Scheduling Sensors by Tiling Lattices
假设无线通信传感器以规则的方式放置在网格的点上。通用通信协议允许传感器在任意时间广播消息，如果两个传感器同时广播，则可能导致问题。它示出，可以利用平铺的晶格推导出一个确定性的周期性的时间表，保证是无冲突的传感器的广播通信。所提出的时间表被证明是最佳的时隙的数量。
2008-06-07 cs.NI
Guaranteed Dynamic Scheduling of Ultra-Reliable Low-Latency Traffic via Conformal Prediction
Aalborg University（奥尔堡大学）；Technion–Israel Institute of Technology（以色列理工学院）
本文针对上行链路URLLC动态调度中预测不确定导致资源分配过多或不足的问题，提出一种基于在线保形预测的调度器，通过动态调整资源量，在不依赖预测器质量的情况下对可靠性和时延提供形式化保证。
2023-04-03 cs.LG cs.NI eess.SP
Approximation Algorithms for Link Scheduling with Physical Interference Model in Wireless Multi-hop Networks
研究了无线多跳网络中的链路调度问题。与大多数采用协议干扰模型仅考虑数据包碰撞的工作不同，本文提出的算法采用物理干扰模型来反映聚合信号干扰噪声比（SINR），这是对真实场景的更准确的抽象。首先，我们提出了一个集中式调度方法的基础上的线性规划（ILP）和解决它的近似解的基础上随机舍入方法。给出了得到保证的近似因子的概率界。然后，我们将集中式算法扩展到分布式解决方案，这在无线网络中是有利的。证明了采用分布式调度方法时，各链路可以无干扰传输，并给出了算法的近似比。
2009-10-27 cs.NI
A Classification Framework for TDMA Scheduling techniques in WSNs
在无线传感器网络（WSNs）中的主要挑战之一是由于多个节点在一个公共信道上位于附近的同时传输的冲突的缓解。基于TDMA的信道接入提供了节能和无冲突的传输。它特别适用于具有周期性传输模式和有保证的QoS要求的流量。由于这个原因，大量的TDMA调度算法可在文献中，因此，一个很好的数量的调查论文的TDMA调度算法已被写入。在这项工作中，我们提出了一种新的分类框架，现有的TDMA调度算法可用于无线传感器网络进行分类。针对现有的调查工作，建议的框架具有一定的新的维度（类别），现有的TDMA调度算法进行分类。此外，我们还为现有的分类引入了几个新的子类别，这将有助于研究人员区分两种TDMA调度算法，这些算法被认为与现有的分类方案相似。最后，我们还讨论了一些重要的工作，在建议的分类方案的背景下。
2020-02-02 cs.NI
Coverage probability in wireless networks with determinantal scheduling
Inria（法国国家信息与自动化研究所）；ENS（巴黎高等师范学院）；Huawei（华为）；University of Melbourne（墨尔本大学）；ACEMS（澳大利亚数学与统计前沿中心）
我们提出了一类新的算法随机调度网络传输。其思想是使用（离散）决定点过程（子集）来随机地将介质访问分配给潜在发射机的各种{ \em排斥}子集。这种方法可以被视为（空间）Aloha的自然扩展，它独立地调度传输。根据一般的路径损耗模型和瑞利衰落，我们表明，类似于Aloha，他们也受到优雅的分析的覆盖概率和传输尝试（也称为本地延迟）。这主要是由于明确的，决定性的形式的条件（棕榈）分布和封闭形式的表达式拉普拉斯功能的决定性过程。有趣的是，所得到的网络的性能特性是服从各种优化的调度参数，这是决定性的内核，允许使用的技术开发的统计学习与决定性的过程。确定性过程的成熟采样算法可以用来处理实现问题，这超出了本文的范围，但它为进一步的研究创造了路径。
2020-06-09 cs.LG cs.NI math.PR
Sensor and Sink Placement, Scheduling and Routing Algorithms for Connected Coverage of Wireless Sensor Networks
