Practical Resource Allocation Algorithms for QoS in OFDMA-based Wireless Systems
在这项工作中，我们提出了一个有效的资源分配算法基于OFDMA的无线系统支持异构业务。该算法为数据用户提供比例公平性，为实时用户提供短期速率保证。基于QoS要求、缓存占用率和信道条件，提出了一种时延受限会话的速率要求确定方案。然后，我们制定和解决的比例公平速率分配问题的速率要求和功率/带宽的限制。仿真结果表明，该算法相对于基准算法有明显的改进。
2007-11-08 cs.NI
Ensuring QOS Guarantees in a Hybrid OCS/OBS Network
边缘节点的突发汇聚是光突发交换网络的关键技术之一，它直接影响到网络的流量特性和丢包率。本文提出了一种支持QoS的光突发组装技术，该技术能够根据业务量的增减自动调整阈值，减少业务突发，并生成相应的突发数据包（BDP）和突发控制包（BCP）。除了突发聚合技术之外，还描述了通过恢复方法的分组恢复技术。由于物理光链路故障而导致的数据分组丢失目前不包括在QoS描述中。这种链路故障也是一个严重的问题，它降低了发射机节点的数据吞吐量。从这种链路故障中恢复数据的机制对于保证每个用户所需的QoS至关重要。因此，本文还将讨论一个具体的协议，以减少分组丢失，利用光电路交换（OCS）和光突发交换（OBS）技术的特点。
2012-04-06 cs.NI
QoS Categories Activeness-Aware Adaptive EDCA Algorithm for Dense IoT Networks
IEEE 802.11网络在支持和部署物联网（IoT）方面发挥着重要作用。物联网的实现取决于网络处理大量站点和传输的能力，以及支持服务质量（QoS）的能力。IEEE 802.11网络通过应用具有静态参数的增强型分布式信道接入（EDCA）来启用QoS，而不管现有网络容量或QoS的哪个接入类别（AC）已经是活动的。我们在本文中的目标是提高802.11网络中的上行链路接入的效率，因此，我们提出了一种算法称为QoS类别活动感知自适应EDCA算法（QCAAAE），适应竞争窗口（CW）的大小，仲裁帧间间隔数（AIFSN）值取决于相关的站（STA）的数量，并考虑每个AC的存在。对于不同的业务场景，仿真结果证实了所提出的算法在吞吐量（平均增加23%）和重传尝试率（平均减少47%）方面的优越性，考虑到可接受的延迟敏感的延迟服务。
2019-06-07 cs.NI
End-to-End Service Delivery with QoS Guarantee in Software Defined Networks
软件定义网络（SDN）预计将对未来网络产生重大影响。尽管SDN的实现已经取得了令人兴奋的进展，但在未来互联网中应用这种新的网络模式来支持端到端的QoS提供面临着一些新的挑战。互联网中共存的自治网络域和互联网上部署的不同用户应用程序需要统一的服务交付平台（SDP），该平台能够实现高层网络抽象和域间协作，以实现端到端服务提供。然而，目前可用的SDN技术缺乏用于支持这样的平台的有效机制。在本文中，我们首先提出了一个SDP框架，应用网络即服务（NaaS）的原则，提供网络抽象和编排端到端的服务提供在基于SDN的未来互联网。然后，我们重点研究了两个使能技术，这样的SDP，以实现QoS保证，即网络抽象模型和端到端的资源分配计划。具体来说，我们提出了一个通用的模型抽象的网络域提供的服务能力，并开发一种技术，用于确定所需的带宽在网络域中的端到端的服务提供QoS保证。本文的分析和数值计算结果表明，基于NaaS的SDP不仅简化了SDN服务和资源管理，而且提高了端到端QoS提供的带宽利用率。
2018-03-28 cs.NI
Statistical QoS Provisioning Architecture for 6G Satellite-Terrestrial Integrated Networks
本文针对6G星地一体化网络中mURLLC服务的严格QoS需求，在有限块长机制下提出统计QoS保障方案，构建融合AoI、时延和可靠性的新型统计QoS度量，并通过仿真验证其有效性。
2024-06-07 cs.NI cs.SY eess.SY
