 】 ｊ Ｐ 是一种流媒体模型， 物理上是不能实
ｒ ｎ ｎｓ Ｔ ｓ ｐ ｐｅ ｓ ｍ ａｎ ｙ ａ ｏ ｔａ ｋ ｎ ｆ ｗｉｅｅ ｓ ｐ ｃ ｅ ｃ ｅ ｕ ｉｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｈ ｔａ ｐ ｉｓ ｗｉｅ ｏ ｍｅ ｔ． ｈｉ ａ ｒｉ ｉ ｌ ｂ ｕ ｉ ｄ ｏ ｒ ｌ ｓ ａ ｋ ｔ ｓ ｈ ｄ ｌｎ ｌｏ ｈ ｔ ａ ｐ ｌ ｒ ｄ ｉ ｅ ｓ ｈ ｄ ｌ ｇ ａｇ ｒｔ ｍ ｏ ｗｉｅ ｅ ｓ ｃ ｍｍｕ ｃ ｔｏ ｎｖｒ ｎ ｎ ． ｃ ｅ ｕ ｉ ｌｏ ｉｈ ｔ ｒ ｌｓ ｏ ｎ ｎｉａｉｎ ｅ ｉｏ ｍｅ ｔ
无线传感网络中的时空调度算法研究与比较
无线传感网络中的时空调度算法研究与比较随着物联网技术的发展，无线传感网络（Wireless Sensor Network, WSN）逐渐成为各个领域中重要的信息采集和传输工具。
时空调度算法作为无线传感网络中的重要组成部分，扮演着关键的角色。
本文将对无线传感网络中的时空调度算法进行研究与比较。
无线传感网络中的时空调度算法旨在优化网络资源利用，提高能量效率和传输效率，保证数据的可靠传输。
时空调度算法主要分为分簇式调度算法和全局调度算法两大类。
分簇式调度算法将传感器节点划分为多个簇，每个簇由一个簇头节点负责调度，实现局部优化。
而全局调度算法则采用整体优化策略，通过全网协调进行任务调度和资源分配。
在分簇式调度算法中，低能耗分簇算法（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy, LEACH）是最经典和常用的算法之一。
LEACH算法将网络中的节点随机选择为簇头节点，并通过轮询的方式进行数据传输，减少了能耗。
但是由于簇头节点的随机选择，可能导致网络中某些节点能量耗尽较快，引起网络不稳定。
为了改进这一问题，基于最小最大剩余能量的分簇算法（Minimum Maximum Residual Energy Clustering, MMREC）提出。
该算法在节点选举簇头节点时，考虑节点剩余能量大小，使得簇头节点的能量更加均衡，有效延长网络寿命。
全局调度算法中，基于粒子群优化的分布式调度算法（Particle Swarm Optimization-based Distributed Scheduling Algorithm, PSODAS）是一种典型的算法。
该算法借鉴了粒子群优化的思想，在网络中采用基于迭代的优化策略，实现全网资源的均衡利用。
通过迭代搜索，优化传输路径和调整数据传输时间，减小能量损耗和延迟。
除了上述算法，还有许多其他的时空调度算法可以用于无线传感网络。
例如，基于混合进化算法（Hybrid Evolutionary Algorithm, HEA）的调度算法，在全局优化和局部优化之间取得了较好的平衡。
无线网络中分组队列调度算法的研究与实现的开题报告
无线网络中分组队列调度算法的研究与实现的开题报告一、选题背景及意义随着人们对无线网络的需求不断增加，无线网络的应用也日益广泛。
无线网络中的分组队列调度算法是无线通信领域的一个研究热点，也是无线网络性能优化的关键技术之一。
分组队列调度算法通过对无线网络中的分组进行排序和调度，可以有效地提高无线网络的吞吐率、降低延迟，提高网络的性能和可靠性。
目前，已经有许多学者对无线网络中的分组队列调度算法进行了深入研究，提出了许多经典的调度算法，如最小延迟优先调度算法、最大权值优先调度算法、比例公平调度算法等。