传感器是一种小型电子设备，它具有与其他传感器或直接与基站（接收器）进行感测，计算和通信的能力。在无线传感器网络（WSN）中，传感器监测一个区域，并通过路由将收集到的数据包发送到sink。在这项研究中，我们提出了一个混合-整数线性规划（MILP）模型，以最大限度地提高无线传感器网络进行所需的任务与有限的能源和预算的时间段的数量。我们的水槽和传感器的位置，调度，路由与连接覆盖（$SPSRC$）模型是第一个在文献中，结合了决定的位置的水槽和传感器，活动时间表部署的传感器，和数据流路由从每个活动传感器到其分配的水槽连接覆盖的网络在一个有限的规划范围。这个问题是NP--即使对于小的实例也很难解决。假设水槽的位置是已知的，我们开发的构造一个可行的解决方案的问题，逐步满足约束条件。然后，我们引入搜索算法来确定汇的位置，以最大限度地提高网络的生命周期。计算实验表明，我们的探试法可以找到接近最优的解决方案，在可接受的时间量相比，商业求解CPLEX 12.7.0。
2018-02-28 cs.NI eess.SP
Scheduling Under Fading and Partial Channel Information
我们考虑一个调度器的无线信道的下行链路时，只有部分信道状态信息是可用的调度。我们描述了网络的稳定区域，并提供了两个吞吐量最优的调度策略。我们还推导出一个确定性的界限，在网络中的平均数据包延迟。最后，我们提供了一个吞吐量最优的策略，在QoS约束下的网络时，实时和速率保证的数据流量可能存在。
2014-08-17 cs.NI math.OC
3D Placement and Orientation of mmWave-based UAVs for Guaranteed LoS Coverage
无人机（UAV）作为空中基站，由于其高度的灵活性和自主性，是提供无线通信的有前途的解决方案。此外，诸如延展实境等新兴服务需要高容量通信。为了实现这一点，毫米波（mmWave）和最近的太赫兹波段已经被考虑用于UAV通信。然而，在这些高频率下的通信需要到终端的视线（LoS），这些终端可能位于3D空间中，并且可能由于阻挡对象（如建筑物和树木）而具有极其有限的直视线（LoV）。在本文中，我们研究的问题，确定无人机的三维布局和方向，使用户有保证的LoS覆盖至少有一个无人机和无人机-用户对之间的信噪比（SNR）最大化。我们制定的问题作为一个整数线性规划（ILP）的问题，并证明其NP-困难。接下来，我们提出了一个低复杂度的基于几何的贪心算法来有效地解决这个问题。我们的仿真结果表明，该算法（几乎）总是保证LoS覆盖所有用户在所有考虑的模拟设置。
2021-04-27 cs.IT cs.MA cs.NI
LTE Cellular Networks Packet Scheduling Algorithms in Downlink and Uplink Transmission, A Survey
这篇综述论文提供了一个详细的解释长期演进蜂窝网络分组调度算法在下行链路和上行链路方向。首先解释在下行链路传输中使用的正交频分多址与在上行链路中使用的单载波频分多址之间的差异。然后，通过对用户与调度器之间的交互进行解释，说明了LTE下行链路和上行链路调度过程的区别。然后，通过分析上下行链路调度算法的公式、特点、最适用条件以及它们之间的主要区别，说明了最常用的上下行链路调度算法。本说明涵盖了最大载波干扰比、轮询、比例公平、最早截止日期优先、改进的EDF-PF、改进的最大加权延迟优先、指数比例公平、令牌交换机制、分组丢失率、质量保证、竞争性分组丢失公平、低复杂度、LC延迟、PF延迟、最大吞吐量、第一最大扩展和基于自适应资源分配的分组调度。最后，它提供了一些结论性意见。
2022-04-24 cs.NI
Sixsoid: A new paradigm for $k$-coverage in 3D Wireless Sensor Networks
三维无线传感器网络的覆盖问题一直是一个非常关键的问题。提出良好的覆盖模型意味着更节能的网络。$K$ -覆盖范围是一种模型，可确保$k$传感器覆盖给定三维感兴趣区域（FoI）中的每个点。当涉及到3D时，提出保证$k$覆盖的传感器部署变得比2D复杂得多。其基本思想是提出一个几何形状，保证是$k$ -通过采取传感器的特定安排覆盖，然后填充FoI将不重叠的副本，这个形状。在这项工作中，我们提出了一个新的形状的三维场景，我们称之为\textbf{Devilsoid}。在这项工作之前，提出用于3D覆盖的形状是所谓的\textbf{Reuleaux Tetrahedron}。我们的建设是出于建设，可以应用于2D版本的问题\cite{MS}，它暗示了更好的保证超过\textbf{Reuleaux Triangle}。我们在本文中的贡献是双重的，首先，我们展示了Devilsoid如何保证更多的覆盖体积超过Alleaux四面体，其次，我们展示了Devilsoid如何也保证更简单，更务实的部署策略的三维无线传感器网络。本文给出了Devilsoid的结构，计算了Devilsoid的体积，讨论了Devilsoid对无线传感器网络中$k$覆盖的影响。
