泛在网络资源优化若干算法研究

This project focuses on the intensive research of some algorithms of resource optimization in ubiquitous network environment. The innovative achievements on the key technologies of resource optimization in ubiquitous network can be obtained through the research on the algorithms such as resource scheduling, admission control and resource allocation. The specific research contents and objectives are as follows: research the neural network and analytic hierarchy process based resource scheduling to achieve the optimal resource scheduling for multiple services by comprehensively considering the status of resource and services requirements, research the bidirectional load transfer based dynamic admission control algorithm by developing the model of multi-dimensional Markov chains to analyze the system performance and optimizing the admission parameters dynamically to achieve the effective resource sharing, research the problem of resource allocation in ubiquitous network and try to find the optimal terminals-oriented resource allocation scheme by using genetic theory to achieve the maximization of resource utilization efficiency and guarantee the quality of service. The resource utilization in ubiquitous network environment can be more reasonable and the proposed optimization algorithms can be applied in the realistic ubiquitous network system in the future through the in-depth theoretical analysis, computer simulation and necessary experiment in this project.

本项目拟深入研究泛在网络场景下资源优化的若干算法，通过对泛在网络中资源调度、接纳控制以及资源分配等算法的研究，能够在泛在网络资源优化关键技术方面有所创新。具体研究内容及目标是：研究基于神经网络和层次分析法的资源调度，综合考虑资源状态和业务需求，实现多业务最优资源调度；研究基于双向负载传递的动态接纳控制算法，建立多维Markov模型分析性能并动态地优化接纳参数，实现资源有效共享；研究泛在网络的资源分配问题，尝试应用遗传理论寻求面向移动终端的最佳资源分配方案，以实现最大化资源使用效率并保证服务质量。通过深入的理论分析、计算机仿真并辅之必要的实验，能够使泛在网络场景下资源利用得更合理，所提出的优化算法在将来能够应用于实际的泛在网络系统中。

泛在网络资源优化算法对于实现泛在网络场景中异构资源的优势互补与协调管理，最大化资源利用率，向用户提供具有QoS保证的服务至关重要。本项目研究了“基于神经网络和层次分析法的资源调度”、“基于双向负载传递的动态接纳控制算法”和“基于遗传理论的自适应资源分配算法”等主要内容。重点包括：提出基于层次分析法的优先级决策模型，在该模型基础上提出基于传输速率自适应的动态带宽分配算法，采用动态优化的迭代方法得到最优的带宽重分配矩阵，最大化泛在网络的效用函数；将多门限的带宽预留和自适应带宽分配相结合，研究了基于多门限预留机制的自适应带宽分配算法；研究了基于双向负载传递的动态接纳控制算法，在交叠和离散覆盖两种场景下基于多维Markov链建立系统性能分析模型，推导各项性能指标参数；研究了基于多用户QoS和公平性保障的OFDMA-WLAN系统接入与资源分配算法；引入业务优先级机制，提出了基于遗传理论的资源分配算法；利用遗传和蚁群两种智能优化方法优势互补特性，提出了泛在网络中基于混合优化的资源分配算法，获得了比基于蚁群优化的资源分配算法更快的搜索速度，比基于遗传运算的资源分配算法更高的求精确解效率。还对具有服务质量保证的多用户MIMO下行通信系统低复杂度用户调度算法、周期性广播的动态窗口建模和分析、多天线下行链路系统帧长优化等内容进行了研究。我们通过细致深入的理论分析和计算机仿真并辅以必要的实验，以期研究成果能达到有效提高泛在网络环境中无线通信系统的性能，保证用户的服务质量，充分利用泛在网络资源的目的，所提出的优化算法在将来能够应用于实际的泛在网络系统中。