Robust And Optimal Opportunistic Scheduling For Downlink 2-Flow Network Coding With Varying Channel Quality and Rate Adaptation (New Simulation Figures)
本文考虑从一个基站到两个不同的客户端的下行链路业务。当假设无限积压时，已知会话间网络编码（INC）可以显著增加吞吐量。然而，相应的调度解决方案（当假设动态到达，而不是需要有限的延迟）仍然是新生的。对于2流下行链路场景，我们提出了第一个机会INC +调度解决方案，该解决方案可证明对于时变信道是最优的，即，相应的稳定区域匹配最优香农容量。具体来说，我们首先介绍了一个新的二进制INC操作，这是明显不同于传统的智慧异或两个偷听到的数据包。然后，我们开发了一个基于长度的调度方案，并证明它，与新的INC操作的帮助下，实现了最佳的稳定区域随时间变化的信道质量。所提出的算法后来被推广到包括速率自适应的能力。仿真结果表明，它再次达到最佳的吞吐量与速率自适应。我们的结果的一个副产品是随机处理网络（SPN）的随机离开，放松了现有的结果中的确定性离开的调度计划。
2016-06-14 cs.NI
Exploiting Channel Memory for Joint Estimation and Scheduling in Downlink Networks
我们解决的问题，机会多用户调度在下行链路网络与马尔可夫模型中断信道。我们考虑的情况下，调度器不具有充分的知识的信道状态信息，而是估计信道状态信息，利用固有的存储器中的马尔可夫信道以及ARQ风格的反馈，从预定的用户。在两个阶段中优化主动调度：（1）信道估计和速率自适应，以最大化被调度用户的期望即时速率;（2）用户调度，基于优化的即时速率，以最大化下行链路的总体长期和吞吐量。调度问题是一个部分可观察的马尔可夫决策过程与经典的“剥削与探索”的权衡，是难以量化的。因此，我们研究的框架中的不安多臂土匪过程（RMBP）的问题，并进行惠特尔的可索引性分析。惠特尔的可索引性是传统上已知的难以建立和索引政策的基础上惠特尔的可索引性是已知的，在各种设置中具有最优属性。我们证明了不完全信道状态信息下的下行链路调度问题是Whittle可索引的，并推导出封闭形式的Whittle索引策略。通过大量的数值实验，我们表明，索引策略具有接近最优的性能。我们的工作表明，在不完整的信道状态信息下，利用信道内存的机会调度可以导致显着的性能增益，几乎所有这些增益可以实现使用一个易于实现的索引策略。
2011-12-07 cs.NI
Scheduling Policies for the LTE Downlink Channel: A Performance Comparison
LTE系统中的分组调度器的一个关键特征是它可以在时域和频域中分配资源。此外，调度器了解由用户设备周期性地报告的信道状态信息，该信道状态信息或者以整个下行链路信道的聚合形式报告，或者针对每个可用子信道区分。这种机制允许在资源分配中有广泛的自由裁量权，从而促进了具有不同目的的几种调度算法的繁荣。因此，这是非常感兴趣的，在不同的情况下，这样的算法的性能进行比较。可以用于此目的的非常常见的仿真工具是ns-3，其已经支持用于LTE下行链路的一组众所周知的调度算法，尽管其仍然缺乏提供吞吐量保证的调度器。在这项工作中，我们有助于填补这一空白，通过实施一个调度算法，提供长期的吞吐量保证不同的用户，同时机会主义地利用瞬时信道波动，以增加小区容量。然后，我们进行了彻底的性能分析，通过广泛的NS-3模拟，无论是饱和的UDP和TCP流量源的不同的调度算法。该分析使得有可能欣赏调度算法之间的差异，并评估性能增益，无论是在小区容量和分组服务时间方面，通过允许调度器在频域上工作而获得。
2014-09-30 cs.NI
Joint Uplink/Downlink Optimization for Backhaul-Limited Mobile Cloud Computing with User Scheduling
移动云计算使得能够将计算繁重的应用（例如用于游戏、对象识别或视频处理）从移动用户（MU）卸载到直接或通过有限容量回程链路连接到无线接入点的微云或云服务器。在本文中，移动云计算系统的设计进行了研究，提出了联合优化的计算和通信资源的目的是最大限度地减少所需的能量卸载下的所有MU在应用层的延迟约束。所提出的设计考虑了多天线上行链路和下行链路干扰传输，在下行链路上有或没有合作，以及回程和计算资源的分配和用户选择。由此产生的设计优化问题是非凸的，和固定的解决方案计算通过逐次凸逼近（SCA）技术。数值结果说明了计算和通信资源的联合优化的能量延迟权衡方面的优势，以及系统参数的影响，如回程容量，和网络架构。
2017-02-03 cs.NI
Downlink Scheduling over Markovian Fading Channels
