Wireless Connectivity and Capacity
假设$n$无线收发器位于平面中，无线通信中的基本问题是在它们上构造强连接有向图，使得可以在尽可能少的时隙中调度组成链路，假设干扰的SINR模型。在本文中，我们提供了一个算法，连接$O(\log n)$槽中的任意点集，以前的最佳界的$O(\log^2 n)$由于Mosicibroda的改进。这是补充了我们的方法连接的超常数下限。一个重要的特点是，该算法允许双向（半双工）通信。这个结果的一个含义是一个改进的界的$Ω(1/\log n)$的最坏情况下的无线网络的容量，匹配的最佳界已知的广泛研究的平均情况。我们探讨的效用不经意的权力分配，并表明，基本上所有这样的分配结果在最坏的情况下界的$Ω(n)$插槽的连接。这排除了最近关于$O(\log n)$绑定使用不经意功率的说法。另一方面，使用我们的结果，我们表明，$O(\min(\log Δ, \log n \cdot (\log n + \log \log Δ)))$槽足够，其中$Δ$是最大和最小的链接之间的比例在最小生成树的点。我们的研究结果扩展到最小延迟聚合调度的相关问题，在那里我们表明，聚合调度与$O(\log n)$延迟是可能的，改进后，以前最好的已知延迟的$O(\log^3 n)$。我们还开始研究强连通性之外的SINR模型中的网络设计问题，获得了类似的双连通和$k$ -边缘连接结构的界限。
2011-10-05 cs.DS cs.NI
Coordinated Random Access for Industrial IoT With Correlated Traffic By Reinforcement-Learning
University of Padova（帕多瓦大学）
我们提出了一种用于工业物联网（IIoT）场景的协调随机接入方案，其中机器类型设备（MTD）生成零星的相关流量。这发生在，例如，当外部事件同时触发多个MTD的数据生成时。时间被划分为帧，每个帧被划分为时隙，并且每个MTD随机选择一个时隙用于（重传）传输，其中概率密度函数（PDF）特定于MTD和当前重传的数量。PDF被局部优化以最小化分组冲突的概率。优化问题被建模为一个重复的马尔可夫博弈与不完全信息，和线性奖励不作为算法用于在每个MTD，可证明收敛到一个确定性的（次优）时隙分配。我们比较我们的解决方案与时隙ALOHA和最小最大成对相关随机接入方案，表明我们的方法实现了较高的网络吞吐量与中等的流量强度。
2021-09-17 cs.LG cs.MA cs.NI
Heterogeneous Dynamic Priority Scheduling in time critical applications: Mobile Wireless Sensor Networks
在非授权频段中，主用户和次用户（为了实现认知无线电）的概念是不明确的。通过动态优先级分配，我们提出了在非授权频段实现认知无线电。在时间关键的事件中，最重要的数据必须被给予时隙。在我们的情况下，无线传感器节点被认为是移动的，因此很难优先考虑一个。节点在被分配时隙时可能在簇头或基站的范围之外，因此移动性是一个约束。随着数据的动态变化以及能量和移动性等因素的影响，为节点分配优先级变得困难。在本文中，我们讨论了如何无线传感器网络能够分配优先级的节点在未授权的频带与多个参数被提出。我们已经在NS-2上进行了仿真，并展示了实现结果。
2013-03-03 cs.NI
Nearly Optimal Bounds for Distributed Wireless Scheduling in the SINR Model
研究了SINR模型下的无线调度问题。更具体地，给定一组$n$链路，每个链路是发送器-接收器对，我们希望将链路划分（或\emph{schedule}）为最小数量的时隙，每个时隙满足允许同时传输的干扰约束。在基本问题中，所有的发射机都以相同的均匀功率发射。我们给出了一个分布式的$O(\log n)$ -近似算法的调度问题，匹配的最佳比例已知的集中式算法。它在任意度量空间中对任意长度单调次线性幂分配都成立。它是基于一个算法的Kesselheim和Vöcking，其分析，我们提高了对数因子。我们发现，每个分布式算法使用$Ω(\log n)$插槽调度某些情况下，只需要两个插槽，这意味着最好的绝对性能保证是对数。
2014-04-30 cs.DS cs.NI
Wireless Aggregation at Nearly Constant Rate
