User Pre-Scheduling and Beamforming with Imperfect CSI in 5G Fog Radio Access Networks
我们研究了用于5G的云无线电接入网络（CRAN）和雾无线电接入网络（FogRAN）的用户到小区关联（或用户聚类）和波束成形设计。CRAN使得能够在由多址接入点（AP）服务的所有小小区上进行云集中式资源和功率分配优化。然而，将每个AP连接到云的前传链路引入延迟并导致过时的信道状态信息（CSI）。相比之下，FogRAN以局部优化为代价实现了更低的时延和更好的CSI质量。为了缓解这些问题，我们提出了一种混合算法，该算法利用云的集中式特性，使用过时的CSI进行全局优化的预调度，并利用FogRAN的分布式特性，使用高质量的CSI进行精确的波束成形。集中式阶段能够考虑全球网络上的干扰模式，而分布式阶段允许延迟减少。仿真结果表明，我们的混合算法FogRAN优于集中式算法下不完美的CSI，无论是在吞吐量和延迟。
2018-02-04 cs.NI eess.SP
The Role of Computational Outage in Dense Cloud-Based Centralized Radio Access Networks
集中式无线电接入网络架构将基带操作向基于云的平台整合，从而允许计算资产的高效利用、有效的小区间协调以及全局信道状态信息的利用。本文考虑了计算效率和数据吞吐量之间的相互作用，这是集中式RAN的基础。引入了移动网络中计算中断的概念，并将其应用于复杂度受限的密集集中式RAN网络的分析。该框架被应用于单小区和多小区场景，使用从LTE标准中提取的参数。据发现，在计算有限的网络中，有效的吞吐量可以提高通过使用一个计算感知的政策选择的调制和编码方案，牺牲频谱效率，以减少计算中断概率。当集中处理多个基站的信号时，出现计算分集益处，并且该益处随着用户密度的增加而增长。
2014-07-07 cs.IT cs.NI math.IT
HyLine: a Simple and Practical Flow Scheduling for Commodity Datacenters
当今的数据中心网络（DCN）是建立在多路径拓扑上的，其中每条路径包含多条链路。然而，流调度方案提出，以尽量减少流完成时间（FCT）在DCN是基于算法，这是最佳的或接近最佳的，只有在单链路。此外，这些调度方案中的大多数寻求具有与中央实体通信的开销的完全集中式方法或需要结构中的改变的完全分布式方法。出于这些缺点，我们提出了HyLine一个简单的调度设计商品DCN，它配备了一个联合负载平衡和流量调度（路径感知）设计利用DCN的多路径性质。HyLine采用混合方法，并使用集中式的全局感知和分布式技术的敏捷性，而无需对结构进行任何更改。为此，它确定一个阈值余量，识别使用集中式方法是有益的流。我们已经通过广泛的ns2模拟表明，尽管HyLine的简单性，它显着优于现有的计划，并实现较低的平均和第99百分位的FCT。例如，与Qjump（最先进的实用方案）和pFabric（性能最佳的流调度方案之一）相比，HyLine在生产数据中心工作负载下的平均FCT分别降低了68%和31%。
2018-07-18 cs.NI
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
Distributed Greedy Scheduling for Multihop Wireless Networks
我们考虑在多跳无线网络中的调度问题受到干扰的限制。我们考虑一个基于图形的无线网络表示，其中预定的链路坚持K跳链路干扰模型。我们开发了一个分布式贪婪启发式调度问题。此外，我们表明，这种分布式贪婪启发式计算完全相同的时间表集中式贪婪启发式。
2010-06-25 cs.NI
Stability and Dynamic Control of Underlay Mobile Edge Networks
研究了移动边缘网络的稳定性和动态控制问题。首先，在信道状态信息充分的假设下，得到了多用户边缘网络的稳定域。这个结果提供了一个基准数字比较所提出的算法的性能。其次，提出了一种集中式联合流量控制和调度算法，以稳定边缘设备的队列，同时尊重核心接入点处的平均和瞬时干扰功率约束。该算法被证明是收敛到一个效用点任意接近的最大可实现的效用在稳定区域内。最后，更实际的实施问题，如分布式调度研究设计高效的调度算法，利用通信多样性。所提出的分布式解决方案利用迷你时隙的竞争解决方案，并实现一定比例的效用最佳点。分布式算法的性能下限确定解析。详细的仿真研究，以查明成本的移动边缘网络的分布式控制相对于集中式控制。
2018-03-26 cs.IT cs.NI math.IT
Scheduling Out-of-Coverage Vehicular Communications Using Reinforcement Learning
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH（华为技术杜塞尔多夫有限公司）；Technische Universität Berlin（柏林工业大学）
车对车（V2V）通信的性能在很大程度上取决于所采用的调度方法。虽然集中式网络路由器提供高V2V通信可靠性，但它们的操作通常限于具有全蜂窝网络覆盖的区域。相反，在蜂窝覆盖区域外，使用相对低效的分布式无线电资源管理。为了利用集中式方法的优势来增强缺乏蜂窝网络覆盖的道路上V2V通信的可靠性，我们提出了VRLS（车辆强化学习），这是一种集中式调度器，可以主动为覆盖范围外的V2V通信\textit{before}车辆离开蜂窝网络覆盖范围分配资源。通过在模拟车辆环境中进行训练，VRLS可以学习鲁棒且适应环境变化的调度策略，从而无需在复杂的现实环境中进行有针对性的（重新）训练。我们评估VRLS在不同的移动性，网络负载，无线信道和资源配置下的性能。VRLS通过在高负载条件下将分组出错率降低一半并在低负载情况下实现接近最大的可靠性，在没有蜂窝网络覆盖的区域中优于最先进的分布式调度算法。