2014-09-03 cs.NI
Algorithms for Network-on-Chip Design with Guaranteed QoS
我们提出的算法，设计有保证的服务质量的NoCs。给定一个拓扑结构，任务到处理单元的映射，以及任务之间的流量需求，该算法计算互连宽度，详细的静态路由，和周期性调度。不需要标头、控制消息或分段。该算法采用分数多商品流（MCF），确定互连的宽度以及微片的路线。MCF被舍入为周期性TDM调度，其被转换为交换机和网络接口的本地周期性控制。我们的算法是适用于大的情况下，因为每个阶段是有效的。该算法支持任意的拓扑结构和流量模式。允许沿多条路径进行路由，以提高利用率并降低延迟。我们实现了该算法，并测试了它与MCSL基准。实验表明，我们的解决方案是稳定的，满足所有的实时约束。
2015-09-01 cs.NI
Uplink Scheduling for LTE Video Surveillance Systems
由于物联网应用的激增，正在部署越来越多的机器对机器（M2M）设备。特别地，M2M应用之一，视频监控，已经被广泛讨论。长期演进（LTE）技术能够提供高速率的数据传输和大范围的覆盖，是作为M2M视频监控系统的有前景的标准。在本文中，我们研究了LTE视频监控系统中的性能最大化问题。给定一组对象和一组摄像机，每个摄像机都有自己的性能等级和覆盖范围。目标是通过将有限的资源分配给摄像机来最大限度地提高系统的性能，同时所有对象都应由选定的摄像机监视。我们提出了一种探试法来选择摄像机和分配资源给他们来解决这个问题。此外，为了降低LTE系统的负载，还提出了一种动态调整方法。
2015-01-01 cs.NI
Scheduling for VoLTE: Resource Allocation Optimization and Low-Complexity Algorithms
我们考虑调度和资源分配在长期演进（LTE）网络中的语音LTE（VoLTE）和尽力而为的数据用户。这两者之间的区别在于VoLTE用户获得调度优先级以接收其所需的服务质量。正如我们所展示的，严格的优先级会导致数据服务受到影响。我们提出了新的调度和资源分配算法，以最大限度地提高总和或比例公平（PF）之间的数据用户，同时满足VoLTE的需求。从本质上讲，我们使用VoLTE作为一个示例应用，既有保证的比特率，又有严格的应用特定要求。我们首先制定和解决的帧级优化问题的吞吐量最大化，但是，这会导致一个整数的LTE传输时间间隔（TTI）耦合的问题。然后，我们提出了一个TTI级的问题，解耦调度跨TTI。最后，我们提出了一个启发式，具有极低的复杂性。这些公式说明了在实施的标准中实现资源分配所需的细节。数值结果表明，TTI级方案的性能非常接近帧级上界。类似地，与TTI级优化和基线调度算法相比，启发式方案工作得很好。最后，我们表明，我们的PF优化保留了高公平性指标特征PF调度。
2019-01-08 cs.NI
A Scheduler for Unsolicited Grant Service (UGS) in IEEE 802.16e Mobile WiMAX Networks
大多数的IEEE 802.16e移动WiMAX调度建议的实时流量使用未经请求的授权服务（UGS）的重点是吞吐量和保证的延迟。延迟变化或延迟抖动以及突发开销的影响尚未被研究。本文介绍了一种新的技术，称为交换最小最大（SWIM）的UGS调度，不仅满足最佳吞吐量的延迟约束，但也最小化延迟抖动和突发开销。
2016-03-25 cs.NI
Cross-Layer Scheduling for Cooperative Multi-Hop Cognitive Radio Networks
针对协作多跳认知无线电网络（CRN）中次用户协助主用户进行多跳传输并获得频谱共享授权的问题，设计了跨层最优调度算法。我们建立两个模型，两种不同类型的PU，对应于弹性和非弹性服务类。对于具有弹性服务的CRN，PU最大化其吞吐量，同时将信道的时间共享分配给与SU的辅助成比例的SU。对于非弹性的情况，PU被保证最小效用。该算法在弹性PU模型下可以实现任意接近最优PU吞吐量，而在非弹性PU模型下可以实现任意接近最优SU效用。这两种算法提供了确定性的上限PU队列积压。此外，我们展示了吞吐量/实用程序和PU的平均端到端延迟上限这两种算法之间的权衡。此外，该算法的工作积压以及任意到达率系统。
2011-06-03 cs.NI
Modelling on the Guaranteed QoS for Wireless Sensor Networks: A Network Calculus Approach
