Network Utility Maximization under Maximum Delay Constraints and Throughput Requirements
我们考虑的问题，最大限度地提高聚合用户效用的多跳网络，链路容量的约束，最大端到端的延迟约束，和用户的吞吐量要求。用户的效用是所实现的吞吐量或所经历的最大延迟的凹函数。这个问题对于支持实时多媒体业务非常重要，并且由于需要同时考虑最大延迟约束和吞吐量要求而具有独特的挑战性。我们首先表明，它是NP-完全的（i）构造一个可行的解决方案，严格满足所有的约束条件，或（ii）获得最佳的解决方案后，我们放松最大延迟约束或吞吐量要求恒定的比率。然后，我们开发了一个多项式时间的近似算法命名为PASS。PASS的设计利用了非凸最大延迟感知问题和凸平均延迟感知问题之间的一种新的理解，这可以是独立的兴趣，并为解决最大延迟感知网络优化问题提出了一种新的途径。在现实条件下，PASS实现恒定或问题相关的近似比，在违反最大延迟约束或吞吐量要求的成本高达恒定或问题相关的比率。PASS是实际上有用的，因为PASS的条件在许多流行的应用场景中得到满足。我们使用大量模拟来实证评估PASS，以支持跨Amazon EC2网络中心的视频会议流量。与现有的算法和一个可以想象的基线相比，PASS通过满足吞吐量要求，但放宽了实际视频会议应用可接受的最大延迟约束，获得了高达$100\%$的效用改善。
2018-12-22 cs.NI
Maximization of Communication Network Throughput using Dynamic Traffic Allocation Scheme
针对传统静态路由协议难以处理动态多媒体数据流量的问题，提出一种基于延迟敏感度划分优先级、结合多因素分配流量的动态方案，可在保障QoS的同时显著提升网络吞吐量。
2024-09-07 cs.GT cs.NI
Throughput Maximization for Wireless Powered Communications Harvesting from Non-dedicated Sources
我们考虑无线供电通信，其中用户从非专用源获取能量。用户遵循一个收获然后发送协议：在时隙时间的第一阶段，源节点从附近的传统接入点收获能量，然后在第二阶段将信息发送到其目的地节点或中继节点。我们得到了最佳的\textit{ harvesting ratio}，以最大化的预期吞吐量直接传输（DT）和解码转发（DF）中继中断约束下，分别。我们的研究结果表明，DT的最佳收获率是由中断约束，而DF中继，由数据的因果关系。
2017-01-25 cs.IT cs.NI math.IT
Finite Horizon Throughput Maximization for a Wirelessly Powered Device over a Time Varying Channel
在这项工作中，我们考虑一个能量收集设备（EHD）由一个接入点与一个单一的天线，用于无线电力传输（WPT）和数据传输。我们的目标是最大限度地提高预期吞吐量的EHD在一个有限的地平线时，信道状态信息是唯一的因果关系。EHD由WPT激励一定的持续时间，该持续时间受到优化，然后，EHD通过采用最佳动态功率分配将其信息比特发送到AP，直到时间范围结束。关节优化问题被建模为一个动态规划问题。基于该问题的特点，证明了最优WPT持续时间存在一个与时间相关的门限型结构，并得到了上行链路动态功率分配的封闭解。
2019-02-12 cs.NI cs.PF
Throughput Maximization for Delay-Sensitive Random Access Communication
与4G网络中使用的调度接入技术相比，支持超可靠低延迟通信（URLLC）的未来5G蜂窝网络可以采用随机接入通信来减少开销。我们考虑一个无线通信系统，其中多个设备发送一个给定的固定大小的有效载荷在一个共享的无线电资源，以随机接入的方式到一个共同的接收机。我们允许重传，并假设在接收器处进行Chase合并。在时间和频率维度上划分无线电资源，并且我们确定最佳划分粒度以最大化吞吐量，并且受到延迟和中断的给定约束。在高和低信噪比（SNR）的制度，我们推导出明确的表达的粒度和吞吐量，首先使用香农容量近似，然后使用有限块长度分析。数值结果表明，吞吐量缩放的结果是适用的信噪比范围内。所提出的分析框架可以为一般随机接入系统中的资源分配策略和用于大规模URLLC上行链路接入的特定5G用例提供见解。
2018-06-05 cs.IT cs.NI math.IT
Joint Beamforming and Power Control for Throughput Maximization in IRS-assisted MISO WPCNs
智能反射表面（IRS）是一种新兴的技术，以提高能量和频谱效率的无线供电通信网络（WPCN）。在本文中，我们研究了一个IRS辅助的多用户多输入单输出（MISO）WPCN，其中单天线无线设备（WD）在下行链路（DL）中收获无线能量，并同时在上行链路（UL）中将其信息发送到一个共同的混合接入点（HAP）配备了多个天线。我们的目标是最大化所有能量收集用户的加权和率（WSR）。为了充分利用HAP和IRS提供的波束成形增益，我们联合优化HAP的主动波束成形和IRS在DL和UL传输中的反射系数（被动波束成形），以及WD的发射功率，以减轻HAP处的用户间干扰。为了解决具有挑战性的优化问题，我们首先考虑固定被动波束形成，并将剩余的联合主动波束形成和用户发射功率控制问题转换为等效的加权最小均方误差（WMMSE）问题，其中我们使用高效的块坐标下降（BCD）方法来解决它。然后，我们固定主动波束形成和用户发射功率，并使用半定松弛（SDR）方法优化IRS在DL和UL中的被动波束形成系数。相应地，我们应用块结构优化（BSO）方法来交替更新两组变量。数值实验结果表明，与其他典型的基准方法相比，该联合优化方法获得了显著的性能增益，有效地提高了多用户MISO WPCN的吞吐量性能.