2022-07-13 cs.AI cs.NI eess.SP
Max-Weight Scheduling and Quality-Aware Streaming for Device-to-Device Video Delivery
我们提出并分析了集中式和分布式算法的设备到设备的视频调度和流。所提出的算法共同解决的问题，设备到设备的链路调度和视频质量自适应流。我们的模拟表明，所提出的算法显着优于传统的分开的方法，独立对待这两个问题。
2014-06-18 cs.NI
Robust Rate Adaptation and Proportional Fair Scheduling with Imperfect CSI
在无线衰落信道中，多用户调度具有利用分集增益提高频谱效率的潜力。在这方面，比例公平（PF）调度提供了一种通过在系统吞吐量最大化和用户公平性之间找到平衡来提高用户体验质量的解决方案。为此，需要在发射机侧获得精确的瞬时信道状态信息（CSI）以执行速率适配和调度。然而，在实际设置中，CSI受到例如以下因素的损害：信道估计误差、量化和反馈延迟。特别是在集中式的基于云的通信系统中，其中较低层处理的主要部分被转移到中央实体，高回程延迟可能导致实质的CSI缺陷，从而导致显著的性能降级。在这项工作中，鲁棒的速率自适应以及鲁棒的PF调度，占CSI损伤。所提出的速率自适应解决方案保证了固定的目标中断概率，这对于诸如视频会议系统之类的延迟关键和数据密集型应用是有意义的。除了CSI缺陷之外，所提出的调度器能够考虑来自接收器的延迟的解码确认。
2015-04-15 cs.IT cs.NI math.IT
Joint User Association, Power Control and Scheduling in Multi-Cell 5G Networks
- 本文的重点是针对多小区5G网络，该多小区5G网络由诸如控制信令和系统广播信息的演进节点B（HPN）的HPN（高功率节点）和在同一操作区域中共存并共享稀缺无线电资源的简化的LPN（低功率节点）组成。因此，更加强调基于特别考虑用户关联的多资源管理技术的小区间干扰协调（ICIC）。除了用户关联到HPN，本文还考虑功率控制和调度。这一问题在很大程度上仍然没有得到解决，主要是由于其非凸性质使得难以获得全局最优解。我们根据无线网络中广泛采用的两种方法来解决用户关联的挑战：以网络为中心的方法，其中用户关联以集中的方式有效地分配;以用户为中心的方法，其中分布式分配占主导地位，以降低复杂性。调度和HPN功率分配以集中方式解决，以达到联合优化问题的最优解。
2018-03-07 cs.NI
Randomized Scheduling Algorithm for Queueing Networks
最近有相当大的兴趣，在设计低复杂性，近视，分布式和稳定的调度策略的约束路由网络模型中出现的背景下，新兴的通信网络。在这里，我们考虑两个代表性的模型。一种是通过共享介质进行通信的无线节点集合模型，它表示网络节点队列中随机变化的数据包数量。第二，一个缓冲电路交换网络模型，用于未来互联网的光核心，以捕捉网络中存在的呼叫或流的随机性。Tassiulas和Ephremide在1992年提出的最大权值调度策略导致了分组级无线网络模型的短视和稳定的策略。但在计算上，它是非常昂贵的（NP难）和集中的。它不适用于缓冲电路交换网络，因为该业务要求呼叫不被抢占。作为本文的主要贡献，我们提出了一个稳定的调度算法，这两个模型。该算法是近视的，分布式的，在单位时间内每个节点执行很少的逻辑操作。
2010-04-04 cs.IT cs.NI math.IT
MAC for Machine Type Communications in Industrial IoT -- Part II: Scheduling and Numerical Results
在本文的第二部分中，我们开发了一个集中式数据包传输调度方案，以配合第一部分中设计的协议，并完成我们的介质访问控制（MAC）设计，用于工业物联网中的机器类型通信。对于网络场景，考虑到严格的服务质量（QoS）要求和多样化的服务类型，关注每个设备的细粒度调度变得必要，但是对于大量设备来说过于复杂。为了应对这一挑战，我们提出了两个步骤的调度解决方案。首先，我们开发的设备分配算法的分析结果的基础上，从第一部分，当所提出的协议的参数。然后，我们训练一个深度神经网络，以协助确定的协议参数。两步方法确保了满足QoS要求所需的准确性和粒度，并避免了处理大量设备的过度复杂性。通过大量的仿真实验，证明了本文提出的MAC协议具有很高的性能，并将第一部分协议设计中的分布式协调和本部分的集中式调度相结合。例如，结果表明，所提出的MAC可以支持1000个设备下的聚合流量负载为3000包每秒与一个信道，并实现<0.5ms的平均延迟和<1%的平均冲突概率之间的50个高优先级的设备。
2020-11-22 cs.NI cs.SY eess.SY
VRLS: A Unified Reinforcement Learning Scheduler for Vehicle-to-Vehicle Communications
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH（华为技术杜塞尔多夫有限公司）；Technische Universität Berlin（柏林工业大学）