无线传感器网络是近十年来新兴的高技术领域之一。它们的实时应用要求提供有保证的服务质量（QoS）。本文的主要贡献是一个系统框架和保证QoS模型，适合于无线传感器网络。为此，我们开发了一个基于虚拟缓冲区共享的传感器节点模型，并提出了一个两层调度模型，使用网络演算。在此基础上，给出了一个QoS保证模型，包括缓冲队列长度/时延/有效带宽的上界，单跳/多跳时延/抖动/有效带宽的上界。数值结果表明，系统框架和保证QoS模型对于不同类型的流（包括自相似业务流）具有可扩展性，并且流量调节器参数和传感器节点服务曲线对它们有影响。我们的建议导致缓冲区尺寸，保证QoS的支持和控制的无线传感器网络。
2011-04-24 cs.NI cs.PF
Dependable k-coverage algorithms for sensor networks
由于各种原因，例如鲁棒性、容错或增加的准确性，在传感器网络应用中经常需要冗余感测能力。同时，高传感器冗余提供了通过为某些传感器安排睡眠间隔来增加网络寿命的可能性，并且仍然在剩余活动传感器的帮助下提供连续服务。本文提出了集中式和分布式算法来解决k-覆盖感知问题，并最大化网络生存时间。在物理上可能的情况下，所提出的鲁棒受控贪婪睡眠算法提供有保证的服务，独立于网络中的节点和通信错误。该算法的性能进行了说明，并通过仿真例子的随机解的结果进行比较。
2007-10-21 cs.NI
On Cell Association and Scheduling Policies in Femtocell Networks
毫微微蜂窝基站被认为有效地提高了网络覆盖和容量，并由于无线传输范围的减小而降低了功耗。虽然极具吸引力，但要充分挖掘其潜力，还需要解决大量具有挑战性的问题。在本文中，我们研究的问题，在毫微微蜂窝网络的小区关联和服务调度。除了卸载宏基站（MBS）流量的总体目标，我们还旨在最大限度地减少用户请求的服务的延迟，同时考虑开放和封闭的访问策略。我们表明，小区关联问题是NP-难的，并提出了几个近最优的解决方案的算法分配用户到基站（BS），包括顺序固定算法，舍入近似算法，贪婪近似算法，和一个随机算法。对于服务调度问题，我们开发了一个优化算法，以最小化与同一BS相关联的用户的平均等待时间。所提出的算法的性能界限，近似比，和最优性进行了分析，并与模拟评估。
2013-12-06 cs.NI
Scheduling Stochastic Real-Time Jobs in Unreliable Workers
我们考虑一个分布式计算网络，由一个主节点和多个处理不同类型任务的工作节点组成。主机正在运行多个应用程序。每个应用程序随机生成具有严格作业截止日期实时的【形】作业，其中每个作业是由应用程序指定的某些类型的任务的集合。实时的【形】作业只有在其所有任务都由相应的工作者在截止日期内完成时才完成。此外，我们考虑不可靠的工人，其处理速度是不确定的。由于工人的有限的处理能力，调度算法的工人的工作是需要最大限度地提高平均完成的作业数为每个应用程序。在分布式计算网络中，调度问题不仅至关重要，而且很实用。在本文中，我们开发了两个调度算法，即可行性最优调度算法和近似调度算法。可行性最优调度算法能够满足最大范围的应用需求，平均完成作业数最多。然而，当应用程序数量较大时，可行性最优调度算法具有较高的计算复杂性。为了解决这个问题，近似调度算法提出了一个保证近似比在最坏的情况下。通过计算机模拟，在一般情况下对近似调度算法进行了验证。
2020-01-30 cs.DC cs.NI
Analysis, Modification, and Implementation (AMI) of Scheduling Algorithm for the IEEE 802.116e (Mobile WiMAX)
移动WiMAX（Worldwide Interoperability for Microwave Access）被誉为最有前途和潜力的宽带无线技术。随着知识支持服务时代的稳步发展，普及率也不断上升。特别是移动WiMAX正被预测为一个真正的和战略性的福音，为发展中国家，如印度，由于其无线覆盖面积是惊人的高。移动WiMAX已经引起了寻求部署高性能但具有成本效益的宽带无线网络的运营商的极大兴趣。基于IEEE 802.16 e标准的移动WiMAX系统将被研究用于提供服务质量的目的。作为一项技术挑战，无线电资源管理将被主要考虑，主要是昂贵的频谱和日益增长的用户数量要求越来越高的应用。需要提供以不同特性保证的服务质量（QoS）。作为一种可能的解决方案，调度算法将被主要考虑，并将描述目前公知的算法。在本文中，我们强调了移动WiMAX技术的以下关键问题。本文具体就以下几个方面进行了详细的论述。- IEEE 802.16服务等级的QoS要求，实现高效的无线资源管理。- 赤字循环调度算法。- 改进的缺陷轮循调度算法（MDRR）的属性、性质和体系结构.使用OPNET Modeler软件的系统模型和场景。- 模拟限制和约束。