2020-12-29 cs.NI
Cognitive Radio Network Throughput Maximization with Deep Reinforcement Learning
Nanyang Technological University（南洋理工大学）
射频驱动的认知无线电网络（RF-CRN）很可能成为物联网（IoT）等即将到来的现代网络的眼睛和耳朵，需要增加分散和自主操作。为了被认为是自主的，RF供电的网络实体需要在本地做出决策，以在任何网络环境的不确定性下最大化网络吞吐量。然而，在复杂的大规模网络中，状态和动作空间通常很大，现有的表格强化学习技术无法快速找到最优的状态-动作策略。在本文中，提出了深度强化学习来克服上述缺点，并允许无线网关导出最佳策略以最大化网络吞吐量。当以先进的DQN技术为基准时，我们提出的DQN配置提供了高达1.8倍的性能加速，具有良好的整体性能。
2020-07-07 cs.LG cs.NI eess.SP
Distributed Scheduling for Throughput Maximization under Deadline Constraint in Wireless Mesh Networks
针对无线Mesh网络中期限约束流量的总奖励最大化问题，将其转化为CMDP，提出带主辅奖励的PGDS方法及资源确定算法，推导了最优性与收敛性及干扰场景下的渐近最优性。
2024-07-15 cs.NI
Fundamentals of Throughput Maximization with Random Arrivals for M2M Communications
对于无线系统中，随机到达的设备试图发送一个固定的有效载荷到一个中央接收器，我们开发了一个框架来表征系统的吞吐量作为一个函数的到达率和每用户数据率。该框架考虑了协调传输（其中设备被调度）和非协调传输（其中设备在随机接入信道上通信并且为重传做准备）。我们的主要贡献是一个新的表征的最佳吞吐量的情况下，不协调的传输和实现这种吞吐量的策略，依赖于重叠的传输和联合解码。一个噪声限制的蜂窝网络的仿真结果表明，最佳的策略提供了四个因素的吞吐量相比，时隙ALOHA的改善。我们应用我们的框架来评估更一般的系统级设计，占开销信令。我们证明，对于机器对机器（M2M）通信（200位或更少）相关的小有效载荷大小，一个阶段的策略，其中身份和数据最佳地通过随机接入信道传输，可以支持至少两倍的设备数量相比，传统的策略，其中身份是建立在初始随机接入阶段和数据传输的调度。
2013-10-03 cs.IT cs.NI math.IT
DNN-Enabled Multi-User Beamforming for Throughput Maximization under Adjustable Fairness
Institute of Telecommunications, Technische Universität (TU) Wien（电信研究所，技术大学（维也纳））
本文提出基于深度神经网络的多用户波束成形方法，通过优化算法实现公平性与吞吐量的平衡，提升无线通信系统性能。
2026-02-17 cs.LG cs.NI
Throughput Maximization Leveraging Just-Enough SNR Margin and Channel Spacing Optimization
灵活光网络是适应下一代网络大容量需求的一种很有前途的技术。为了确保不间断的通信，现有的光路供应方案主要是在最坏情况下的资源供应不足和固定信道间隔的假设下完成的，这保留了过大的信噪比（SNR）裕度。然而，在资源过度供应场景下，过大的SNR裕度限制了传输比特率或传输范围，导致物理层资源浪费和搁浅的传输容量。为了解决这个具有挑战性的问题，我们利用迭代反馈调整算法，以提供一个刚刚足够的SNR余量，以最大限度地提高网络吞吐量。具体而言，该算法分三步实现。首先，从高信噪比裕度的设置，我们建立了一个整数线性规划模型，以及一个启发式算法，以最大化网络吞吐量通过解决路由，调制格式，前向纠错，波特率选择和频谱分配的问题。其次，我们优化了从上一步获得的光路的信道间隔，从而增加了可用的物理层资源。最后，我们迭代地降低每个光路的SNR裕度，直到网络吞吐量不能增加。通过数值模拟，我们证实了吞吐量的改善，在不同的网络和不同的波特率。特别是，我们发现，我们的算法使超过20%的相对增益时，网络资源被过度供应，相比传统的方法保留了过多的SNR余量。
2021-07-17 cs.NI eess.SP
Energy Harvesting Transmitters that Heat Up: Throughput Maximization under Temperature Constraints