车辆到车辆（V2V）通信具有在调度无线电资源时需要考虑的独特挑战。虽然集中式路由器（例如，位于基站上）可以用于提供高调度性能，但是它们不能在覆盖间隙的情况下使用。为了解决覆盖范围外的V2V传输的可靠调度问题，我们提出了车辆强化学习调度器（VRLS），这是一种集中式调度器，当车辆仍处于蜂窝网络覆盖范围内时，它可以预测性地分配V2V通信的资源。VRLS是统一的强化学习（RL）解决方案，其中学习代理、状态表示和提供给代理的奖励适用于不同的感兴趣车辆环境（在车辆密度、资源配置和无线信道条件方面）。这种统一的解决方案消除了为不同环境重新设计RL组件的必要性，并促进了从一个类似环境到另一个类似环境的迁移学习。我们评估VRLS的性能，并显示其能力，以避免冲突和半双工错误，并重用资源比最先进的调度算法。我们还表明，预先训练的VRLS代理可以适应不同的V2V环境，有限的再训练，从而使现实世界中的部署在不同的场景。
2019-07-22 cs.AI cs.IT cs.LG
Local Voting: Optimal Distributed Node Scheduling Algorithm for Multihop Wireless Networks
在多跳无线网络中，如何有效且公平地调度节点是一个很大的挑战。在这项工作中，我们提出了一个分布式节点调度算法，称为本地投票。这个想法来自于发现当负载在整个网络中均衡时，可以获得最短的交付时间或延迟。仿真结果表明，本地投票取得了更好的性能，平均延迟，最大延迟，和公平性相比，从文献中的几个代表性的调度算法。尽管是分布式的，但本地投票的性能非常接近被认为具有最佳性能的集中式算法。
2017-03-02 cs.NI
Fully Distributed Packet Scheduling Framework for Handling Disturbances in Lossy Real-Time Wireless Networks
随着工业物联网（IIoT）应用的快速增长及其向许多行业领域的渗透，实时的【形】无线网络（RTWN）在为此类应用提供实时的【形】、可靠的和安全的通信服务方面发挥着越来越重要的作用。RTWN管理中的一个关键挑战是如何确保实时的【形】服务质量（QoS），特别是在存在意外干扰和有损无线链路的情况下。大多数以前的工作采取集中的方法来处理干扰，这是缓慢的，并受到单点故障，并没有规模。为了克服这些缺点，本文提出了一个完全分布式的数据包调度框架称为FD-PaS。FD-PaS旨在对意外干扰提供有保证的快速响应，同时实现最小的性能下降，以满足所有关键任务的时序和可靠性要求。为了应对可扩展性的挑战，FD-PaS在算法设计和数据链路层协议设计中结合了几个关键的进步，使各个节点能够在本地进行在线决策，而无需任何集中控制。我们广泛的仿真和测试结果验证了FD-PaS设计的正确性，并证明了其在提供快速响应处理干扰，同时确保指定的QoS要求的有效性。
2019-02-06 cs.NI
Pseudo-scheduling: A New Approach to the Broadcast Scheduling Problem
广播调度问题询问在共享介质上操作的广播收发器的多跳网络如何可以以在整个网络上进行通信的方式共享介质。这可以通过距离2着色（L（1，1）-标记，严格调度）自然地建模为图着色问题。这种着色很难计算，并且可能需要在图度中二次的颜色数量。本文介绍了伪调度，距离-2染色的松弛。给出并证明了计算颜色在图的度上为线性的伪调度的集中式和分散式算法。
2012-10-11 cs.DS cs.NI math.CO
A Learning-based Distributed Algorithm for Scheduling in Multi-hop Wireless Networks
针对无链路速率先验知识的多跳无线网络，本文提出一种结合学习的可证明高效分布式调度方案，并通过仿真验证其性能。
2023-12-07 cs.NI
User-Assisted Collaborative Distributed Inference for Efficient QoS-Aware Autoscaling
Stockholm University（斯德哥尔摩大学）
针对AI推理服务需求增长带来的集中式服务成本上升问题，提出结合专用与用户贡献资源的协作式分布式推理系统，通过高维生成马尔可夫模型优化调度，可在用户规模扩大时提升性能并降低专用资源消耗。
2026-08-13 cs.AI cs.DC cs.LG
Joint Cell Muting and User Scheduling in Multi-Cell Networks with Temporal Fairness
针对多小区网络中的干扰协调问题，提出了一种基于两种不同时间公平性准则的半集中式联合小区静默和用户调度方案。所提出的方案背后的主要原理是，中央实体在决策时刻从模式集合中选择小区静音模式，并且随后未静音的基站机会主义地调度相关联小区中的用户，这两个决策都是在时间公平的基础上做出的。虽然一些模式集可以很容易地从静态频率复用系统中获得，我们提出了一个更一般的模式集构造算法。对于第一公平性标准，所有小区被分配以接收相同的时间份额，其中小区中心部分的时间份额与小区边缘部分的时间份额之间的比率对于所有小区被设置为固定的期望值。第二个公平性准则是基于最大-最小时间公平性，对于该最大-最小时间公平性，最大化网络范围的最坏情况用户的时间份额。数值结果验证了所提出的计划的有效性，这两个标准。还通过各种蜂窝拓扑结构的数值例子研究了小区静音模式集的选择的影响。
2017-07-04 cs.IT cs.NI math.IT
Phasic Policy Gradient Based Resource Allocation for Industrial Internet of Things