传感器网络中最基本的任务之一是计算输入测量的（可压缩）聚合函数。通过适当地选择聚合树、树边缘的TDMA调度和传输功率，可以保持什么样的计算速率？这可以被看作是无线网络的汇聚广播容量。我们在这里表明，最优速率实际上是一个常数。这甚至在干扰的物理模型下在\emph{arbitrary}网络中也成立。这与以前的对数界限（例如，$Ω(1/\log n)$）。也就是说，我们表明，$Ω(1/\log^* Δ)$的速率是可能的，其中$Δ$是长度多样性（节点之间的最远距离与最短距离之间的比率）。这也意味着无线连接的\emph{scheduling complexity}是$O(\log^* Δ)$。这是使用自然最小生成树（MST）实现的。我们的方法关键取决于选择适当的功率分配的情况下，因为没有功率控制，只能保证一个平凡的线性速率。我们还表明，有一个固定的功率分配，允许速率为$Ω(1/\log\log Δ)$。令人惊讶的是，这些边界是最好的可能。没有聚合网络可以保证比使用固定功率分配的$O(1/\log\log Δ)$更好的速率。而且，当使用任意功率控制时，存在其MST不能在少于$Ω(1/\log^* Δ)$的时隙中被调度的实例。
2017-12-08 cs.NI
Jam-X: Wireless Agreement under Interference
在诸如IEEE 802.15.4之类的传感器网络中使用的无线低功率收发器通常在未经许可的频带中操作，该未经许可的频带受到来自以高得多的功率发射的设备的外部干扰。因此，通信协议的设计应针对此类干扰具有鲁棒性。许多协议在所有层上的关键构建块是在一组节点之间对一条信息达成一致。在MAC层，节点可能需要商定新的时隙或频率信道;在应用层，节点可能需要商定将领导角色从一个节点移交到另一个节点。由干扰引起的消息丢失可能会以两种不同的方式破坏协议：没有节点使用新的信息（时隙，信道，领导者）并坚持先前的分配，或者更糟的是，一些节点使用新的信息，而一些节点不使用。这可能导致性能降低或故障。在本文中，我们调查的干扰下的协议的问题，并指出传统的基于消息的n路握手方法的局限性。我们提出了新的协议，使用干扰，而不是消息传输，并表明他们优于n路握手的协议概率，能源消耗，和时间完成在单播的情况下（两个相邻节点同意），以及在广播的情况下（任何数量的相邻节点同意）。
2012-02-22 cs.NI
Energy-Efficient Online Scheduling for Wireless Powered Mobile Edge Computing Networks
Fudan University（复旦大学）；Khalifa University（哈利法大学）；Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）；Yonsei University（延世大学）
本文提出了一种基于Lyapunov优化的节能在线调度方法，用于无线供电移动边缘计算网络，通过减少计算复杂度和优化队列平衡，提升系统效率和鲁棒性。
2026-03-09 cs.NI
On a game theoretic approach to capacity maximization in wireless networks
我们考虑无线网络中的容量问题（或单时隙调度问题）。我们的目标是最大限度地提高任意无线网络中的成功连接的数量，其中只有当接收器处的信号与干扰加噪声比大于某个阈值时，传输才是成功的。我们研究了Andrews和Dinitz（INFOCOM 2009）和Dinitz（INFOCOM 2010）提出的容量最大化的博弈论方法。我们证明了大大改善的博弈论算法的界限。在此基础上，实现了在均匀功率分配下容量最大化的第一种分布常数因子近似算法。当比较的最佳链路可以使用任意的功率分配，我们证明了一个$O(\log Δ)$近似，其中$Δ$是最大和最小的网络中的链接之间的比率。与分布式算法的现有结果相比，这是近似因子的指数改进。我们的所有结果工作的链接位于任何度量空间。此外，我们提供了模拟研究澄清的图片分布式算法的容量最大化。
2010-11-20 cs.DS cs.GT cs.NI
Oranits: Mission Assignment and Task Offloading in Open RAN-based ITS using Metaheuristic and Deep Reinforcement Learning
Department of Smart City, Hanyang University（翰阳大学智能城市系）
提出Oranits系统模型，通过元启发式算法CGG-ARO和深度强化学习框架MA-DDQN优化车辆协作中的任务依赖与卸载成本，分别提升任务完成率7.7%和12.5%。
2026-06-19 cs.AI cs.DC cs.GT
Link Quality Aware Channel Allocation for Multichannel Body Sensor Networks