Exploring Machine Learning for Classification of QUIC Flows over Satellite
由于加密传输信息（例如，在HTTP加密隧道之后），其防止中间结点访问端到端传输报头。本文提出了一种基于自动业务分类的地面和卫星通信混合网络中支持服务质量（QoS）的体系结构。流量配置文件通过机器学习（ML）算法使用QUIC连接的一系列数据包大小和到达时间来构建。因此，所提出的QoS方法不需要路径的显式设置（即，它提供软QoS），而是在网络内采用代理来验证流符合给定的业务简档。一系列ML模型的结果鼓励将ML技术集成到SATCOM设备中。以低成本获得更高的计算能力为这些技术的实现创造了肥沃的土壤。
2022-07-08 cs.NI
Stable Routing for achieving Quality of Service in wireless Sensor Networks
由于无线传感器网络中资源的缺乏以及网络拓扑结构的频繁变化，无线传感器网络的组网是一项具有挑战性的任务。虽然人们已经对Internet等网络中的QoS支持做了大量的研究，但是这些研究并不适合无线传感器网络，对无线传感器网络的QoS支持仍然是一个悬而未决的问题。在本文中，已经提出了一种新的方案，以实现QoS的数据包传输，多个连接，更好的电源管理和稳定的路由故障的情况下。它提供了对分布式处理的快速适应、动态链接、低处理开销和始终无循环。该方案已被纳入使用QDPRA协议和广泛的仿真性能进行了研究，它清楚地表明，该方案在不同的网络场景下表现非常好。
2013-01-17 cs.NI
A Novel Hierarchical Ant based QoS aware Intelligent Routing Scheme for MANETS
West Bengal University of Technology（西孟加拉技术大学）
移动自组网是移动设备的集合，没有集中控制，也没有预先存在的基础设施。由于节点的移动性，在这种类型的网络中的路由过程中支持QoS是一个非常具有挑战性的任务。为了解决这种类型的开销，许多路由算法与聚类方法已被提出。分簇是一种有效的网络性能、路由协议设计、服务质量等资源管理方法。大部分平面网络结构包含同质的节点容量，但在实时的节点具有异构的容量和传输功率。分层路由提供了通过这种异构节点的路由。在这里，路由可以分层记录，跨集群，以增加路由的灵活性。除此之外，它还增加了路由的可扩展性和鲁棒性。在本文中，一种新的基于蚂蚁的QoS感知路由提出了一个三级层次簇的拓扑结构在移动自组网中，这将是更可扩展性和效率相比，平面架构，并会提供更好的吞吐量。
2013-12-07 cs.AI cs.NI
Scheduling for Cloud-Based Computing Systems to Support Soft Real-Time Applications
基于云的计算基础设施提供了支持实时的【形】处理工作负载的有效手段，虚拟化基站处理和协作视频会议。本文讨论了一个计算系统的资源分配与多个资源支持异构的软实时的【形】应用程序受到服务质量（QoS）的限制，失败，以满足处理的最后期限。我们开发了一个通用的外部边界上的可行的QoS区域的非透视资源分配政策，和一个自然类的政策的基础上动态优先级的应用程序的任务，有利于那些最大的（QoS）赤字的内部边界。这为研究两种自然资源分配策略的效率提供了途径：（1）针对具有可变工作负载的应用的基于优先级的贪婪任务调度，以及（2）针对具有确定性工作负载的应用的基于优先级的任务选择和最优调度。当任务处理期限相对较大和/或计算资源的数量较大时，这些简单策略的接近最优性出现。分析和模拟表明，大量的资源节省，这种政策的保留为基础的设计。
2016-03-07 cs.NI
Collaborative Intelligence for UAV-Satellite Network Slicing: Towards a Joint QoS-Energy-Fairness MADRL Optimization
本文提出了一种基于多智能体深度强化学习的无人机-卫星网络切片框架，通过联合优化服务质量、能耗和公平性，实现更高效的资源分配和网络性能提升。
2025-12-09 cs.NI