由于在传感器操作加热损坏的动机，我们认为在能量收集发射机的吞吐量最佳离线数据调度问题，使由此产生的温度升高保持在一个临界水平以下。我们建模的发射机的温度动态作为一个线性系统，并确定在这样的温度约束下，以及在AWGN信道的能量收集约束下的最佳发射功率策略。我们首先推导出的结构特性的解决方案的一般情况下，多个能量到达。我们证明了最优功率策略是分段单调递减的，在能量收集时刻可能有跳跃。我们推导出单能量到达情况下最优解的解析表达式。我们表明，在单能量到达的情况下，最佳功率是单调递减的，由此产生的温度是单调增加的，并且两者在温度达到临界水平后保持恒定。然后，我们推广的多能量到达的情况下的解决方案。
2015-09-02 cs.IT cs.NI math.IT
On Throughput Maximization of Grant-Free Access with Reliability-Latency Constraints
通过无线网络实现自动驾驶和工业自动化带来了许多挑战，这些挑战通常通过可靠性和延迟要求来抽象。蜂窝网络中延迟的主要贡献者之一是基于预留的接入，其涉及冗长且资源低效的信令交换。另一种方法是使用免授权访问，其中没有资源预留。最近的一些工作研究了如何使用不同风格的免授权解决方案来满足可靠性和延迟要求。然而，资源效率，即，吞吐量只是次要的焦点。在这项工作中，我们制定的吞吐量的免授权访问下的可靠性延迟的限制，当到达用户的实际数量或只有到达分布是已知的。我们调查这些不同层次的知识的到达过程的影响吞吐量性能的帧时隙ALOHA与$K$ -多包接收，泊松和β到达。我们表明，根据可靠性延迟要求的吞吐量可以显着提高接入网络的预期负载较高，如果到达用户的实际数量是已知的。这一认识促使人们使用技术来估计到达的用户人数，因为这种知识在免赠款访问中并不容易获得。我们还评估了估计误差的影响，表明对于高可靠性延迟的要求，吞吐量的增益仍然相当可观。
2019-02-21 cs.IT cs.NI math.IT
Throughput Maximization in Uncooperative Spectrum Sharing Networks
在无线网络中的吞吐量最优传输调度在文献中已经被充分考虑的问题，并且用于实现最优性的方法，最大权重调度，已经已知了几十年。该算法通过自适应调度传输相对于每个用户的随机业务需求，实现最优性。为了实现该方法，用户必须向网络控制器报告他们的队列积压，并且必须快速响应所得到的资源分配。然而，许多当前部署的无线系统不能执行这些任务，而是期望占用固定的资源分配。为了适应这些限制，自适应调度算法需要交互地估计这些不合作的用户的队列积压，并作出调度决策，以考虑他们的预测行为。在这项工作中，我们解决了与不合作的遗留系统的调度问题，通过开发算法来完成这些任务。我们首先制定的问题，推断不合作系统的队列积压作为一个部分可观察的马尔可夫决策过程，并继续展示我们的学习算法可以成功地用于基于队列长度的调度策略。我们的理论分析的特点的网络的吞吐量稳定区域，并使用仿真结果进行验证。
2020-08-04 cs.NI cs.SY eess.SY
Throughput Maximization for Full Duplex Wireless Powered Communication Networks
在本文中，我们考虑了一个全双工无线供电通信网络，多个用户与RF能量收集能力进行通信的混合能源和信息接入点。一个优化框架，提出了一个现实的能量收集模型，将初始电池水平的用户考虑到能源因果关系和最大发射功率约束的用户的总吞吐量最大化的目标。功率控制、时间分配和调度的联合优化问题在数学上被表示为一个混合整数非线性规划问题，很难得到全局最优解。基于对优化变量的最优性分析，分别研究了最优功率和时间分配以及调度决策。对于给定的传输阶数，证明了最优功率和时间分配问题是凸的。基于导出的最优性条件，我们提出了一个快速的多项式时间复杂度的启发式算法。我们说明，该算法执行非常接近最佳的，同时显着优于一个平等的时间分配为基础的调度方案。
2019-10-29 cs.IT cs.NI eess.SP
Joint Throughput Maximization and Power Control in Poisson CoopMAC Networks
研究了一种随机分布助手的协作媒体访问控制（CoopMAC）网络.我们引入了一个新的助手选择方案，最大限度地提高平均吞吐量，同时保持低功耗配置文件中的网络。为此，假设所有传输都使用功率控制来执行。我们假设每个节点可以估计自己和接收节点之间的信道。然后，它评估实现期望的信噪比（SNR）所需的最小发射功率。如果所需的传输功率小于节点的最大传输功率，则认为通信成功。否则，传输被取消。此外，我们根据IEEE 802.11b标准的传输速率将助手分为六组。为了提高系统的平均吞吐量，我们假设从能够成功转发源信号到目的地的协作链路中选择传输速率最高的协作链路。此外，当存在具有相同速率的若干链路时，具有最小所需功率的链路被给予最高优先级。假设帮助者分布为具有固定强度的泊松点过程，我们推导出网络的平均吞吐量和功耗的精确表达式。仿真结果表明，我们的计划是能够显着增加吞吐量相比，传统的CoopMAC网络。与没有功率控制方法的网络相比，它还能够降低功耗。
