高速移动条件下无线宽带网络资源管理的研究

针对高速移动网络环境，诸如接入允许与控制、带宽分配等无线资源管理关键技术的研究是下一代移动通信领域中前沿且重要的课题，也是亟待解决的问题之一，其解决方案的性能对于能否在高速移动条件下合理且优化的进行宽带接入，以及接入质量和资源的合理利用都有着直接且重要的作用。本课题基于多参数无线宽带网络流量预测模型，研究高速移动条件下的网络资源管理问题，主要研究内容包括：1.从终端移动性、用户数以及综合业务等方面分析网络流量性能，在不损失流量数据相关性、相似性、突发性等内在特征的前提下，建立相应的多参数网络流量预测模型；2.针对高速移动条件，根据多业务、多层次、多用户等特征，利用博弈论、图论、最优化等相关理论和技术，提出针对上述网络的接入最优控制与资源动态管理问题的自适应解决方案。鉴于目前针对高速移动的无线宽带接入管理中，上述关键技术问题的研究尚为初级阶段，因此本课题的研究无疑具有重要的理论和实际意义。

随着无线宽带应用的迅速发展，高速条件下的无线宽带网络已成为了目前的研究热点。由于无线网络环境的资源受限，如何利用有限的资源发挥出最大的作用来提高通信服务质量具有重大意义。课题首先主要围绕多跳CRN网络，构建该网络与蜂窝网共享频谱的网络结构模型，对基于认知无线电的mesh网络的可传输容量进行了分析。在保持网络的连接性与信道利用率的同时，为了进一步提高无线网络资源的利用率，对MAC层结构和功能及无线资源管理中分组调度的原理进行了细致研究，进而提出了改进的M-LWDF调度算法，时频域联合调度算法以及基于用户的分组调度算法，同时通过建立OMNeT++仿真平台模拟了对于高速移动节点的网络管理与资源分配。课题组针对高速移动节点组成的网络(如车联网)有着网络拓扑变化快、节点移动性强等特点， 研究了基于分簇的路由协议，对簇头的选择、下一跳节点的选择进行了研究，针对簇的生成提出了LOSC和En LOSC分簇算法，并且建立了基于信息节点分簇的动态信息扩散机制。在研究了高速移动条件下的数据传输之后，课题组展开了基于社交属性的路由研究，根据移动社交网络的结构特点，结合社交属性与机器学习对移动模型、具有社交属性的信道分配和面向社交网络的路由进行了研究，提出了基于社交关系的路由选择策略、基于环境参数的智能终端安全通信机制、基于社交属性的路由算法（HERS）和基于参数优化的路由算法（APPOW），进而利用网络节点间的社会关系等统计信息来最优地选取链路、路由、中继节点等，最终实现资源的最大化利用 。