检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2021年第7期47卷 146-154页

作者：吕亚平贾向东陈玉宛路艺西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室南京210003

针对5G/B5G网络热点通信场景中基站(BS)部署的异构性以及用户设备(UE)与BS之间的耦合问题,提出一种面向密集热点区域的三层异构网络建模方案。将宏BS(MBS)和微微BS(PBS)的位置建模为泊松点过程,将分散在热点中心的UE和低功耗毫微微BS(F... 详细信息

针对5G/B5G网络热点通信场景中基站(BS)部署的异构性以及用户设备(UE)与BS之间的耦合问题,提出一种面向密集热点区域的三层异构网络建模方案。将宏BS(MBS)和微微BS(PBS)的位置建模为泊松点过程,将分散在热点中心的UE和低功耗毫微微BS(FBS)建模为泊松簇过程,将PBS覆盖范围之外的UE和FBS建模为两个独立的泊松洞过程。在此基础上,设计UE分类和级联准则,推导簇中心和簇边缘UE的级联概率与级联距离的统计表达式,并考虑有序FBS和非有序FBS的两种级联情况。实验结果表明,当目标UE与FBS级联时,非有序FBS情况下的级联概率优于有序FBS情况,当目标UE与MBS或PBS级联时,有序FBS情况下的级联概率优于非有序FBS情况。

关键词： 5G/B5G异构网络用户设备分类泊松点过程泊松簇过程泊松洞过程级联概率

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面向车联网的多智能体强化学习边云协同卸载

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计算机工程 2021年第4期47卷 13-20页

作者：叶佩文贾向东杨小蓉牛春雨西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室南京214215

车联网边缘计算是实现车联网系统低时延和高可靠性的关键技术,但现有方法普遍存在场景趋同和系统建模局限的问题,同时包含复杂的训练过程并面临维灾风险。通过结合云计算技术,提出一种基于多智能体强化学习的边云协同卸载方案。依据随... 详细信息

车联网边缘计算是实现车联网系统低时延和高可靠性的关键技术,但现有方法普遍存在场景趋同和系统建模局限的问题,同时包含复杂的训练过程并面临维灾风险。通过结合云计算技术,提出一种基于多智能体强化学习的边云协同卸载方案。依据随机几何理论计算卸载节点覆盖概率,对车辆节点与卸载对象进行预配对。利用线性Q函数分解方法反映每个智能体多效用因子与任务决策间的映射关系,通过云端协同机制将智能体决策记录作为经验上传到云端,并在云端将训练更完备的神经网络反馈到边缘节点。仿真结果表明,该方案在功耗和延时方面性能优于单一固定边缘的计算策略,且算法复杂度较低,能够有效提升边云协同卸载能力,实现低时延、高可靠的任务卸载。

关键词：车联网多智能体强化学习随机几何理论边云协同计算任务卸载策略资源分配

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超密集网络中基于聚类的资源分配方案

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系统工程与电子技术 2020年第7期42卷 1623-1629页

作者：程万里张晶王慧南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学物联网研究院江苏南京210003

超密集网络(ultra-dense network,UDN)中,毫微微基站(femto-cell base station,FBS)的密集和随机部署会导致严重的小区间干扰。为了减轻干扰、保障用户服务质量(quality of service,QoS),提出了一种UDN中基于聚类的资源分配方案。首先,... 详细信息

超密集网络(ultra-dense network,UDN)中,毫微微基站(femto-cell base station,FBS)的密集和随机部署会导致严重的小区间干扰。为了减轻干扰、保障用户服务质量(quality of service,QoS),提出了一种UDN中基于聚类的资源分配方案。首先,设计了一种基于加权密度的改进K-means聚类算法,将FBS动态划分为不同的簇。然后,以最大化UDN系统吞吐量为目标提出了一种两阶段时频资源分配方案:第一阶段,每个聚类内使用贪婪算法执行时频资源块的分配;第二阶段,利用资源补偿分配算法分配剩余的资源块,在考虑用户公平性的同时保证用户QoS。仿真结果表明,本文提出的资源分配方案能够有效提升系统吞吐量,同时保证用户QoS和公平性。

关键词：超密集网络聚类资源分配服务质量公平性

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基于深度LSTM与遗传算法融合的短期交通流预测模型

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无线电通信技术 2022年第5期48卷 836-843页

作者：李静宜丁飞张楠李湘媛顾潮南京邮电大学物联网学院江苏南京210003 南京邮电大学江苏省宽带无线通信和物联网重点实验室江苏南京210003

短期交通流预测是交通优化控制和智能服务的基础。由于交通流日内波动性明显,使用单层长短期记忆网络(LSTM)存在泛化能力不足的问题,堆叠多层LSTM易导致模型难以快速收敛。通过对LSTM神经网络架构的优化设计,提出一种深度LSTM与遗传算... 详细信息