2010-03-07 cs.NI
Scheduling for Multi-Camera Surveillance in LTE Networks
蜂窝网络中的无线监控变得越来越重要，而商用LTE监控摄像头现在也可用。然而，大多数调度算法在文献中的吞吐量，公平性，或利润为基础的方法，这是不适合无线监控。因此，在本文中，我们探讨的资源分配问题的多摄像头监控系统在3GPP长期演进（LTE）上行链路（UL）网络。我们最大限度地减少分配的资源块（RB）的数量，同时保证LTE UL网络中的监控系统的覆盖要求。具体来说，我们制定的摄像机集资源分配问题（CSRAP），并证明该问题是NP-难的。然后，我们提出了一个非线性规划公式的一般情况下，找到最佳的解决方案。此外，我们提出了一个基线算法，并设计了一个近似算法来解决这个问题。基于真实监控地图和合成数据集的仿真结果表明，与现有的LTE网络方法相比，该方法可以有效地减少分配的RB数量。
2015-03-28 cs.NI
Optimal $k$-Coverage Charging Problem
无线可充电传感器网络是由带有可充电电池的传感器节点和用于充电的移动充电器组成的，它逐渐成为解决无线传感器网络（WSN）能量受限瓶颈的一种有效方法。在本文中，我们专注于移动充电器调度和路径优化的情况下，其中的$k$覆盖能力的网络系统需要保持。我们制定了最佳的$k$覆盖充电问题的移动充电器充电的传感器节点在其估计的充电期限内的约束下，保持$k$覆盖能力的网络系统，以最小化每次旅行的能源消耗的目标。我们的困难的问题，即使找到一个可行的路径的平凡的情况下的问题是一个NP完全的。我们模型的问题，并应用动态规划设计一个算法，找到一个精确的解决方案，最佳的$k$覆盖收费问题。然而，计算复杂性对于大规模网络仍然是禁止的。然后，我们介绍了深度Q学习，一种强化学习算法来解决这个问题。
2019-05-12 cs.NI
Distributed Link Scheduling with Constant Overhead
本文提出了一类新的简单的，分布式算法在无线网络中的调度。该算法通过对现有时间表的简单本地更改以分布式方式生成新的时间表。该类由整数$k\geq 1$参数化。我们表明，我们的类的算法$k$实现$k/(k+2)$的容量区域，对每个$k\geq 1$。该算法具有小的和恒定的最坏情况开销：具体地，算法$k$使用小于网络中相邻节点之间的$4k+2$往返时间的{ \em（a）}时间，以及对于任何$k$，任何给定节点的{ \em（b）}最多三次控制传输来生成新调度。控制信号是明确规定的，并且面临与正常数据传输相同的干扰效应。我们的分布式无线调度算法的类是第一个保证实现任何固定比例的容量区域，同时使用小而恒定的开销，不与网络规模的规模。参数$k$明确地捕获控制开销和调度器吞吐量性能之间的权衡，并提供了一个调整旋钮，协议设计人员可以使用它来在实践中利用这种权衡。
2006-11-14 cs.NI cs.PF
Formal Probabilistic Analysis of a Wireless Sensor Network for Forest Fire Detection
无线传感器网络（WSNs）已被广泛用于森林火灾检测，这被认为是一个致命的威胁在世界各地。在这种情况下，传感器节点的能量节约是最大的挑战之一，随机调度经常被应用于克服这一点。传统上，这些随机调度方法的性能分析是通过纸和笔的证明方法或模拟来完成的。这些传统的技术不能确定100%的准确性，因此不适合分析安全关键型应用，如使用无线传感器网络的森林火灾检测。在本文中，我们提出了克服这一限制，通过应用正式的概率分析，定理证明，以验证调度性能的现实世界的无线传感器网络的森林火灾检测使用的k-集随机算法作为一种节能机制。特别是，我们正式验证的覆盖强度的预期值，不相交的子集的总数的上限，对于一个给定的覆盖强度，和节点的总数的下限。
2013-07-31 cs.LO cs.NI
LP-Based Algorithms for Scheduling in a Quantum Switch
ECE, CSL, NCSA（电气与计算机工程学院，计算机系统实验室，国家超级计算应用中心）
针对具有随机纠缠生成、有限量子存储和退相干的量子交换机，提出一种多项式时间复杂度的LP调度策略，通过匹配多面体随机分解实现稳定调度，并证明其吞吐量下界随内存增大指数收敛至无限缓冲极限。
2026-06-17 cs.NI math.OC math.PR