这些调度算法在不同的场景下具有不同的优势和适用性，但是在实际应用中，如何选择合适的调度算法并进行有效的实现仍然需要进一步研究。
本文旨在对无线网络中分组队列调度算法进行进一步研究，深入探讨不同调度算法的优劣及适用性，并设计和实现一个基于分组队列调度算法的无线网络性能优化系统，为实际应用提供参考。
二、研究内容和技术路线本研究的主要内容为：1. 对无线网络中的分组队列调度算法进行深入研究，探讨各种调度算法的优缺点、适用场景以及优化策略。
2. 设计和实现一个基于分组队列调度算法的无线网络性能优化系统，包括算法模块、实现模块和性能测试模块等。
3. 对所设计的系统进行性能测试和评估，比较不同算法的性能表现，提出相应的优化策略并进行改进。
技术路线如下：1. 阅读相关文献，分析目前分组队列调度算法的研究现状和存在的问题。
2. 梳理分组队列调度算法的基本原理和实现方法。
3. 设计和实现基于分组队列调度算法的无线网络性能优化系统，包括算法模块、实现模块和性能测试模块等。
4. 进行性能测试和评估，对系统的性能进行分析和比较，并提出相应的优化策略和改进方案。
5. 撰写论文并进行答辩。
三、预期结果和创新之处本研究预期结果为：1. 深入探讨不同调度算法的优劣及适用性，为无线网络中的分组队列调度提供参考和指导。
2. 设计和实现一个基于分组队列调度算法的无线网络性能优化系统，为无线网络实际应用提供支持。
无线网络中的信道分配与调度优化
无线网络中的信道分配与调度优化随着无线网络的快速普及和应用，信道分配与调度优化成为了热门的研究领域。
在传统的有线网络中，每个节点都可以通过独占式的方式使用网络资源，如带宽和信道，而在无线网络中，由于无线信号的特性，多个节点经常会在同一时间或同一信道上竞争网络资源，这就需要进行信道分配和调度优化。
本文将介绍无线网络中的信道分配和调度问题，并讨论当前的优化算法和未来发展趋势。
一、无线网络中的信道分配问题在无线网络中，信道分配是指将可用的无线信道分配给需要通信的节点，使得节点之间可以进行有效的通信。
信道分配问题主要涉及以下几个方面：1.1 策略制定在分配信道时，需要采用合适的分配策略。
目前常用的信道分配策略有三种，分别是静态分配、动态分配和混合分配。
静态分配是在网络运行之初就确定每个节点的信道，随后不再进行变化。
动态分配是指根据网络拓扑结构和当前情况动态分配信道，以满足不同节点之间的通信需求。
混合分配则是将静态分配和动态分配结合起来，以达到更好的网络性能。
1.2 频率分配频率分配也是信道分配问题中的重要环节。
在频率分配时，为了避免不同信道之间的干扰和重复使用同一信道，需要对可用频率进行分配。
一般来说，频率分配可以分为固定分配和动态分配两种方式。
其中，固定分配适合于节点数量较少、交通量稳定的网络环境，而动态分配则适用于网络拓扑结构较为复杂、交通量变化大的情况。
二、无线网络中的调度问题无线网络中的调度问题是指如何有效地管理和分配网络资源，以满足不同节点之间的通信需求。
调度问题包括以下方面：2.1 实时调度由于无线网络的特性，节点之间经常会发生冲突，造成数据包的丢失和重传。
为了避免这种情况的发生，需要对网络中的数据包进行实时调度。
实时调度可以分为局部调度和全局调度。
局部调度是在同一个节点内部进行的，而全局调度则是在整个网络内进行的。
2.2 多任务调度除了实时调度，无线网络中还需要进行多任务调度，以满足多节点的通信需求。
无线网络分组调度算法研究.
