[00375011]无线Ad Hoc网络中资源分配与空间拥塞控制研究
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网络
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技术详细介绍
无线自组织网络中频谱和功率都是非常有限的网络资源。为了有效地分配频谱和功率,课题组通过引入子载波的占用概率和利用快速收敛的子梯度算法,解决了公平性约束下的资源分配问题,提出了一种分布式功率分配算法和子载波检测算法,目标就是最大化加权总速率。为了获得高的网络吞吐量和有效的资源利用,该项目研究了联合端到端的拥塞控制、链路的功率控制和频谱分配的分布式协作问题,提出了一种新的联合拥塞控制、功率控制和频谱分配的分布式协作算法,该算法不仅可以为每个子载波链路提供最优的传输速率,而且可以确定以多大的功率和在哪个子载波上进行传输。为了解决对偶朗格朗日方法在解决最优化模型中存在的问题,课题组提出了一种改进的自适应粒子群算法(IPASO),给出了无线自组织网络中联合机会功率和速率分配(JOPRA)的解决方案,其目的在于最小化所有链路的总功耗时使得所有资源效用的总量最大化。在设计拥塞控制算法时一个需要重点关注的问题是所设计的控制系统的渐近稳定性。通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函和采用自由权值矩阵和Leibniz-Newton公式,课题组证明了带单个和多个时滞的Primal-Dual算法的局部渐近稳定性。
无线自组织网络中频谱和功率都是非常有限的网络资源。为了有效地分配频谱和功率,课题组通过引入子载波的占用概率和利用快速收敛的子梯度算法,解决了公平性约束下的资源分配问题,提出了一种分布式功率分配算法和子载波检测算法,目标就是最大化加权总速率。为了获得高的网络吞吐量和有效的资源利用,该项目研究了联合端到端的拥塞控制、链路的功率控制和频谱分配的分布式协作问题,提出了一种新的联合拥塞控制、功率控制和频谱分配的分布式协作算法,该算法不仅可以为每个子载波链路提供最优的传输速率,而且可以确定以多大的功率和在哪个子载波上进行传输。为了解决对偶朗格朗日方法在解决最优化模型中存在的问题,课题组提出了一种改进的自适应粒子群算法(IPASO),给出了无线自组织网络中联合机会功率和速率分配(JOPRA)的解决方案,其目的在于最小化所有链路的总功耗时使得所有资源效用的总量最大化。在设计拥塞控制算法时一个需要重点关注的问题是所设计的控制系统的渐近稳定性。通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函和采用自由权值矩阵和Leibniz-Newton公式,课题组证明了带单个和多个时滞的Primal-Dual算法的局部渐近稳定性。