2016-12-13 cs.IT cs.NI math.IT
Online Scheduling for Throughput Maximization of Time-varying Markovian Channels with Unknown Statistics
The Ohio State University（俄亥俄州立大学）；U.S. Naval Research Laboratory（美国海军研究实验室）
针对未知统计特性的时变马尔可夫信道调度问题，提出Online-MGF策略，可最大化有限时间内总吞吐量，在开/关信道下推导Whittle索引闭式，性能收敛快。
2026-08-21 cs.NI
Online User-AP Association with Predictive Scheduling in Wireless Caching Networks
对于无线高速缓存网络，在面对以下权衡时，用于内容递送的方案设计是不平凡的。一方面，为了优化整体吞吐量，用户可以将其附近的AP与大的信道容量相关联;然而，这可能导致AP上的不稳定队列积压并延长请求延迟。另一方面，为了确保队列稳定性，一些用户可能不得不将AP与较差的信道状态相关联，这将导致吞吐量损失。此外，对于这样的系统，如何进行预测调度，以减少延迟和其好处的基本限制仍然没有探索。在本文中，我们制定了一个随机网络优化问题的在线用户AP关联和资源分配的内容交付与预测调度下的固定内容放置。通过利用其独特的结构，我们把问题转化为一系列的模块化极大化子问题与拟阵约束。然后，我们设计了PUARA，预测用户AP关联和资源分配计划，实现了可证明的接近最优的吞吐量与队列稳定性。我们的理论分析和仿真结果表明，PUARA不仅可以执行吞吐量最大化和队列稳定性之间的可调控制，但也引起了显着的延迟减少与预测信息。
2020-08-01 cs.NI
Maximization of Timely Throughput with Target Wake Time in IEEE 802.11ax
在IEEE 802.11ax标准中，为了实现WLAN网络中的确定性调度，引入了被称为目标唤醒时间（TWT）的操作模式。在TWT模式中，站（STA）群可与接入点（AP）协商被称为TWT服务时段（TWT-SP）的周期性重复的时间窗口，在该时间窗口上它们是苏醒的并且在该时间窗口之外它们休眠以节省功率。从公共开始时间到第一TWT-SP的偏移被称为TWT偏移（TWT-0），并且TWT-SP的周期性被称为TWT唤醒间隔（TWT-WI）。在这项工作中，我们考虑多个STA之间的通信与异构流量和AP的IEEE 802.11ax网络中的TWT模式操作。我们的目标是最大限度地提高一个长期的加权平均及时跨STA的吞吐量，其中的瞬时及时吞吐量被定义为在他们的最后期限之前，在一个决策时刻成功交付的数据包的数量。为了实现这一点，我们获得了算法，其包括（i）内部资源分配（RA）例程，其向STA分配资源单元（RU）和发射功率，以及（ii）外部分组例程，其将STA分配给（TWT-SP，TWT-O，TWT-WI）三元组。对于内部RA，我们提出了一个接近最优的低复杂度算法使用漂移加惩罚（DPP）的框架，我们采用了贪心算法作为外部分组例程。通过数值模拟，我们观察到，该算法，基于DPP的RA和贪婪的分组例程组成，比其他竞争算法的性能更好。
2023-02-22 cs.IT cs.NI math.IT
Adaptive CSMA under the SINR Model: Efficient Approximation Algorithms for Throughput and Utility Maximization
我们考虑一个基于载波侦听多址（CSMA）的调度算法的单跳无线网络下的一个现实的信号干扰噪声比（SINR）模型的干扰。我们提出了两种基于局部优化的近似算法，以有效地估计某些尝试率参数的CSMA称为逸度。它是已知的，自适应CSMA可以实现吞吐量最优的抽样可行的时间表从吉布斯分布，适当的逸度。不幸的是，获得这些最佳逸度是一个NP-难问题。此外，现有的自适应CSMA算法使用基于随机梯度下降的方法，其通常需要不切实际地缓慢（网络大小的指数）收敛到最优逸度。为了解决这个问题，我们首先提出了一个算法来估计逸度，可以支持一组给定的期望的服务速率。该算法的收敛速度和复杂度与网络规模无关，仅与链路邻域大小有关。此外，我们表明，所提出的算法完全对应于执行著名的贝特近似的基本吉布斯分布。然后，我们提出了另一种局部算法估计效用最大化框架下的最优逸度，并表征其准确性。数值结果表明，所提方法具有良好的精度，能快速收敛到近优逸度，且收敛速度比随机梯度下降方法快几个数量级.