无线网络分组调度算法研究吴宇【摘要】:移动通信和互联网的高速发展,使人们对宽带无线接入的需求越来越迫切。
人们期望未来移动通信系统在支持更高传输速率的基础上,能够容纳更多用户并且满足不同业务的服务质量(QoS要求,而有效的无线分组调度算法正是实现这一目标的关键。
在很多应用环境下,无线信道具有明显的资源受限和时变衰落特性,基于有线网络或无线静态信道的分组调度算法无法保证无线网络用户获得很好的QoS。
针对无线时变环境下无线信道的传输特性,设计能够在保证用户QoS的同时提高无线网络容量的分组调度算法是当前无线通信领域的一个热点。
在多用户共享的无线网络中,利用不同用户独立的时变信道条件进行机会调度(O pportunistic Scheduling可以显著提高无线信道的利用率。
尽管每次调度总选择信道条件(通常以接收信噪比表示最好的用户进行传输可以使系统吞吐量达到最大,但由于无线网络中不同用户的信道条件往往具有很大差别,为了使系统中每个用户均获得较好的QoS,在调度过程中必须选择合理的公平准则。
在无线刚络中,调度的有效性和公平性通常是两个相互矛盾的性能指标,而有效的机会调度算法必须根据用户的QoS要求,在这两个指标之间获得最佳的折中性能。
论文主要针对时变信道环境下时分复用(TDM的无线网络分组调度机制展开了深入研究。
首先,对无线网络非实时业务分组调度算法进行了研究。
论文在对现有Max-rSNR 算法进行改进的基础上,提出了一种具有小尺度服务时间保证的无线非实时业务分组调度算法(M-Max-rSNR。
M-Max-rSNR算法在很好的继承了Max-rSNR算法的大尺度服务时间公平性质的同时,能够使每个用户在预先规定的较短时间内获得服务,从而满足了一些非实时用户对访问时延上限的特殊要求。
在此基础上,通过充分利用多用户分集(Multiuser Diversity的机会调度策略,M-Max-rSNR能够获得较比例公平(PF算法更好的吞吐量性能。
宽带无线网络中的资源调度算法优化研究
宽带无线网络中的资源调度算法优化研究随着移动设备的普及和虚拟现实、云计算等应用的增加，对网络带宽的需求也越来越高。
为了满足用户对高速、稳定网络的需求，宽带无线网络的资源调度算法优化显得尤为重要。
本文将对宽带无线网络中的资源调度算法进行分析和优化研究。
首先，我们来了解宽带无线网络的资源调度算法的基本原理。
资源调度算法是指根据网络负载情况和用户需求，合理地分配网络资源，以提供良好的网络服务质量。
在宽带无线网络中，资源调度算法需要兼顾多个因素，包括带宽分配、功率控制、频谱分配等。
针对这些因素，现有的资源调度算法可以分为以下几种类型：1. 基于传统的静态调度算法静态调度算法是指事先根据网络情况和用户需求制定一套固定的资源分配方案。
这种算法的优点是简单、稳定，不易出错。
然而，它不能根据网络负载情况和用户需求的变化进行动态调整，无法充分发挥网络资源的利用率。
2. 基于负载均衡的动态调度算法负载均衡是指将网络负载均匀地分配到各个节点上，以提高网络的整体性能。
在宽带无线网络中，负载均衡的动态调度算法可以根据实时的网络负载情况，动态地调整资源分配方案。
这种算法可以提高网络的响应速度和吞吐量，减轻网络拥塞的问题。
3. 基于优先级调度的动态调度算法优先级调度是指根据用户的不同需求和服务等级，为不同用户分配不同的网络资源。
这种算法可以保证高优先级的用户在网络拥塞时优先获得网络资源。
通过合理设置优先级，可以提高网络服务的可靠性和用户体验。
在实际应用中，我们需要综合考虑几种资源调度算法的优缺点，选择适合特定场景的优化方案。
下面，我们将围绕宽带无线网络的资源调度算法进行优化研究，提出一种综合考虑网络性能和用户满意度的调度方案。
首先，我们可以引入机器学习算法来优化资源调度过程。