短期交通流预测是交通优化控制和智能服务的基础。由于交通流日内波动性明显,使用单层长短期记忆网络(LSTM)存在泛化能力不足的问题,堆叠多层LSTM易导致模型难以快速收敛。通过对LSTM神经网络架构的优化设计,提出一种深度LSTM与遗传算法融合的交通流预测模型GA-mLSTM。首先,采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对LSTM层数、Dense层数、隐藏层神经元个数和Dense层神经元个数进行优化,确定GA-mLSTM模型的网络结构设计和最优参数;然后,基于GA-mLSTM模型的预测结果,使用差分运算对预测误差进行修正;最后,利用公开数据集对交通流预测性能进行评估并验证,实验结果表明:GA-mLSTM模型采用3层LSTM神经网络结构,融入遗传算法和差分计算后,能有效捕获路网交通流的波动特性,可以实现更准确的交通流预测。

关键词：交通流预测长短期记忆网络遗传算法差分处理

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基于CNN与多尺度特征融合的城市交通流预测模型

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计算机技术与发展 2022年第10期32卷 175-181页

作者：殷齐丁飞朱跃李静宜沙宇晨南京邮电大学物联网学院江苏南京210003 南京邮电大学江苏省宽带无线通信和物联网重点实验室江苏南京210003

随着出租车和网约车的日益普及,GPS数据生成大量的时空视频流数据,对城市交通流预测提供坚实的数据价值。传统城市流量预测方法存在精度低,目标区域受周围区域影响等问题。卷积神经网络在交通流预测上表现出色,但仍存在目标区域受全局... 详细信息

随着出租车和网约车的日益普及,GPS数据生成大量的时空视频流数据,对城市交通流预测提供坚实的数据价值。传统城市流量预测方法存在精度低,目标区域受周围区域影响等问题。卷积神经网络在交通流预测上表现出色,但仍存在目标区域受全局信息的干扰、低层网络的特征表征能力弱及高层下采样损失过多特征等问题。该文提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与多尺度融合机制的交通流预测模型MS-RSCNet(Multi-scale Residual Self Checking Network)。该模型采用了一种残差自校验网络(Residual Self Checking Network,RSCNet)结构,并引入融合多尺度特征的双向门控循环单元设计方案。通过公开数据集对交通流预测性能进行测试验证,相较于ST-ResNet、ARIMA、STAR等模型,MS-RSCNet模型具有更优的交通流预测性能。

关键词：交通流卷积神经网络残差自校验网络多尺度特征门控循环单元

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基于DQN的车载边缘网络任务分发卸载算法

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通信学报 2020年第10期41卷 172-178页

作者：赵海涛张唐伟陈跃赵厚麟朱洪波南京邮电大学教育部泛在网络健康服务系统工程研究中心江苏南京210003 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

为实现车辆终端用户任务执行时延与处理速率、能耗的最佳均衡关系,针对车联网的边缘接入环境,提出了一种基于深度Q网络(DQN)的计算任务分发卸载算法。首先根据层次分析法对不同车辆终端的计算任务进行优先级划分,从而为计算任务处理速... 详细信息

为实现车辆终端用户任务执行时延与处理速率、能耗的最佳均衡关系,针对车联网的边缘接入环境,提出了一种基于深度Q网络(DQN)的计算任务分发卸载算法。首先根据层次分析法对不同车辆终端的计算任务进行优先级划分,从而为计算任务处理速率赋予不同的权重建立关系模型;然后引入基于深度Q网络的边缘计算方法,以计算任务处理速率加权和为优化目标建立任务卸载模型;最后建立基于DQN的车辆终端自主最优任务卸载策略,最大化卸载决策制定模型的长期效用。仿真结果表明,相比Q学习算法,所提算法有效提高了任务执行效率。

关键词：车联网移动边缘计算计算卸载深度Q网络计算速率

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新型机会式NOMA协作多播方案

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通信学报 2020年第11期41卷 141-150页

作者：陆音陈继荣卞皓伟朱洪波南京邮电大学物联网学院江苏南京210003 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学教育部泛在网络健康服务系统工程研究中心江苏南京210003

将认知无线电技术应用于非正交多址接入(NOMA)协作多播系统,研究了将用户作为中继的可行性,提出了一种带参数的多播候选集的二级协作传输方案。该方案先由基数q选出候选集,再根据主用户和候选次用户之间的信道增益选出最佳的转发节点。... 详细信息