2017-02-23 cs.IT cs.NI math.IT
Maximizing System Throughput Using Cooperative Sensing in Multi-Channel Cognitive Radio Networks
在认知无线电网络（CRN）中，当授权频谱当前未被主用户（PU）使用时，允许未授权用户接入授权频谱。在本文中，我们研究的吞吐量最大化问题的多信道CRN，每个SU只能感测有限数量的信道。我们发现，这个问题是强NP-难的，并提出了一个近似算法的一个因素至少$1/2μ$其中$μ\in [1,2]$是一个系统参数，反映跨信道的SU的感知能力和他们的感知预算。这种性能保证是通过利用目标函数的良好结构特性并构造特定匹配来实现的。我们的数值结果表明，我们的算法相比，一个随机的和贪婪的传感器分配算法的优势。
2012-11-15 cs.NI
Capacity Analysis and Throughput Maximization of NOMA with Nonlinear Power Amplifier Distortion
针对NOMA系统中功率放大器非线性失真导致性能下降的问题，建立基于实测的多项式失真信号模型，推导容量域，提出带用户速率约束的加权和速率最大化功率控制算法，吞吐量较理想线性模型方案平均提升13%。
2023-08-24 cs.IT cs.NI math.IT
Throughput and Robustness Guaranteed Beam Tracking for mmWave Wireless Networks
随着对超高速无线通信和现有低频带（例如，sub-6 GHz）变得越来越拥挤，具有大频谱可用的毫米波（mmWave）被认为是未来无线通信的最有前途的频带。由于毫米波具有严重的路径损耗，因此应采用波束成形技术将发射功率和接收区域集中在窄波束上，以实现长距离通信。然而，用户的移动性会带来频繁的波束切换，这将降低体验质量（QoE）。因此，有效的光束跟踪机制需要仔细研究。然而，现有的波束跟踪机制集中在系统吞吐量最大化没有考虑波束切换和链路鲁棒性。针对移动毫米波通信系统，提出了一种同时考虑系统吞吐量和切换概率的吞吐量和鲁棒性保证波束跟踪机制。仿真结果表明，所提出的吞吐量和鲁棒性保证的波束跟踪机制可以提供更好的性能比其他波束跟踪机制。
2017-09-12 cs.NI
Shaping Next-Generation RAN Topologies to Meet Future Traffic Demands: A Peak Throughput Study
针对毫米波RAN传播受限、易受遮挡的问题，采用MILP分析配备IAB和RIS的城市场景RAN最优布局，发现峰值吞吐量优化方案相比传统均值优化可提升峰值且不牺牲均值，星型拓扑为最优布局。
2023-05-05 cs.NI
Resource Allocation and Fairness in Wireless Powered Cooperative Cognitive Radio Networks
我们集成了一个无线供电的通信网络与合作的认知无线电网络，其中多个次要用户（SU）无线供电的混合接入点（HAP）帮助一个主要用户中继数据。作为合作的奖励，次级网络获得频谱接入，其中SU使用时分多址向HAP发送。为了最大化SU的总吞吐量，我们提出了一个二级的总吞吐量最优资源分配（STORA）计划。在满足目标一次速率的约束下，STORA方案选择中继SU的最优集合，并联合执行SU的时间和能量分配。具体来说，通过利用最优解的结构，我们找到了SU优先中继主数据的顺序。由于STORA方案侧重于总吞吐量，它变得不考虑个人SU吞吐量，导致低公平性。为了提高公平性，我们研究了三种资源分配方案，它们是（i）等时间分配，（ii）最小吞吐量最大化，和（iii）成比例的时间分配。仿真结果揭示了吞吐量和公平性之间的权衡。最小吞吐量最大化方案是最公平的方案，因为每个SU获得相同的吞吐量，但产生最小的SU总吞吐量。
2016-06-12 cs.IT cs.NI math.IT
Utility Maximization in Wireless Backhaul Networks with Service Guarantees
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文提出了一种基于树形拓扑结构的无线回传网络效用最大化方法，通过轮转调度算法优化服务保障与吞吐量，实现高效的资源分配。
2026-01-10 cs.NI
A Unified QoS-Aware Multiplexing Framework for Next Generation Immersive Communication with Legacy Wireless Applications
针对沉浸式通信与现有无线应用隔离导致的性能下降问题，提出基于Lyapunov漂移的统一QoS感知多路复用框架及自适应对抗切片方案，实现吞吐量提升、延迟降低并优化收敛时间。
2025-05-02 cs.NI