通过对大量历史数据的分析和学习，机器学习算法可以自动判断网络负载情况和用户需求，并动态地调整资源分配方案。
例如，可以使用强化学习算法来训练一个网络调度模型，使其根据实时情况做出最优的资源分配决策。
5G通信网络无线资源调度算法研究
5G通信网络无线资源调度算法研究随着科学技术飞速的发展，5G通信网络的诞生成为了不少科技工作者的梦想。
5G通信网络是下一代移动通信技术，具有高速度、高可靠性和低延迟的特点。
然而，在5G通信网络中，无线资源调度算法的实现成为了一项关键技术。
本文将探讨5G通信网络无线资源调度算法的研究。
一、5G通信网络的无线资源调度算法无线资源调度算法是指无线通信系统中，分配给用户的无线资源（如带宽、功率等）的分配算法。
在5G通信网络中，由于其高速、高密度的连接方式，需要大量的无线资源调度算法来保障网络正常运行。
1.资源分配算法资源分配算法是无线资源调度算法中的一种，其目的是将网络中的资源分配给用户。
在5G通信网络中，由于用户数量众多，需要对资源分配算法进行高效地改进。
常见的资源分配算法有随机分配、轮流分配、压缩感知等。
其中，随机分配是最简单的一种，但是存在着资源利用不足和用户体验不佳的问题。
轮流分配则是简单而高效的分配算法，但是存在着对某些用户过度“偏袒”的情况。
2.功率控制算法功率控制算法是无线资源调度算法中的一种。
功率控制算法的目的是通过调整发送端的功率，让接收端可以接收到正确的信息。
在5G通信网络中，高效的功率控制算法可以提高信道容量和减低干扰问题，在一定程度上保障了无线资源的正常分配。
常见的功率控制算法有定点控制、分级控制、开环控制等。
定点控制是一种简单而直接的功率控制算法，但是会造成干扰和利用率问题。
3.频谱分配算法频谱分配算法是无线资源调度算法中的一种。
在5G通信网络中，频谱分配算法的目的是为用户进行更精确的调度。
常见的频谱分配算法有中心化分配、去中心化分配、虚拟分配等。
一般来说，去中心化分配算法是一种更为灵活和高效的分配算法，但是对于一些特殊情况下，中心化分配算法一样也是非常必要的。
二、5G通信网络无线资源调度算法的挑战在5G通信网络中，无线资源调度算法的实现面临着很多挑战。
下面就挑选几个挑战来进行详细分析。
无线网络资源调度的优化研究
无线网络资源调度的优化研究随着移动互联网的高速发展，无线网络已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，由于无线网络资源的有限性和传输信号的不稳定性，使得如何进行资源调度成为无线网络优化研究中的关键问题之一。
本文将从无线网络资源调度的优化研究入手，探讨当前该领域的研究现状及趋势。
一、无线网络资源调度的背景在无线网络中，由于信号传输中受到各种干扰和噪声等因素的影响，使得网络资源的利用效率比有线网络还要低。
为了提高资源的利用效率和网络的服务质量，无线网络资源调度技术应运而生。
该技术主要是通过依据用户的网络需求和当前网络状态，合理地分配网络资源，提高网络传输的效率和可靠性。
二、无线网络资源调度的研究现状1. 传统的资源调度策略传统的资源调度策略主要是根据网络拓扑结构来确定资源分配的方式。
该调度策略主要是根据无线网络的拓扑结构，通过建立网络连接、分配带宽等方式实现无线网络的资源调度。
然而，该策略只能解决部分问题，不能很好地适应复杂多变的网络环境和用户需求。
2. 基于智能算法的资源调度近年来，随着人工智能领域的迅速发展，各种智能算法被应用到无线网络资源调度中。
例如，遗传算法、粒子群算法、神经网络等算法均可以用于无线资源的优化分配。
这些方法考虑的因素更加多样化，能够更好地适应多种复杂的无线网络环境。
3. 基于深度学习的资源调度近几年，由于深度学习技术的迅速发展，越来越多的学者开始将深度学习应用到无线网络资源调度中。