IEEE 802.15.4e标准中引入了时隙信道跳变（TSCH）行为模式，以满足工业物联网（IIoT）网络的超高可靠性和超低功耗通信要求。由于有限的资源和动态拓扑，在IIoT网络中调度分组传输是一项困难的任务。提出了一种基于阶段性策略梯度（PPG）的TSCH调度学习算法。所提出的基于PPG的调度算法通过采用行动者-评论者策略梯度方法来克服基于完全分布式和完全集中式深度强化学习的调度算法的缺点，该方法在两个阶段（即策略阶段和辅助阶段）学习调度算法。
2021-12-08 cs.NI
Maximum Throughput Scheduling for Multi-connectivity in Millimeter-Wave Networks
多连接正在成为在毫米波频率范围内提供可靠通信和无缝连接的有前途的解决方案。由于在这样的高频范围内导致频繁中断的障碍，到多个小区的连接可以通过网络元件之间的协调在吞吐量和可靠性方面大幅提高网络性能。在本文中，我们提出了一种算法的链路调度优化，最大化网络吞吐量的多连接毫米波蜂窝网络。所考虑的方法利用了集中式架构，快速链路切换，主动上下文准备和毫米波接入点和用户之间的数据转发。所提出的算法能够数值上接近全局最优，并量化毫米波蜂窝网络中的多连接的潜在增益。
2018-12-17 cs.NI
On Delay-Optimal Scheduling in Queueing Systems with Replications
在现代计算机系统中，作业被分成短任务并并行执行。在实际系统中的经验观察表明，任务服务时间是高度随机的，作业服务时间是由最慢的离散任务检查。一个常见的解决方案是在多个服务器上复制一个任务，并等待任务的一个副本提前完成。复制的延迟性能在很大程度上取决于何时复制、在哪个服务器上复制以及首先服务哪个作业的调度决策。到目前为止，很少有人了解如何优化这些调度决策，以最大限度地减少延迟完成的工作。在本文中，我们提出了一个全面的研究集中式和分布式多服务器系统中的延迟最优调度的副本。低复杂度的调度策略的设计，并被证明是延迟最优或接近延迟最优的随机排序之间的因果关系和非抢占式的政策。这些理论结果建立一般的系统设置和延迟度量，允许任意到达过程，任意的作业大小，任意的到期时间，和异构服务器与数据本地化的限制。新的样本路径工具的开发，以证明这些结果。
2017-02-06 cs.DC cs.IT cs.NI
Finishing Flows Quickly with Preemptive Scheduling
当今的数据中心在提供低延迟方面面临着极大的挑战。然而，公平共享，在当前的拥塞控制协议中普遍采用的原则，是远远不能满足延迟要求的最佳。我们提出了抢占式分布式快速（PDQ）流调度，一个协议，旨在快速完成流，满足流的最后期限。PDQ使流抢占接近一系列调度规则。例如，PDQ可以模拟最短作业优先算法，以通过暂停竞争流来给予短流优先级。PDQ借鉴了集中式调度原则的思想，并以完全分布式的方式实现它们，使其可扩展到当今的数据中心。此外，我们开发了一个多路径版本的PDQ利用路径分集。通过大量的数据包级和流级仿真，我们证明了PDQ在数据中心环境中的性能明显优于TCP，RCP和D3。我们进一步表明，PDQ是稳定的，弹性的数据包丢失，并保留几乎所有的性能增益，即使不准确的流量信息。
2012-06-12 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
A Linear Algebraic Framework for Quantum Internet Dynamic Scheduling
未来的量子互联网旨在通过共享端到端纠缠来实现任意对远程节点之间的量子通信，这是许多量子应用的通用资源。与经典网络一样，量子网络也必须以足够的速率解决与路由和服务满意度相关的问题。我们在这里处理的调度问题时，多个商品必须通过基于第一代量子中继器或量子交换机的量子网络提供服务。为此，我们引入了一种新的离散时间代数模型的任意网络拓扑结构，包括传输和内存损失，并适应于动态调度决策。我们的代数模型允许调度器使用临时中间链路的存储来优化性能，这取决于信息的可用性，范围从集中式调度器的全部全局信息到分布式调度器的部分本地信息。作为一个说明性的例子，我们比较了一个简单的贪婪的调度策略与几个最大权重启发调度策略，并说明了两个竞争对客户端通过网络所产生的可实现的速率区域。
2022-09-20 cs.NI
Age-of-Information vs. Value-of-Information Scheduling for Cellular Networked Control Systems
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
本文比较了信息年龄与信息价值在蜂窝网络化控制系统中的调度策略，通过仿真分析证明优先考虑信息价值能提升系统性能。
2019-03-13 cs.IT cs.NI cs.SY
Towards Optimal Distributed Node Scheduling in a Multihop Wireless Network through Local Voting
在多跳无线网络中，以有效和公平的方式调度传输是至关重要的，但具有挑战性。本文提出了一种新的分布式节点调度算法--局部投票算法。该算法试图通过基于本地信息交换的插槽重新分配来半均衡负载（定义为队列长度与分配插槽数量的比率）。该算法源于发现，最短的交付时间或延迟时，获得负载是半均衡的整个网络。此外，我们证明了，与本地投票，网络系统渐近收敛到最优调度。此外，通过大量的模拟，本地投票的性能进行了进一步研究，与文献中的几个代表性的调度算法。仿真结果表明，该算法在平均时延、最大时延和公平性方面均优于其他分布式算法。尽管是分布式的，本地投票的性能也被发现是非常接近被认为具有最佳性能的集中式算法。
2017-09-15 cs.NI
Reinforcement Learning Scheduler for Vehicle-to-Vehicle Communications Outside Coverage