Maximizing System Throughput by Cooperative Sensing in Cognitive Radio Networks
认知无线电网络允许未授权用户机会性地接入授权频谱，而不会对主用户（PU）造成破坏性干扰。CRN中的主要挑战之一是检测PU传输的能力。最近的工作已经建议使用次级用户（SU）的个人感测合作，以提高感测精度。在本文中，我们考虑一个CRN组成的一个单一的PU和多个SU研究的问题，最大化的总期望系统吞吐量。我们提出了一个贝叶斯决策规则为基础的算法来解决这个问题的最佳常数时间复杂度。为了优先处理PU传输，我们重新制定的吞吐量最大化的问题，通过增加一个约束的PU吞吐量。约束优化问题被证明是NP难的，并通过伪多项式时间复杂度的贪心算法求解，该算法严格大于最优解的1/2。我们还调查的情况下，其中一个约束的感知时间开销，这限制了可以参与合作感知的SU的数量。我们发现，系统的吞吐量是单调的，在选择用于感测的SU的数量。我们说明了我们的算法的性能，通过数值调查的功效。
2011-11-13 cs.NI
Sensing Matrix Setting Schemes for Cognitive Networks and Their Performance Analysis
强大的频谱决策方案使认知无线电（CR）在专门分配给主用户的频谱资源中找到传输机会。影响认知无线电网络吞吐量的关键因素之一是各次用户使用的频谱感知序列。本文研究了通过寻找合适的感知矩阵来最大化次用户吞吐量的问题。为此，首先针对给定SM评估CR网络的平均吞吐量。然后，基于网络吞吐量的最大化的优化问题，制定，以找到最佳的SM。由于最佳解决方案是非常复杂的，以避免其主要挑战，三个新的次优解决方案，找到一个合适的SM提出了各种情况下，包括完美和非完美的传感。尽管具有较低的计算复杂性以及较低的能耗，所提出的解决方案执行相当不错的最佳解决方案（最佳SM）相比。详细讨论了所提出的SM设置方案的结构和性能，并给出了一组说明性的仿真结果来验证其效率。
2012-01-02 cs.NI cs.PF
Millimeter Wave Full-Duplex Networks: MAC Design and Throughput Optimization
本文针对毫米波全双工网络中的聋节点、定向隐藏节点和残余自干扰问题，提出DFDMAC协议及忙音机制和功率控制算法，显著提升了网络吞吐量与公平性。
2023-05-30 cs.NI
Primary User-aware Network Coding for Multi-hop Cognitive Radio Networks
网络编码在提高传统ad-hoc网络性能方面已被证明是有效的。在本文中，我们研究使用网络编码，以提高多跳认知无线电网络的吞吐量。我们将网络编码吞吐量最大化问题表述为一个图论问题，其中不同的约束条件和主用户的特性被映射到图结构。NS 2仿真结果表明，在不同的主用户密度、流量负载和频谱可用性的情况下，该算法可以使受限次用户网络的吞吐量提高150%~ 200%.
2014-08-09 cs.NI
On the Performance of Network Coding and Forwarding Schemes with Different Degrees of Redundancy for Wireless Mesh Networks
本研究探讨的吞吐量和延迟，可以实现各种转发方案采用多路径和不同程度的冗余集中在线性网络编码。这项研究的主要贡献是一个分析框架，考虑到无线网状网络的各种方案的吞吐量和延迟建模，单播流量转发和逐跳重传采用实现可靠性。的分析框架是广义的任意数量的路径和每路径hops. Another关键的贡献的研究是评估和扩展的数值结果从分析通过NS-2模拟。我们的研究结果表明，在有显着的干扰的情况下，最好的吞吐量延迟的折衷是通过单路径转发。此外，当存在显著干扰并且网络编码采用较大的分组生成大小时，由于在解码分组生成所需的所有编码分组上聚集的到达间隔时间，网络编码比所有其他方案经历更高的延迟。
2013-09-30 cs.NI
AoI, Timely-Throughput, and Beyond: A Theory of Second-Order Wireless Network Optimization
本文提出基于均值和时序方差的二阶无线网络优化理论框架，精确刻画二阶容量区域，并给出可实现的调度策略，有效解决AoI最小化与及时吞吐量最大化并存的网络优化问题。
2024-07-22 cs.NI
UAV-assisted Cooperative Communications with Wireless Information and Power Transfer