深度学习通过学习数据的特征，可以对无线网络的参数进行智能预测和优化。
利用深度学习技术可以更好地提高网络效率和信号稳定性，为人们提供更加优质的网络服务。
三、无线网络资源调度的优化方法1. 资源调度算法的优化无线网络资源调度算法设计是无线网络资源调度优化的关键之一。
传统的算法主要是基于规则和经验设计，其效率和鲁棒性常常受到一定的限制。
研究者从遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法等角度出发，设计并研究了多种优化无线网络资源调度算法。
高密度无线网络中的信道分配与调度算法研究
高密度无线网络中的信道分配与调度算法研究在现代社会中，人们对于无线网络的需求越来越高。
随着智能手机、平板电脑等移动设备的普及以及物联网技术的发展，无线网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而，随着用户数量和设备密度的增加，高密度无线网络中的信道分配与调度问题变得尤为复杂和挑战性。
本文将介绍高密度无线网络中的信道分配与调度算法的研究现状和发展趋势。
高密度无线网络中的信道分配与调度算法的研究旨在提高无线网络的容量和性能，以满足用户对于高速、稳定的网络连接的需求。
在传统的无线网络中，信道分配与调度的主要目标是避免信道冲突，提高传输效率。
然而，在高密度无线网络中，由于用户数量众多、设备密度高，信道冲突成为了一个非常严重的问题。
目前，学术界和工业界都在积极研究高密度无线网络中的信道分配与调度算法。
其中，最常见的研究方法之一是基于图论的算法。
这种算法利用图模型来表示无线网络中的各个节点和它们之间的连接关系，然后通过将信道分配问题转化为图的着色问题来进行求解。
例如，最小冲突色数算法（Minimum-Conflict-Coloring）就是一种经典的基于图着色的算法。
它通过对图的节点进行合理的着色，使得同一颜色的节点不在相邻位置，从而避免了信道冲突。
另外，还有一些基于博弈论的信道分配与调度算法被提出。
博弈论是一种研究决策和策略的数学理论，它可以用来分析无线网络中不同用户之间的竞争和合作关系。
基于博弈论的信道分配与调度算法将无线网络中的用户视为博弈参与者，通过设计博弈模型和策略，寻找最优的信道分配方案。
例如，Stackelberg博弈模型是一种常用的博弈模型，在高密度无线网络中也得到了广泛应用。
该模型将无线网络中的基站视为领导者，用户视为追随者，领导者通过制定策略来引导用户的行为，从而实现最优的信道分配。
除了基于图论和博弈论的算法，还有一些其他的信道分配与调度算法被研究。
例如，基于机器学习的算法。
机器学习是一种利用计算机自动学习和改进的技术，可以从大规模数据中挖掘出潜在的模式和规律。
无线分组调度算法与工业无线网络拓扑优化设计研究的开题报告
无线分组调度算法与工业无线网络拓扑优化设计研究的开
题报告
一、选题的背景和意义
随着工业自动化的不断推进，现代工业生产越来越需要高效、稳定、可靠的无线网络支持。
无线网络是很多工业场景下的最佳选择，因为它们可以大大减少在工业环境中长距离布线的需求。
但是，工业无线网络的建设和部署面临着一些特殊的挑战，例如：工业环境下对无线信号的要求非常高、高速运动设备对网络稳定性的影响、工业设备复杂多样、分组调度对网络性能的影响等，这些都给无线网络的拓扑优化和分组调度带来了大量的困难和挑战，如何解决这些问题是工业无线网络建设过程中必须面对的挑战。
二、选题的研究内容
本文主要研究无线工业网络中的分组调度和拓扑优化问题。
在分组调度方面，研究如何使得节点之间的数据传输更加有效和平稳；而在拓扑优化方面，则着重研究如何通过优化网络结构，实现无线网络的高可靠性和高性能传输，同时还将探索一些新型的无线节点，以提高工业无线网络的性能。
三、选题的研究方法