身体传感器网络（BSN）是用于个性化医疗保健的典型物联网（IoT）应用。它由经济供电，无线和植入式医疗监测传感器节点，旨在不断收集目标患者的医疗信息。多信道技术常被用于无线传感器网络中，以减少大量传感器节点的频谱竞争，信道分配问题也成为研究的热点。BSN中的健康感测数据通常需要在某个截止日期之前被递送到汇聚节点（或服务器）以用于实时的监测或健康紧急警报。因此，截止时间对于多信道分配和调度具有重要意义。现有的工程，虽然设计，以满足最后期限，往往忽略了不可靠的无线链路的影响。结果，由于调度的有损链路，健康感测数据仍然可能逾期。此外，调度中的潜在冲突也会导致传感数据的传输延迟。在本文中，我们提出了一种新的截止日期驱动的链路质量感知信道分配方案（LACA），其中链路质量，截止日期和冲突的联合考虑。LACA优先考虑具有紧急截止日期和严重碰撞的链接。此外，LACA允许在有损链路上利用空闲时隙进行重传，这可以进一步减少重传延迟。大量的仿真实验表明，与现有的方法相比，LACA可以更好地利用无线频谱，并在截止日期前实现更高的分组投递率。
2017-10-27 cs.CR cs.NI
DRL-driven Online Optimization for Joint Traffic Reshaping and Channel Reconfiguration in RIS-assisted Semantic NOMA Communications
Sun Yat-sen University（中山大学）；Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学）；York University（约克大学）；The University of Hong Kong（香港大学）
本文提出一种基于DRL的在线优化框架，用于RIS辅助的语义NOMA通信中联合交通重塑和信道重构，通过优化RIS波束成形、语义提取和NOMA解码顺序提升长期能效。
2026-03-22 cs.NI
On Channel-Discontinuity-Constraint Routing in Wireless Networks
多信道无线网络越来越多地被用作基础设施网络，例如在大都市区域中。这些网络中的节点经常采用定向天线来提高空间吞吐量。在这样的网络中，给定源和目的地，感兴趣的是计算路径中的每个链路上的最优路径和信道分配，使得路径带宽与链路带宽相同，并且这样的路径满足路径上没有两个连续链路被分配相同信道的约束，称为“信道不连续性约束”（CDC）。CDC路径对于TDMA系统也是非常有用的，其中优选地沿着路径的每个连续链路被分配不同的时隙。本文件载有若干贡献。首先，我们提出了一个$O(N^{2})$分布式算法发现给定的源和目的地之间的最短CDC路径。这提高了Ahuja等人的$O(N^{3})$集中式算法的运行时间。我们的第二个结果是CDC-路径的广义$t$ -算法;对于任何$θ>0$，我们展示了如何构造一个只包含$O(\frac{N}θ)$边的子网络，使得任意源和目的地之间的最短CDC-路径的长度最多只增加$(1-2\sin{\tfracθ{2}})^{-2}$。我们提出了一种新的算法来计算在一个分布式的方式，只使用$O(n\log{n})$消息的最小值。该方案的一个重要结论是在使用定向天线的情况下。在这种情况下，只考虑每个圆锥中两个最近的节点就足够了。
2010-02-26 cs.NI
Graph Transformers and Stabilized Reinforcement Learning for Large-Scale Dynamic Routing Modulation and Spectrum Allocation in Elastic Optical Networks
British Telecom（英国电信）；University College London（伦敦大学学院）
本文提出结合图结构数据的旋转位置编码、非策略无效动作遮蔽和有效质量正则化，首次实现稳定强化学习训练图变换模型，用于动态路由调节和频谱分配，提升支持流量负载达13%。
2026-05-16 cs.NI
TraceCodec: A Compiler-Backed Neural Codec for Network Traffic Traces
Tsinghua University（清华大学）；University of Hong Kong（香港大学）
针对有状态多流网络流量轨迹的高保真生成问题，提出TraceCodec，通过将数据包解码为带时间戳的动作并学习连续潜在表示，再经确定性编译器还原为PCAP，实现精确的流量统计和TCP状态保持。
2026-10-14 cs.LG cs.NI