Huawei Technologies German Research Center（华为技术德国研究中心）
车辆到车辆（V2 V）通信中的无线电资源可以由驻留在网络中的集中式调度器（例如，在蜂窝系统的情况下为基站）或分布式调度器，其中资源由车辆自主选择。前一种方法在网络覆盖不中断的情况下产生相当高的资源利用率。然而，在间歇性或覆盖范围外的情况下，由于没有来自集中式调度器的输入，车辆需要恢复到分布式调度。受强化学习（RL）的最新进展的启发，我们研究了集中式学习调度器是否可以被教导为有效地将资源预分配给车辆以进行覆盖范围外的V2 V通信。具体来说，我们使用的演员-评论家RL算法训练集中式调度器提供非干扰资源的车辆之前，他们进入的覆盖范围。我们的初步结果表明，基于RL的调度器可以实现性能一样好，甚至更好的最先进的分布式调度器，往往优于它。此外，学习过程中完成一个合理的时间（从几百到几千epochs），从而使基于RL的调度器V2 V通信间歇性网络覆盖的一个有前途的解决方案。
2019-04-29 cs.IT cs.LG cs.NI
An Algorithm for File Transfer Scheduling in Grid Environments
针对网格环境下的数据传输调度问题，提出了一种具有动态和自适应特性的集中式调度器。该算法为用户传输请求提供了一个预留系统，该系统根据网络拓扑结构和用户为请求指定的约束来分配传输时间和带宽。本文介绍了与数据传输领域相关的项目，调度器的框架设计，调度器的主要功能，传输请求重新调度的步骤和两个测试，说明系统的行为，不同类型的传输请求。
2009-01-02 cs.DC cs.DS cs.NI
A Flexible Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Framework for Dynamic Routing and Scheduling of Latency-Critical Services
University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学）；University of Southern California（南加州大学）；University of Trento（特伦托大学）
本文提出一种基于MADDPG的集中式路由与分布式调度MA-DRL框架，通过动态分配路径和调度数据包传输最大化按时交付，解决了延迟关键服务中严格的E2E峰值延迟保证问题。
2025-10-13 cs.AI cs.NI
An Optimal Application-Aware Resource Block Scheduling in LTE
在本文中，我们介绍了第四代长期演进（LTE）系统中的弹性和非弹性自适应实时业务的应用感知资源块调度方法。用户被分配到资源块。传输可以使用在频率和时间上调度的多个资源块。在我们的模型中，我们使用对数和sigmoidal-like效用函数来表示运行在不同用户设备（UE）上的用户应用程序。我们提出了一个效用比例公平策略的优化问题，其中用户之间的公平性是相应应用的效用百分比（即用户对服务的满意度）。我们的目标是将资源分配给用户，并优先考虑自适应实时应用用户。此外，应当保证用于具有弹性和非弹性业务的用户的最小资源分配。订阅移动服务的每个用户都应该具有具有优先级标准的最低服务质量（QoS）。我们证明了我们的调度策略存在，并达到最大值。因此，最优解是易处理的。我们提出了一种集中式调度算法，以分配演进节点B（eNodeB）的资源优化优先级标准。最后，我们提出了模拟结果，我们的调度算法的性能，并比较我们的结果与传统的比例公平的方法。结果表明，用户满意度较高，我们提出的方法。
2014-05-29 cs.NI
Transport Capacity of Distributed Wireless CSMA Networks
在本文中，我们研究了大型多跳无线CSMA网络的传输容量。不同于以往的研究依赖于使用集中式调度算法和/或集中式路由算法来实现最优容量缩放定律，我们表明，最优容量缩放定律可以实现使用完全分布式的路由和调度算法。具体地说，我们考虑一个网络的节点Poiss只分布在一个$\sqrt{n}\times\sqrt{n}$正方形$B_{n}\subset\Re^{2}$的单位强度。此外，每个节点随机且独立地选择其目的地，并遵循CSMA协议进行传输。借助逾渗理论，通过仔细调整CSMA协议中的三个可控参数，即传输功率、载波侦听阈值和倒计时器，我们证明了在分布式CSMA网络中可以实现$Θ\left(\frac{1}{\sqrt{n}}\right)$的吞吐量.此外，我们通过给出输运能力的上界和下界，导出了输运能力阶之前的预常数。使用模拟验证的界限的紧密性。
2014-05-17 cs.NI
Proportional Fairness through Dual Connectivity in Heterogeneous Networks
比例公平（PF）是一种在最大化吞吐量和确保对用户的公平性之间保持平衡的调度技术。第三代合作伙伴计划（3GPP）提出了双连接（DC）技术，以提高异构网络中的移动性鲁棒性和系统容量。在本文中，我们证明了DC在提高系统的比例公平性的效用。我们提出了一个低复杂度的集中式PF调度方案的DC，并表明它优于标准的PF调度方案。由于最大化系统中的比例公平性的用户的双重关联问题是NP-难的，我们提出了三个启发式的DC用户关联方案。我们证明了DC，以及建议的PF计划，PF效用单连接，并执行几乎接近最佳的PF计划在异构网络中的显着收益。
2020-02-06 cs.NI
Deterministic Task Scheduling in In-Vehicle Networks for Software-Defined Vehicles