Resource Allocation in Wireless Networks with RF Energy Harvesting and Transfer
射频（RF）能量收集和传输技术最近已经成为为下一代无线网络供电的替代方法。由于这种新兴技术能够主动补充无线设备，因此它在支持具有服务质量（QoS）要求的应用方面是有利的。本文重点讨论具有RF能量收集能力的无线网络（称为RF能量收集网络（RF-EHN））中的资源分配问题。首先，我们提出了一个RF-EHN的概述，其次是各种问题的审查有关资源分配。然后，我们提出了一个案例研究的接收机操作策略，这是至关重要的RF-EHN的设计。我们专注于QoS支持和服务差异化，这是以前的文献中没有提到的。此外，我们概述了一些开放的研究方向。
2014-05-22 cs.NI
Competitive advantage of URLLC vs. eMBB for supporting timeliness-relevant services
本文从经济学角度评估在双寡头场景下，基于URLLC和eMBB的5G网络支持信息年龄相关数据服务的差异，得出URLLC能为服务提供商带来竞争优势且在QoS约束严格时用户处境略好的结论。
2024-04-26 cs.NI econ.TH
Triple-Band Scheduling with Millimeter Wave and Terahertz Bands for Wireless Backhaul
随着移动业务需求的爆炸式增长，密集部署的宏小区下的小小区对于5G及更高级别的无线网络具有巨大的潜力。在本文中，我们考虑的问题，支持不同的QoS要求的业务流，利用三个高频段，即，28GHz频带、E频带和太赫兹（THz）频带。三个频带的合作有助于最大化满足QoS要求的流的数量。为了解决制定的非线性整数规划问题，我们提出了一个三带调度方案，可以选择最佳的调度频带之间的三个不同的频带为每个流。所提出的方案还有效地利用资源调度流传输的时隙。大量的模拟表明，该计划的优越性能超过三个基线计划的完成流的数量和系统吞吐量。
2022-05-28 cs.IT cs.NI math.IT
Distributed interference management using Q-Learning in Cognitive Femtocell networks: New USRP-based Implementation
毫微微小区网络已经成为支持5G系统的高数据率的有前景的解决方案，其中使用小型毫微微小区来执行小区密集化。然而，毫微微小区网络具有许多挑战。毫微微小区网络的主要挑战之一是干扰管理问题，其中在宏小区范围内部署毫微微小区可能降低宏小区的性能。在本文中，我们使用强化学习方法开发了一个新的平台，用于研究分布式毫微微蜂窝网络中的干扰管理。我们设计了一个完整的MAC协议来执行分布式功率分配使用Q-学习算法，其中独立和协作学习的方法被应用到跨网络节点。Q-学习算法的目标是最大化聚合毫微微小区容量，同时保持宏小区用户的QoS。此外，我们提出了实现的算法使用GNURAdio和USRP平台。在宏小区容量收敛到目标容量和聚合毫微微小区容量的改进方面进行性能评估。
2016-04-16 cs.NI
PMIPv6 Integrated with MIH for Flow Mobility Management: a Real Testbed with Simultaneous Multi-Access in Heterogeneous Mobile Networks
多宿主移动设备数量的指数级增长正在改变我们连接互联网的方式。我们的移动设备在流量和QoS要求方面需要更多的网络资源。不幸的是，多宿主设备很难通过多个链路同时连接到网络。目前的工作增强了多宿主设备的网络接入部署的接入技术不可知。这种增强是通过同时使用所有移动设备接口，并通过最方便的访问技术路由每个单独的数据流来实现的。所提出的解决方案只部署在网络侧，它扩展了代理移动IPv6与流的移动性在一个完全透明的方式移动节点。事实上，它特别关注切换机制，通过改进网络中节点的检测和附着，在解决方案中包含IEEE 802.21标准。这提供了必要的实施和集成细节，以扩展具有毫微微小区设备的网络拓扑。每个毫微微小区配备有支持各种接入技术集合的各种网络接口。还存在根据每个数据流的QoS / QoE QoS来单独管理每个数据流的决策实体。所提出的解决方案已经过开发，并通过实际原型进行了广泛的测试。评估结果表明，使用该解决方案的开销是可以忽略不计的相比，所提供的优点，如：流的移动性的支持，VoIP功能的实现，会话的连续性，尽管流的移动性，其低开销，其高可扩展性，以及所提出的解决方案的用户终端的完全透明。