本文将采用数学建模、算法设计和仿真实验等方法，对工业无线网络中的分组调度和拓扑优化问题进行研究。
具体方法包括：构建无线工业网络问题的数学模型；设计无线网络分组调度算法和拓扑优化算法；利用仿真实验，验证所设计算法的有效性和可行性。
四、选题的实际应用价值
本课题研究的无线分组调度算法和工业无线网络拓扑优化设计研究，对于工业自动化领域中的无线网络建设和部署具有重要的现实意义和实际应用价值。
通过优化无线网络的分组调度和拓扑结构，可以提高无线网络的运行效率和稳定性，降低通信成本，为整个工业生产过程提供更加稳定、高效和可靠的无线通信服务。
5G通信网络中的无线资源优化调度算法研究
5G通信网络中的无线资源优化调度算法研究随着移动通信技术的不断发展，5G通信网络的到来为人们提供了更快、更稳定、更可靠的通信体验。
然而，由于无线资源有限，如何高效地利用这些资源成为了5G通信网络中的一项重要挑战。
为解决这一问题，研究人员们提出了无线资源优化调度算法，旨在通过合理地分配和调度无线资源，提高网络的容量、覆盖范围和用户体验。
在进行5G通信网络中无线资源的优化调度算法研究时，研究人员们通常会从以下几个方面进行探索和优化。
首先，如何实现无线资源的高效利用。
由于无线频谱资源有限，研究人员需要设计合理的频谱分配算法，将频谱资源进行有效的分配和利用。
一种常用的方法是通过动态频谱共享，即按需分配可用频谱给不同的用户，根据实际需求动态调整分配策略，以实现更高的频谱利用率。
其次，如何实现网络的高容量和覆盖范围。
5G通信网络的大容量和广覆盖是其核心特点之一。
研究人员通过优化调度算法，使得网络资源能够更好地满足用户需求。
例如，可以采用自适应调度算法，根据当前网络情况和用户需求，调整传输速率和调度策略，以提供更高的网络容量和更广的覆盖范围。
另外，如何提高用户体验和降低时延也是研究人员们关注的焦点。
5G通信网络致力于提供更低的时延和更好的用户体验。
为达到这个目标，研究人员们通常会采用基于预测的调度算法，通过分析用户的行为模式和网络负载情况，提前预测用户需求，以减少时延并提高用户体验。
此外，无线资源优化调度算法的研究还需要考虑到网络能耗问题。
在5G通信网络中，提高能源效率是十分重要的。
研究人员可以通过设计合理的无线资源分配和调度策略，减少通信设备的能耗，提高网络的能源利用率，以实现可持续的发展。
最后，研究人员还需考虑到实际网络部署的复杂性和可行性。
无线资源优化调度算法必须能够在实际网络环境中得到有效的应用和实施。
因此，研究人员需要综合考虑算法的复杂性、可行性和实际适用性，以确保算法的有效性和可操作性。
综上所述，5G通信网络中的无线资源优化调度算法研究在当前网络发展中具有重要意义。
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无线网络分组调度算法研究
吴宇
【摘要】：移动通信和互联网的高速发展,使人们对宽带无线接入的需求越来越迫切。
人们期望未来移动通信系统在支持更高传输速率的基础上,能够容纳更多用户并且满足不同业务的服务质量(QoS)要求,而有效的无线分组调度算法正是实现这一目标的关键。
在很多应用环境下,无线信道具有明显的资源受限和时变衰落特性,基于有线网络或无线静态信道的分组调度算法无法保证无线网络用户获得很好的QoS。
针对无线时变环境下无线信道的传输特性,设计能够在保证用户QoS的同时提高无线网络容量的分组调度算法是当前无线通信领域的一个热点。
在多用户共享的无线网络中,利用不同用户独立的时变信道条件进行机会调度(O pportunistic Scheduling)可以显著提高无线信道的利用率。
尽管每次调度总选择信道条件(通常以接收信噪比表示)最好的用户进行传输可以使系统吞吐量达到最大,但由于无线网络中不同用户的信道条件往往具有很大差别,为了使系统中每个用户均获得较好的QoS,在调度过程中必须选择合理的公平准则。