Universidad Miguel Hernandez de Elche（埃尔切米格尔·埃尔南德斯大学）
本文提出了一种车载网络的确定性任务调度方法，通过对比最短路径和最小任务执行时间等方法，证明其在保证确定性服务级别和平衡计算负载方面更具优势。
2026-04-17 cs.NI
Distributed Scheduling in Wireless Powered Communication Network: Protocol Design and Performance Analysis
无线供电通信网络（WPCN）是一种新型的网络模式，它使用射频（RF）无线能量传输（WET）技术为无线设备（WD）的信息传输提供动力。当能量和信息在同一频带中传输时，一个主要的设计问题是传输调度，以避免干扰并实现高通信性能。WPCN中常用的集中式调度方法可能导致高控制信令开销，因此不适合于构成具有随机位置和动态操作的大量WD的无线网络。为了解决这个问题，本文提出了一种分布式调度协议的能量和信息传输WPCN。具体而言，我们允许即将耗尽其电池的WD广播能量请求蜂鸣（ERB），其从其相关联的混合接入点（HAP）触发WET以对电池再充电。如果没有ERB被发送，则WD竞争使用传统的$p$ -持久CSMA（载波侦听多址）向HAP发送数据。特别是，我们提出了一个基于能量解耦特性的能量消耗模型来推导吞吐量性能。我们的分析是通过实际网络参数下的模拟验证，这表明良好的吞吐量性能的分布式调度协议，并揭示了一些有趣的设计见解，是不同于传统的竞争为基础的通信网络，假设WD供电与无限的能源供应。
2017-03-17 cs.NI
Scheduling for TWDM-EPON-Based Fronthaul Without a Dedicated Registration Wavelength
Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院卡拉格普尔分校）；Indian Institute of Technology Mandi（印度理工学院曼迪分校）
本文提出一种基于TWDM-EPON的前传调度方法，通过周期性注册避免专用波长通道浪费，提升无线单元支持数量71%。
2026-01-24 cs.NI
Joint Routing and Scheduling for Large-Scale Deterministic IP Networks
随着5G的到来和互联网协议的演进，工业应用正从垂直解决方案转向需要满足确定性服务质量（QoS）要求的通用IP基础设施。IETF DetNet工作组旨在通过支持（i）确定性最坏情况延迟和抖动，以及（ii）时间敏感流量的零数据包丢失来满足这一需求。在本文中，我们专注于大规模确定性网络的联合路由和调度问题，使用循环指定的路由和转发（CSQF），扩展的循环路由和转发（CQF）与多个传输队列和支持段路由。在这种情况下，我们提出了两个集中式算法，以最大限度地提高网络规划和在线流量准入的流量接受。我们提出了一种基于列生成和动态规划的有效解决方案。由于模型的加强与有效的不等式，我们提高了上限和解决方案。我们证明了现实的情况下，我们达到了最优差距小于10%，在几秒钟内。最后，我们也推导出一个超快速的自适应贪心算法，以解决这个问题的代价是一个小的额外的差距。
2020-10-28 cs.NI
Load-Based On/Off Scheduling for Energy-Efficient Delay-Tolerant 5G Networks
小型小区的密集部署被视为解决下一代5G无线网络中的流量需求的主要方法之一。然而，能源效率与大量的小型电池一起成为一个关键问题。因此，在这项研究中，我们考虑使用智能开/关调度（OOS）策略的节能小小区网络（SCN），其中一定比例的小基站（SBS）被置于能耗较低的睡眠状态，以节省能源。为此，我们首先表示整体SCN流量的一个新的负载变量，并严格使用伽马近似分析其统计数据。然后，我们提出了两个新的OOS算法，利用这个负载变量集中和分布式的方式。我们表明，建议的基于负载的OOS算法可以导致高达50%的节能，而不牺牲平均SCN吞吐量。此外，基于负载的策略工作良好，在高SCN流量和延迟不容忍的情况下，可以有效地使用负载统计。我们还表明，基于负载的算法的性能得到最大化的一定长度的睡眠期，其中假设短的睡眠期是保持SBS在睡眠状态很长一段时间的能源效率低。
2018-12-21 cs.NI
On Wireless Link Scheduling and Flow Control
本论文主要研究无线网状网络中的链路调度问题。自始至终所做的假设是，只有当接收机处的信号干扰噪声比（SINR）超过通信阈值时，才成功接收分组。本文还讨论了流量控制的补充问题。(1)我们考虑在空间时分多址（STDMA）无线网状网络的集中式链路调度的各种问题。我们激励使用空间复用的性能指标，并提供了一个明确的表征空间复用。我们提出了基于某些图形模型（通信图，SINR图）的网络的链路调度算法。我们的算法实现了更高的空间重用比现有的算法，只有轻微的增加计算复杂性。(2)我们研究无线网络中的随机接入算法。我们假设接收机是能够基于功率的捕获，并提出了一种分裂算法，不同的四元信道反馈的基础上的用户的传输功率。我们模拟的算法动态的离散时间马尔可夫链，从而表明，其最大稳定吞吐量为0.5518。该算法比先来先服务（FCFS）分裂算法具有更高的最大稳定吞吐量和更低的延迟。(3)我们认为在分组网络中的流量控制问题从信息论的角度。我们推导出符合广义令牌桶调节器（GTBR）所施加的流量约束的流的最大熵，考虑到隐藏的信息存在于随机性的数据包长度。
2008-12-27 cs.NI
Adaptive determinantal scheduling with fairness in wireless networks