2021-04-13 cs.NI
Slicing for AI: An Online Learning Framework for Network Slicing Supporting AI Services
College of Engineering, Qatar University（卡塔尔大学工程学院）；College of Electrical Engineering, Mathematics, and Computer Science, TU Delft（代尔夫特理工大学电气工程、数学与计算机科学学院）
本文针对6G网络中AI服务的网络切片问题，提出在线学习框架优化资源分配，平衡准确性、延迟和成本等KPI，通过减少决策空间加速学习，实验证明能高效收敛到最优决策。
2024-10-20 cs.LG cs.NI
Architectural Design Alternatives based on Cloud/Edge/Fog Computing for Connected Vehicles
随着车辆在人们的日常生活中发挥越来越重要的作用，对更安全和更舒适的驾驶体验的要求已经出现。互联车辆（CV）可以提供实现这些要求的使能技术，并引起了学术界和工业界的广泛关注。这些需求要求一个精心设计的计算架构，以支持CV应用程序的服务质量（QoS）。云计算、边缘计算和雾计算等计算卸载技术可以帮助CV处理计算密集型和大规模计算任务。此外，不同的云/边缘/雾计算架构适合于支持具有高度不同的QoS要求的不同类型的CV应用，这证明了计算架构设计的重要性。然而，大多数针对CV的云/边缘/雾计算的现有调查都忽略了计算架构设计，它们（i）只关注一个特定的计算架构，（ii）缺乏对不同架构替代方案的好处，研究挑战和系统要求的讨论。在本文中，我们对基于云/边缘/雾计算的CV的不同架构设计方案进行了全面的调查。本文的贡献是：（i）对现有的基于云/边缘/雾计算的CV架构设计方案进行了全面的文献调查，（ii）提出了基于云/边缘/雾计算的CV计算架构的新分类：计算辅助和计算使能的架构，（iii）基于CV系统的功能需求，对CV的不同云/边缘/雾计算架构进行全面比较，包括优势、劣势和研究挑战。
2020-09-26 cs.NI
Evaluating Wi-Fi Performance for VR Streaming: A Study on Realistic HEVC Video Traffic
Universitat Pompeu Fabra（庞培法布拉大学）
本文通过仿真实验研究了Wi-Fi网络在支持真实VR流媒体时的性能，发现Intra-refresh编码能有效降低延迟波动并提升服务质量，支持最多4个CBR 100 Mbps的VR用户
2026-01-23 cs.MM cs.NI eess.IV
AI in 6G: Energy-Efficient Distributed Machine Learning for Multilayer Heterogeneous Networks
New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院）
要支持具有严格服务质量（QoS）要求的极端异构应用，熟练的网络管理至关重要;在设想复杂和超密集的6 G移动异构网络（HetNet）时，更是如此。从环境和经济的角度来看，非同质的QoS需求阻碍了设想的鲁棒网络的能量足迹和运营成本的最小化。因此，网络智能化有望在实现这些复杂目标方面发挥重要作用。人工智能（AI）和移动网络的融合将允许网络功能的动态和自动配置。机器学习（ML）是人工智能的支柱之一，将有助于预测网络负载和资源利用率的变化，估计信道条件，优化网络切片以及增强安全性和加密。然而，众所周知，ML任务本身会产生巨大的计算负担和能源成本。为了克服这些障碍，我们提出了一种新的基于层的HetNet架构，该架构可以在网络层和实体之间最佳地分配与不同ML方法相关的任务;这样的HetNet拥有多个访问方案以及设备到设备（D2 D）通信，通过协作学习和通信来提高能源效率。