在本文中，我们专注于一个典型的合作通信系统的一对源和目的地，无人机（UAV）飞行从一个起始位置到一个结束位置作为移动中继。为了有效地利用周围环境中的能量，UAV的传输能力仅由经由功率分配机制从源发送的无线电信号供电。在这样的合作通信系统中，我们研究了端到端的合作吞吐量最大化问题，通过优化无人机的功率分布，功率分配比分布和轨迹放大和转发（AF）和解码和转发（DF）协议。将该问题分解为给定轨迹的轮廓优化和给定轮廓的轨迹优化两个子问题。前一个问题通过对偶分解和深入分析来解决，后一个问题通过连续凸优化来解决，通过迭代最大化下界。然后通过交替求解这两个子问题来求解端到端协作吞吐量最大化问题。数值计算结果表明，与贪婪策略相比，本文提出的最优解能更好地选择无人机的功率剖面和功率分配比剖面，并且连续优化能在几轮迭代中收敛。此外，对于端到端的合作吞吐量，所提出的最优解优于静态和贪婪策略，特别是对AF协议。
2017-10-10 cs.NI
Individual Preference Aware Caching Policy Design in Wireless D2D Networks
高速缓存辅助的无线设备到设备（D2 D）网络允许显著的吞吐量增加，这取决于文件的流行度分布的集中度。许多研究假设所有用户都有相同的偏好分布;然而，这在实践中可能不是真的。这项工作调查是否以及如何个人喜好的信息可以有利于缓存辅助D2 D网络。我们研究了一个集群网络，并得出一个网络效用，同时考虑到用户分布和信道衰落的影响到分析。我们还制定了一个效用最大化的问题，设计缓存策略。这个最大化问题可以应用于优化几个重要的量，包括吞吐量，能源效率（EE），成本和命中率，并解决不同的权衡问题。在用户协调的假设下，给出了一种求解该问题的一般方法，并证明了该方法在一个较弱的假设下能够得到稳定点。使用模拟的实际设置，我们表明，性能可以显着提高与适当利用个人喜好。我们还表明，不同类型的权衡存在于不同的性能指标，它们可以通过缓存策略和合作距离设计进行管理。
2020-05-15 cs.NI
Maximizing Throughput with Routing Interference Avoidance in RIS-Assisted Relay Mesh Networks
本文针对RIS辅助中继网状网络，建立基于波束几何参数的干扰分析模型，提出传输调度启发式与吞吐量最大化优化方法，揭示干扰影响并给出有效路径选择策略。
2024-02-13 cs.NI
Token Bucket-based Throughput Constraining in Cross-layer Schedulers
在本文中，我们考虑上，下约束用户的服务速率在时隙，跨层调度上下文中。尽管在遵守服务质量（QoS）要求、帮助接纳控制系统或向用户提供不同级别的服务方面是有用的，但是这种服务器通常不能保证这些界限。我们用一个低复杂度的算法来解决这个问题，该算法很容易集成到任何基于效用函数的跨层调度器中。该算法修改相关联的网络效用最大化问题的权重，而不是例如将令牌桶应用于调度器的输出或在物理层中添加约束。我们研究了该算法的有效性，通过模拟与各种不同的路由器从文献和混合的流量。我们考虑的指标表明，我们可以将平均服务速率限制在大约五个时隙内，对于大多数路由器。体重非常不稳定的肥胖者更难控制。
2019-11-27 cs.NI
Meeting Future Mobile Traffic Needs by Peak-Throughput Design of Next-Gen RAN
Politecnico di Milano（米兰理工大学）；Huawei Technologies Italia S.r.l（华为意大利有限公司）
针对当前移动网络拥塞问题，本文聚焦城市环境中毫米波5G网络的集成接入与回传（IAB）和智能无线电环境（SRE），提出基于峰值吞吐量最大化的网络规划模型，为满足未来移动流量需求提供优化方案。
2025-11-12 cs.NI eess.SP
A Distributed Power Control Algorithm for Energy Efficiency Maximization in Wireless Cellular Networks
在本文中，我们提出了一种分布式功率控制算法，以解决全球能源效率（GEE）最大化的问题，以满足最小的目标SINR的所有用户设备（UE）在无线蜂窝网络。我们将问题描述为多目标优化问题，其目标是同时最小化总功耗和最大化总吞吐量，同时保证所有UE的最小目标SINR。我们提出了一种在UE中执行的迭代方案，以使用单独的信道状态信息（CSI）来控制它们的发射功率，使得GEE以分布式方式最大化。我们证明了所提出的迭代算法收敛到其相应的唯一不动点，我们的数值结果也表明。此外，仿真结果表明，我们提出的方案优于文献中的其他算法，并执行像在基站中执行的集中式算法，并最大限度地利用全球CSI的GEE。
2020-09-07 cs.NI eess.SP
Separation of Routing and Scheduling in Backpressure-Based Wireless Networks