本研究提出基于行列式点过程的公平无线网络调度框架，将问题转化为$L$-系综上的凸优化问题，验证了其在SINR网络模型中的适用性，为网络调度提供了兼具数学简洁性与计算可行性的新方案。
2025-06-13 cs.DS cs.NI
Joint Routing, Scheduling and Power Control Providing Hard Deadline in Wireless Multihop Networks
我们认为最佳/有效的功率分配策略在单/多跳无线网络中存在硬端到端的最后期限延迟的传输数据包的约束。这样的约束对于实时的语音和视频是有用的。功率仅在数据的传输中被消耗。我们考虑的情况下，在传输中使用的功率是一个凸函数的数据传输。我们开发了一个计算效率高的在线算法，它最大限度地减少了单跳的平均功率。我们将此问题建模为动态规划（DP），并得到最优解。接下来，我们将其推广到多用户，多跳的情况下，有多个实时的流与不同的硬期限约束。
2017-02-15 cs.NI
RCD: Rapid Close to Deadline Scheduling for Datacenter Networks
基于数据中心的云计算服务提供了一个灵活、可扩展且经济的基础架构，用于托管多媒体流、电子邮件和大容量存储等在线服务。许多这样的服务执行地理复制以向用户提供必要的服务质量和可靠性，从而导致频繁的大的数据中心间传输。为了满足租户服务水平协议（SLA），这些传输必须在截止日期之前完成。此外，WAN资源非常稀缺且成本高昂，这意味着它们应该得到充分利用。最近提出的几个方案，如B4，TEMPUS和SWAN都集中在通过集中式调度提高数据中心间传输的利用率，然而，它们未能提供一种机制来保证被接纳的请求满足其截止日期。此外，在最近的一项研究中，作者提出了Amoeba，这是一种允许租户定义最后期限并保证满足指定最后期限的系统，但是，为了接纳新流量，所提出的系统必须修改已经接纳的传输的分配。在本文中，我们提出了快速接近最后期限调度（RCD），接近最后期限的流量分配技术，是快速和有效的。通过模拟，我们表明，RCD比阿米巴快15倍，提供高链路利用率以及最后期限保证，并且能够快速决定新请求是否可以在最后期限之前完全满足。
2017-07-13 cs.NI cs.PF
Hybrid Scheduling in Heterogeneous Half- and Full-Duplex Wireless Networks
全双工（FD）无线是一种有吸引力的通信范例，具有提高网络容量和减少无线网络中的延迟的高潜力。尽管在物理层开发上取得了重大进展，但与开发用于由传统半双工（HD）和新兴FD设备组成的异构网络的介质访问控制（MAC）协议相关联的挑战尚未得到完全解决。因此，我们专注于设计和性能评估的调度算法的基础设施为基础的异构HD-FD网络（由HD和FD用户）。我们首先表明，集中式贪婪最大调度（GMS）是吞吐量最优的异构HD-FD网络。我们提出了混合GMS（H-GMS）算法，GMS的分布式实现，结合GMS和基于随机访问机制。我们证明了H-GMS是吞吐量最优的。此外，我们分析了H-GMS的延迟性能，推导出平均队长的下界。我们进一步证明了HD节点升级到FD节点在单个节点和整个网络的吞吐量增益方面的好处。最后，我们评估的性能H-GMS及其变种的吞吐量，延迟，FD和HD用户之间的公平性，通过广泛的模拟。我们表明，在异构HD-FD网络中，H-GMS实现了16- 30倍的延迟性能，并将HD和FD用户之间的公平性提高了50%，与完全分散的Q-CSMA算法相比。
2018-11-26 cs.NI
A Low-Delay MAC for IoT Applications: Decentralized Optimal Scheduling of Queues without Explicit State Information Sharing
Boston University（波士顿大学）；Indian Institute of Science（印度科学学院）
针对物联网低延迟MAC设计，提出QZMAC协议，基于贪婪穷尽策略和POMDP最优切换规则，实现无需显式状态共享的分布式调度，仿真验证其延迟接近集中式调度器。
2023-06-20 cs.LG cs.NI math.PR
DMSA: A Decentralized Microservice Architecture for Edge Networks
本文提出面向边缘网络的去中心化微服务架构DMSA，通过将调度下放至边缘节点，结合多端口监听、零拷贝转发和动态加权多级负载均衡，显著提升服务响应时延与执行成功率。
2025-01-01 cs.AR cs.NI
Scheduling wireless links by graph multicoloring in the physical interference model
调度无线链路以使所有传输在接收器处被成功解码并且此外网络容量被最大化的方式同时激活是计算上困难的问题。通常，它是由一系列的时隙，其中每一个链接出现在一个时隙的输出处理。这样的方法可以被解释为图的顶点的着色，使得每个顶点都得到一种颜色。在这里，我们介绍了一种新的方法，可以被视为分配多个颜色给每个顶点，这样，在产生的时间表中，每个链接可能会出现一次以上（虽然所有链接的次数相同）。我们报告了大量的计算实验，在物理干扰模型下，揭示了各种随机生成的网络的实质性收益。
2015-04-07 cs.NI
Unified Scheduling for Predictable Communication Reliability in Cellular Networks with D2D Links