2022-06-04 cs.DC cs.LG cs.NI
An SDN hybrid architecture for vehicular networks: Application to Intelligent Transport System
车载网络是智能交通系统（ITS）的基石之一。它们有望为移动车辆提供无处不在的网络连接，同时支持各种ITS服务，其中一些服务在延迟和可靠性方面具有非常严格的要求。两种车辆联网技术被设想为共同支持ITS服务的全部范围：用于直接车对车/路侧单元（RSU）通信的DSRC（专用短程通信）和蜂窝技术。据我们所知，文献中的方法通常根据其要求在每个网络上划分ITS服务，并且一个单一的网络负责支持每个服务。那些考虑两种网络技术以提供多路径路由、负载均衡或路径分裂以获得更好质量的ITS服务体验的技术显然假定单独控制的网络。在SDN（软件定义网络）的保护伞下，我们在本文中提出了一种混合网络架构，使网络的联合控制提供连接到多个家庭的车辆，也探索这样的架构带来的机会。我们通过一些用例表明，除了SDN带来的灵活性和细粒度可编程性之外，它还为开发有效的网络控制算法开辟了道路，这些算法是成功支持ITS服务的关键，特别是那些具有严格QoS的服务。我们还展示了这些算法如何也可以受益于与车辆发展的环境或背景相关的信息（交通密度，计划轨迹等），这些数据可以很容易地被数据提供商收集，并通过云提供。
2018-01-08 cs.NI
5G Network Slicing as a Service Enabler for theAutomotive Sector
本研究针对汽车领域应用5G网络切片的空白，分析前代蜂窝技术的局限与挑战，阐述网络切片的使能作用，给出其对车企有效的成本均衡条件，并通过真实5G测试验证了OTA更新与其他服务共存时的性能提升。
2025-01-15 cs.NI
Dynamic Frequency Management in 802.11-based Multi-Radio Wireless Networks
在802.11网格部署中，有效的信道选择对于最小化同信道设备之间的争用和干扰并且从而支持多个QoS敏感的应用是必不可少的。已经提出了一些协议用于在这样的网络中的频率分配，但是它们不解决端到端的问题。在本文中，我们提出了一个一般配方的信道选择问题，同时考虑到性能的网状接入和网状回程。此外，我们提出了ARACHNE，路由感知的无线网状网络的信道选择协议。ARACHNE在自然界中是分布式的，并受到我们在无线测试平台上的测量的激励。我们的协议的主要新颖之处在于采用了一个度量，该度量可以捕获网络中不同路由的端到端链路负载。ARACHNE优先将低干扰信道分配给以下链路：（a）需要服务高负载聚合业务和/或（b）已经遭受显著水平的竞争和干扰。我们的协议考虑到每个设备的潜在接口（无线电）的数量，并分配这些接口的方式，有效地利用可用的信道容量。我们评估ARACHNE通过广泛的，tracedriven模拟，我们表明，接近最佳的信道选择。我们观察到，我们的协议提高了总的网络吞吐量，相比其他三个代表性的信道分配方法在文献中。
2012-11-04 cs.NI
Fog Assisted Cloud Models for Smart Grid Architectures- Comparison Study and Optimal Deployment
云计算（CC）是满足现代智能电网（SG）存储和计算需求的关键驱动力。然而，由于网关中心部署在集中和遥远的偏远地区，因此无法保证SG服务的体验质量（QoE）属性，即延迟、带宽、能耗和网络成本。雾计算（FC）将处理能力扩展到网络边缘，为SG的关键任务需求提供位置感知、低延迟和延迟敏感的分析。在这项工作中，我们首先检查了基于云的SG架构的当前状态，并强调了采用FC作为可持续和实时SG分析技术推动者的动机。然后，我们提出了一个分层的FC架构，以支持大量的物联网设备集成到未来的SG。根据这种架构，我们提出了一个成本优化框架，共同调查数据消费者关联，工作负载分布，虚拟机的放置和QoS约束，以实现可行的部署FC模型在SG网络。制定MINLP问题，然后使用改进的差分进化（MDE）算法求解。根据真实世界参数对所提出的框架进行的综合评估表明，对于近50%的应用程序请求实时服务的基础设施，雾计算的整体服务延迟几乎减少到通用云范式的一半。还观察到，雾辅助云框架将纯云计算范例的聚合电力消耗降低了40%以上。