反压路由与调度以其吞吐量最优的运行保证，是提高无线多跳网络吞吐量的一种很有前途的技术。虽然背压在概念上被视为分层的，但路由和调度的决策是联合做出的，这在实践中带来了一些挑战。在这项工作中，我们提出了Diff-Max，一种分离路由和调度的方法，具有三个优点：（i）Diff-Max显著提高了吞吐量，（ii）路由和调度的分离通过最小化跨层操作使实际实现更容易;即，路由在网络层中实现，而调度在链路层中实现，以及（iii）路由和调度的分离导致模块化;即，在Diff-Max中，路由和调度是独立的模块，即使一个模块不工作，另一个模块也可以继续工作。我们的方法是基于网络效用最大化（NUM）制定和解决方案。基于Diff-Max的结构，我们提出了两种实用的方案：Diff-subMax和wDiff-subMax。我们证明了我们的计划，通过模拟在ns-2的好处。
2015-04-22 cs.NI
Optimal Traffic Aggregation in Multi-RAT Heterogeneous Wireless Networks
流量负载均衡和无线资源管理是利用下一代“$5$ G”无线基础设施的密集和日益异构部署的关键。用于聚合来自多个无线电接入技术（RAT）和/或接入点（AP）的用户业务的策略在这样的异构网络（HetNet）中将是至关重要的，但是没有被很好地研究。在本文中，我们开发了一个低复杂度的解决方案，最大限度地提高了$α$ -最佳的网络效用，利用多链路聚合（同时连接到多个RAT/AP）的网络中的用户的能力。网络效用最大化公式有和速率最大化（$α=0$）、最小速率最大化（$α\to \infty$）和比例公平（$α=1$）作为其特例。还针对用户聚合来自最多两个AP/RAT的流量的特殊情况开发了封闭形式，因此可以应用于LTE-WLAN聚合（LWA）和LTE双连接解决方案等实际场景。它示出，所需的目标也可以通过分散的实现，需要一系列的用户和网络之间的消息交换来实现。使用全面的系统级仿真，它表明，多链路聚合的最佳利用导致单RAT/AP选择技术的大幅吞吐量增益。
2016-03-26 cs.IT cs.NI math.IT
HGFF: A Deep Reinforcement Learning Framework for Lifetime Maximization in Wireless Sensor Networks
South China University of Technology（华南理工大学）；Pengcheng Laboratory（鹏城实验室）
针对无线传感器网络移动汇聚节点寿命最大化问题，提出融合异构图神经网络与深度强化学习的HGFF框架，通过异构图建模、多头注意力增强表示与贪心策略生成路径，在10类静动态地图上性能均优于现有方法。
2024-04-11 cs.AI cs.NI
Slicing a single wireless collision channel among throughput- and timeliness-sensitive services
第五代（5G）无线系统具有平台驱动的方法，旨在支持具有非常多样化需求的异构连接。共享的无线资源应该以每个用户都认为其需求已经得到满足的方式进行切片。异构性挑战了传统的资源效率概念，因为资源使用已经迎合了例如一个用户的速率最大化和另一个用户的及时性要求。本文处理的无线接入网（RAN）的上行链路，其中吞吐量要求高的宽带用户共享无线资源与间歇性活跃的用户，希望优化的及时性，表示在延迟可靠性或年龄的信息（AoI）方面的模型。我们评估的吞吐量和及时性之间的权衡正交多址接入（OMA）以及非正交多址接入（NOMA）与连续干扰消除（SIC）。我们观察到，在具有破坏性冲突的保守场景中，具有SIC的NOMA略逊于OMA，这表明它可以在经常遇到捕获效应的实际部署中提供显著的益处。另一方面，找到最佳配置的NOMA与SIC取决于间歇性用户的活动模式，OMA是不敏感的。
2020-10-28 cs.IT cs.NI math.IT
Transmission with Energy Harvesting Nodes in Fading Wireless Channels: Optimal Policies
由可充电节点组成的无线系统具有显著延长的寿命并且是可持续的。这些系统的一个明显特征是节点可以在通信发生的整个持续时间内收获能量。因此，节点的传输策略需要适应这些收获的能量到达。在本文中，我们考虑优化点对点数据传输的能量收集发射机，它具有有限的电池容量，在无线衰落信道中通信。我们考虑两个目标：最大限度地提高吞吐量的最后期限，并尽量减少通信会话的传输完成时间。我们优化这些目标，通过控制受能量存储容量和因果关系约束的发射功率的时间序列。首先，我们研究最优离线策略。我们引入了一个方向注水算法，它提供了一个简单而简洁的解释必要的最优性条件。我们展示了吞吐量最大化问题的自适应定向注水算法的最优性。我们解决了传输完成时间最小化问题，利用其等价的吞吐量最大化对应。接下来，我们考虑在线政策。我们使用随机动态规划来解决最优的在线策略，最大限度地提高了在随机衰落和能量到达过程的因果信道状态反馈的最后期限交付的平均比特数。我们还提出了接近最优的政策，降低了复杂性，并数值研究其性能以及各种不同配置下的离线和在线最优政策的性能。
2011-06-08 cs.IT cs.NI math.IT