在无线刚络中,调度的有效性和公平性通常是两个相互矛盾的性能指标,而有效的机会调度算法必须根据用户的QoS要求,在这两个指标之间获得最佳的折中性能。
论文主要针对时变信道环境下时分复用(TDM)的无线网络分组调度机制展开了深入研究。
首先,对无线网络非实时业务分组调度算法进行了研究。
论文在对现有Max-rSNR 算法进行改进的基础上,提出了一种具有小尺度服务时间保证的无线非实时业务分组调度算法(M-Max-rSNR)。
M-Max-rSNR算法在很好的继承了Max-rSNR算法的大尺度服务时间公平性质的同时,能够使每个用户在预先规定的较短时间内获得服务,从而满足了一些非实时用户对访问时延上限的特殊要求。
在此基础上,通过充分利用多用户分集(Multiuser Diversity)的机会调度策略,M-Max-rSNR能够获得较比例公平(PF)算法更好的吞吐量性能。
同时,论文还针对现有机会调度算法无法为用户提供加权服务时间公平性的缺陷,提出了一种具有小尺度加权服务时间公平性的无线非实时业务分组调度算法(SFOS)。
该算法同时利用虚拟时间机制和Max-rSNR准则,能够在进行有效机会调度的同时,使每个用户在任意短的时间内获得与其权重成正比的服务时间。
其次,对无线网络实时业务分组调度算法进行了研究。
实时业务具有非常严格的端到端传输时延要求,为了提高实时用户的QoS,实时业务分组调度算法应该通过机会调度策略尽量减小实时业务分组在基站发送队列中的等待时间,为此,论文提出了一种机会的实时业务分组调度算法(ORS)。
在ORS算法中,每个用户的优先函数同时包含该用户的相对信噪比和一个随该用户发送队列的队首(Head-Of-Line,HOL)分组等待时间递增的凹函数。
在此情况下,当所有用户的等待时间均较小时,具有最大相对信噪比的用户将得到调度;而当某个用户的等待时间逐渐接近其超时期限时,迅速增加的等待时间函数值将使其获得调度。
与目前在HDR、HSDPA网络中得到广泛应用的EXP和M-LWDF算法相比,ORS 算法能够显著降低系统中所有实时用户的平均等待时间和分组超时率。
第三,对实时和非实时业务共存的无线网络混合业务分组调度算法进行了研究。
由于实时业务和非实时业务具有不同的QoS要求,如何设计合理的资源调度策略,使不同类型用户获得较高的QoS,是未来无线网络调度算法需要解决的关键问题。
论文提出了一种基于PFQ策略的分级调度算法(PFQ-HS),该算法具有独立、分级的调度结构:在第一级调度器中可以使用任何两种调度算法分别
对实时和非实时用户进行独立的调度判决;而在第二级调度器中则采用一种基于PFQ策略的机会调度算法(PFQ-OS)保证服务的公平性。
与目前两种主要的针对混合业务的分组调度算法MPF和VTQ相比,PFQ-HS能够在保证服务时间公平性的基础上,为不同类型用户提供较好的QoS。
第四,对具有功率节省性能的无线网络实时业务分组调度算法进行了研究。
无线网络中很多用户都是依靠电池供电的移动终端,节省移动终端的功率损耗、延长其使用时间是未来无线网络需要解决的关键问题。
一种有效的功率节省方法是当移动终端的无线网络接口(WNI)处于空闲状态时将其切换至睡眠模式。
基于此方法,论文提出了一种针对流媒体业务的、同时使用缓存策略和调度机制的功率节省算法(JBS)。
JBS算法首先在基站一侧引入分组整型缓存,对到达基站发送队列的流媒体分组进行整型;然后,使用ORS策略对流媒体分组进行调度判决,其目标是使每个流的多个分组同时存在于发送队列中,并能在较短时间内使移动终端累积得到足够多的睡眠时间。
与目前两种主要的功率节省算法BKS和RBS相比,JBS 算法能够在保证流媒体用户QoS的同时,有效降低WNI的功率损耗。