具有D2 D链路的蜂窝网络越来越多地被探索用于关键任务应用（例如，实时控制和AR/VR），这需要可预测的通信可靠性。因此，以可预测的方式控制并发传输之间的干扰以确保所需的通信可靠性是至关重要的。为此，我们提出了统一蜂窝调度（UCS）框架，该框架基于物理比K（Physical-Ratio-K）干扰模型，以统一的方式调度上行链路、下行链路和D2 D传输，以确保可预测的通信可靠性，同时最大化信道空间重用。UCS还提供了一种简单有效的模式选择方法，可最大限度地提高每个相关通信对的通信容量。UCS有效地使用多个信道来实现高吞吐量以及对信道衰落和外部干扰的恢复能力。利用基站（BS）的可用性以及BS之间的高速带外连接，UCS有效地协调了BS和用户设备（UE）的功能，以实现轻量级控制信令，并简化增量部署和与现有蜂窝标准的集成。我们使用开源、符合标准的蜂窝网络平台OpenAirInterface实施了UCS。我们已经使用USRP B210软件定义无线电和实验室部署验证了OpenAirInterface的实现。我们还评估了UCS通过高保真度，在规模的模拟研究，我们观察到，UCS确保可预测的通信可靠性，同时实现更高的信道空间重用率比现有的机制，和分布式UCS框架，使信道空间重用率统计上等于在国家的最先进的集中式调度算法iOrder。
2018-07-02 cs.NI
Link Scheduling in Multi-Transmit-Receive Wireless Networks
本文研究了多发射接收（MTR）无线网络中满足业务需求的链路调度问题。MTR网络是一类新的网络，其中每个节点可以同时向多个其他节点发送，或者同时从多个其他节点接收。MTR能力可以通过使用多个定向天线或多个信道来实现。港铁可大大提升网络容量。然而，在此之前，必须制定充分利用MTR能力的链路调度。我们表明，最优链路调度可以制定为一个线性规划（LP）。然而，这个问题是NP难的，因为我们需要先找到图中的所有极大独立集。我们提出了两个计算效率高的算法，称为重权重优先（HWF）和最大度优先（HWF）来解决这个问题。仿真结果表明，HWF和CSTR在运行时间和最优性方面都能获得优异的性能。
2011-07-11 cs.NI
Deterministic Scheduling of Periodic Messages for Low Latency in Cloud RAN
针对Cloud-RAN中周期性消息因统计复用缓冲导致的高延迟问题，提出无碰撞的确定性传输方案与PMLS算法，在满载下实现可忽略的逻辑延迟并高效扩展至数百天线。
2025-06-25 cs.DS cs.NI
Non-orthogonal Multiple Access for High-reliable and Low-latency V2X Communications
在本文中，我们考虑了一个密集的车辆通信网络，每辆车广播其安全信息，在每个传输周期的邻居。这样的应用需要低延迟和高可靠性，因此，我们提出了一种非正交多址接入方案，以减少延迟，提高数据包的接收概率。在所提出的方案中，BS执行半持久调度以优化时间调度并以非正交方式分配频率资源，而车辆自主地执行分布式功率控制。我们制定的集中式调度和资源分配问题等价于一个多维稳定的室友匹配问题，其中的用户和时间/频率资源被认为是不相交的球员集，以相互匹配。然后，我们开发了一种新的旋转匹配算法，它收敛到一个q交换稳定匹配后，有限的迭代次数。仿真结果表明，该方案优于传统的正交多址接入方案的延迟和可靠性。
2017-12-01 cs.GT cs.NI
An Architecture for Meeting Quality-of-Service Requirements in Multi-User Quantum Networks
量子通信可以通过实现经典上被证明是不可能的新应用来增强互联网技术。这些应用的成功执行依赖于满足严格性能要求的网络的不同用户之间的量子纠缠的产生。除了吞吐量和抖动等传统指标外，还必须确保生成的纠缠具有足够高的质量。满足这样的性能要求需要仔细编排网络中的许多设备，从而产生了一个全新的调度问题。此外，近期量子设备的技术限制对希望满足性能要求的调度方法施加了重大约束。在这项工作中，我们提出了第一个端到端设计的集中式量子网络与多个用户，协调交付的纠缠，满足服务质量（QoS）的要求的应用程序。我们通过使用一个集中构建的时间表来实现这一点，该时间表管理设备的使用，并确保在整个网络中协调执行不同的量子操作。我们使用周期性任务调度和资源受限的项目调度技术（包括一种新型启发式算法）来构建时间表。我们使用硬件验证的网络参数对四个小型网络进行了模拟，并使用未来参数对现实世界的光纤拓扑进行了模拟，说明了传统和量子性能指标之间的权衡。
2021-11-25 cs.NI quant-ph
Multi-armed Bandit Learning for TDMA Transmission Slot Scheduling and Defragmentation for Improved Bandwidth Usage
Michigan State University（密歇根州立大学）
提出了一种在无线传感器网络和物联网中有效利用带宽的时分多址（TDMA）MAC时隙分配协议。所开发的协议有两个主要组成部分：一个多臂强盗（MAB）为基础的时隙分配机制，无冲突传输，和分散整理时隙后移（DDSB）操作，提高带宽的使用效率。所提出的框架是分散的，每个节点发现它的传输时间表独立没有任何集中式仲裁器的控制。所开发的机制适用于具有或不具有时间同步的网络，因此，使其适用于无线传感器和物联网节点的低复杂度无线收发器。该框架能够管理学习收敛时间和带宽之间的权衡。此外，它允许节点适应拓扑变化，同时保持有效的带宽使用。所开发的逻辑进行了测试，完全连接和任意网状网络与广泛的仿真实验。它示出了如何节点可以学习使用MAB选择无冲突的传输时隙。此外，节点学会自我调整自己的传输时间表使用一种新的DDSB框架，以减少带宽的使用。
2023-01-14 cs.AI cs.LG cs.NI