2018-05-14 cs.NI
Self-Evolving Integrated Vertical Heterogeneous Networks
6 G及以后的网络趋向于完全智能和自适应的设计，以便在维持通用无线接入和支持广泛的服务和用例方面提供更好的操作灵活性，同时有效地处理网络复杂性。这种增强的网络灵活性将需要在设计网络体系结构和资源管理方面开发自演进能力，以智能地利用资源、降低运营成本并实现令人垂涎的服务质量（QoS）。为了实现这种能力，考虑集成垂直异构网络（VHetNet）架构的必要性似乎是不可避免的，因为它具有高度的固有灵活性。此外，采用智能框架是自进化网络处理实时网络优化问题的另一个关键要求。因此，在这项工作中，提供一个更好的洞察网络架构设计，以支持自我进化的网络，我们强调集成VHetNet架构的优点，同时提出了一个智能框架，自我进化的集成垂直异构网络（SEI-VHetNets）。与SEI-VHetNet架构的挑战，对网络管理的影响也研究了考虑一个广义的网络模型。此外，目前的文献集成VHetNet的网络管理以及人工智能（AI）/机器学习（ML）解决方案的最新进展进行了讨论。因此，确定了在SEI-VHetNet中集成AI/ML的核心挑战。最后，潜在的未来研究方向，为提高自主和自我进化能力的SEI-VHetNets进行了讨论。
2022-12-30 cs.NI
Feasibility Study of Enabling V2X Communications by LTE-Uu Radio Interface
与传统的无线网络相比，下一代无线网络的目标是具有不同QoS要求的不同业务，从带宽消耗的视频业务到中等和低数据速率的机器类型业务，并且支持严格的延迟要求。其中一项新兴的服务是利用无线网络来提高车辆的交通效率和公共安全。然而，严格的分组端到端（E2 E）延迟和超低的传输失败率对传统网络提出了具有挑战性的要求。换句话说，下一代无线网络需要支持涉及新的关键性能指标（KPI）而不是传统度量（诸如传统系统中的小区吞吐量）的超可靠低延迟通信（URLLC）。在本文中，执行关于应用当今的LTE网络基础设施和LTE-Uu空中接口来提供URLLC类型的服务的可行性研究，其中通信发生在两个业务参与者（例如，车辆对车辆和车辆对行人）。为了进行这项研究，提出了一种蜂窝车辆到任何东西（V2X）通信的评估方法，其中分组E2 E延迟和成功传输率被认为是关键性能指标（KPI）。然后，我们描述了评估的模拟假设。在此基础上，仿真结果表明，LTE网络的性能，满足新的URLLC的要求。此外，敏感性分析也进行了关于如何进一步提高系统性能，以使新出现的URLLC服务。
2017-08-02 cs.NI
Drone-Enabled Load Management for Solar Small Cell Networks in Next-Gen Communications Optimization for Solar Small Cells
Birla Institute of Technology and Science Pilani（比拉理工科学技术学院皮拉尼分校）；Sardar Patel Institute of Technology（萨达尔·帕特尔技术学院）；Ajay Kumar Garg College of Engineering（阿贾伊·库马尔·加工程技术学院）
针对5G及未来网络能源约束，提出利用无人机搭载空中基站在太阳能小蜂窝微电网间转移负载，实现稳定电力再分配，降低复杂度并减少基站断电。
2023-11-05 cs.LG cs.NI
Intelligent Task Offloading: Advanced MEC Task Offloading and Resource Management in 5G Networks
Clemson University（克莱姆森大学）
针对5G网络中用户设备任务卸载与资源分配需求，提出融合URLLC、mMTC要求且基于近端策略优化的MEC智能资源分配方法，仿真验证其在时延和功耗上均优于基线模型。
2025-01-08 cs.AI cs.DC cs.NI