将认知无线电技术应用于非正交多址接入(NOMA)协作多播系统,研究了将用户作为中继的可行性,提出了一种带参数的多播候选集的二级协作传输方案。该方案先由基数q选出候选集,再根据主用户和候选次用户之间的信道增益选出最佳的转发节点。仿真结果表明,通过合理选择构造参数q,所提方案在减少次用户分集增益损失的同时,能够大幅提高主用户的分集增益。在N个多播用户组成的NOMA协作多播场景中,将主用户的分集增益从2提升到min(N-q+2, q+1),满足主用户可靠性的要求。

关键词：非正交多址接入协作多播中继选择认知无线电

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基于深度Q学习的室内无线网络资源分配算法

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计算机工程与科学 2021年第7期43卷 1250-1255页

作者：吕亚平贾向东路艺敬乐天西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003

针对室内无线网络中的能量消耗过大问题,提出了一种基于深度Q学习的家庭基站发射功率分配算法。首先构造深度学习网络(DLN),优化室内无线网络的能量效率;然后将能量消耗指数作为奖罚值,利用批量梯度下降法不断地训练DLN的权值。最后仿... 详细信息

针对室内无线网络中的能量消耗过大问题,提出了一种基于深度Q学习的家庭基站发射功率分配算法。首先构造深度学习网络(DLN),优化室内无线网络的能量效率;然后将能量消耗指数作为奖罚值,利用批量梯度下降法不断地训练DLN的权值。最后仿真结果表明,所提出的算法可以动态调整发射功率,在收敛速度和能量消耗优化方面明显优于Q学习算法和注水算法,可以有效地降低室内无线网络的能耗。

关键词：室内无线网络能量消耗功率分配深度Q学习

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基于NOMA的全双工多层异构网下行链路覆盖分析

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电子学报 2020年第6期48卷 1169-1176页

作者：杨小蓉贾向东范巧玲陈玉宛西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003

针对异构网(Heterogeneous Network,HetNet)无线回程,现有研究主要集中于提升网络吞吐量,而对回程覆盖性能研究较少.由此,本文构造了一种在小小区基站(Small cell Base Station,SBS)上结合全双工(Full-Duplex,FD)和非正交多址接入(Non-O... 详细信息

针对异构网(Heterogeneous Network,HetNet)无线回程,现有研究主要集中于提升网络吞吐量,而对回程覆盖性能研究较少.由此,本文构造了一种在小小区基站(Small cell Base Station,SBS)上结合全双工(Full-Duplex,FD)和非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术的大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)辅助多层HetNet模型.利用信干比(Signal-to-Interference Ratio,SIR)来模拟有源SBS的分布,得出不同类型接收端的干扰;然后推导了移动用户(Mobile User,MU)下行链路覆盖概率闭合表达式.仿真和数值结果表明,SBS下行链路覆盖概率会随着小小区下行链路功率共享系数的增加而减小;此外,通过对比NOMA和正交多址接入(Orthogonal Multiple Access,OMA)以及FD和半双工(Half-Duplex,HD)对下行链路覆盖性能的影响,本文提出的方案能显著提升网络性能.

关键词：异构网大规模多输入多输出非正交多址接入全双工功率共享

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混合频谱分配的三层异构网络覆盖概率分析

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计算机工程与科学 2021年第7期43卷 1226-1235页

作者：胡海霞贾向东叶佩文纪澎善敬乐天西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003

针对城市环境热点区域业务密集化部署带来的流量激增问题,将微微基站和毫微微基站密集部署在宏基站之上以达到分流的效果,构建了一个三层簇异构网络模型。为有效抑制层内和层间传输的严重干扰,提出了一种基于簇分类的改进共享频谱分配... 详细信息

针对城市环境热点区域业务密集化部署带来的流量激增问题,将微微基站和毫微微基站密集部署在宏基站之上以达到分流的效果,构建了一个三层簇异构网络模型。为有效抑制层内和层间传输的严重干扰,提出了一种基于簇分类的改进共享频谱分配方案。采用泊松簇过程和泊松洞过程对基站部署进行建模,详细描述了接收端精确的干扰统计特性,基于有效性准则给出了系统覆盖概率。同时还考虑了有序FBS级联方案和无序FBS级联方案2种情况。仿真结果验证了理论分析的正确性,揭示了网络参数对网络性能的影响。与无序FBS级联方案相比,有序FBS级联方案的性能增益很大程度上取决于PBS和FBS的覆盖半径。

关键词：异构网络密集部署泊松簇过程覆盖概率泊松洞过程

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