我们考虑在下行链路无线网络中的异构，马尔可夫调制，ON/OFF信道的调度问题。众所周知，在衰落信道上调度的性能严重依赖于可用的信道状态信息（CSI）的准确性，这是昂贵的获取。因此，我们考虑通过实际的基于ARQ的反馈机制来获取CSI，其中仅在预定用户的传输结束时才显示信道状态。在假定存在时间相关的信道演进的情况下，期望的调度器必须最佳地平衡利用-探索权衡，由此其调度传输以利用具有最新CSI的那些信道并且探索具有过时CSI的那些信道的当前状态。在早期的作品中，Whittle的索引策略被认为是解决这个问题的低复杂度和高性能的解决方案。然而，分析其性能的统计异构信道状态过程的典型场景仍然是难以捉摸的和具有挑战性的，主要是因为它具有高度耦合和复杂的动态。在这项工作中，我们克服了这些困难，严格建立惠特尔的指数政策的渐近最优性能的限制制度的许多用户。更具体地说：（1）我们证明了Whittle指数策略的局部最优性，条件是系统的初始状态在一个精心选择的状态的某个邻域内;（2）然后我们在一个递归假设下建立了Whittle指数策略的全局最优性，并对我们的问题进行了数值验证。这些结果表明，惠特尔的索引策略具有分析证明的最优特性调度异构和时间相关的渠道。
2015-02-26 cs.NI
Robust And Optimal Opportunistic Scheduling For Downlink 2-Flow Network Coding With Varying Channel Quality and Rate Adaptation
本文考虑从一个基站到两个不同的客户端的下行链路业务。当假设无限积压，它是已知的，会话间网络编码（INC）可以显着增加每个流的吞吐量。然而，相应的调度解决方案（当假设动态到达，而不是需要有限的延迟）仍然是新生的。对于2流下行链路场景，我们提出了第一个机会INC +调度解决方案，该解决方案可证明对于时变信道是最优的，即，相应的稳定区域匹配最优香农容量。具体来说，我们首先介绍了一个新的二进制INC操作，这是明显不同于传统的智慧异或两个偷听到的数据包。然后，我们开发了一个基于长度的调度方案，它的帮助下，新的INC操作，可以鲁棒性和最佳地适应时变的信道质量。然后，我们表明，该算法可以很容易地扩展到速率自适应，它再次鲁棒地实现最佳吞吐量。我们的结果的一个副产品是随机处理网络（SPN）与随机离开，放松了现有的结果中的确定性离开的假设的调度计划。因此，新的SPN调度器可以进一步将SPN调度的应用扩展到其他真实世界的场景。
2014-10-07 cs.IT cs.NI math.IT
Scheduling strategies and throughput optimization for the Downlink for IEEE 802.11ax and IEEE 802.11ac based networks
新的IEEE 802.11标准IEEE 802.11ax具有挑战性的目标，即与其前身IEEE 802.11ac相比，为更多用户提供服务，从而实现每个站点一致和可靠的数据流（平均吞吐量）。本文探讨了IEEE 802.11ax的一些新机制，并比较了IEEE 802.11ax和IEEE 802.11ac中基于多输入多输出（MU-MIMO）和正交频分多址（OFDMA）传输复用格式的下行单向UDP多用户（MU）三元组的吞吐量上界。以及在可靠和不可靠信道中用于1、4、8、16、32和64个站场景的MU模式。该比较是根据所使用的调制和编码方案（MCS）进行的。在IEEE 802.11ax中，我们考虑两种类型的确认操作设置，其中最大确认窗口分别为64或256。在SU场景中，IEEE 802.11ax的吞吐量上限在可靠和不可靠信道中分别超过IEEE 802.11ac约52%和74%。在MU-MIMO场景中，IEEE 802.11ax的吞吐量上限在可靠和不可靠信道中分别超过IEEE 802.11ac约59%和103%。此外，随着站的数量增加，IEEE 802.11ax在接入延迟方面的优势也增加。
2017-09-14 cs.NI
Low-Complexity Dynamic Resource Scheduling for Downlink MC-NOMA Over Fading Channels
在本文中，我们研究动态资源调度（即，联合用户、子信道和功率调度）用于时变衰落信道上下行链路多信道非正交多址（MC-NOMA）系统。具体来说，我们解决加权平均和速率最大化问题的服务质量（QoS）的约束。特别是，为了促进快速资源调度，我们专注于开发一个非常低的复杂度算法。为此，通过利用拉格朗日对偶和随机优化理论，我们首先开发了一个机会MC-NOMA调度算法，从而将原问题分解为一系列的子问题，每个时隙一个。因此，资源调度工作在一个在线的方式，解决一个子问题，每个时隙，使其更适用于实际系统。然后，我们进一步开发了一种启发式的联合子信道分配和功率分配（Joint-SAPA）算法，具有非常低的计算复杂性，称为Joint-SAPA-LCC，解决每个子问题。最后，通过仿真，我们表明，我们的联合SAPA-LCC算法提供了良好的性能相媲美，现有的联合SAPA算法，尽管需要低得多的计算复杂性。我们还表明，我们的机会MC-NOMA调度算法，其中的联合SAPA-LCC算法嵌入工作良好，同时满足给定的QoS要求。
2021-08-15 cs.IT cs.NI math.IT
Scheduling for Downlink OFDMA With IRS Reconfiguration Constraints
本文研究了OFDMA框架下IRS辅助多用户系统的下行时频调度问题，在配置集合与重构次数受限下，将总速率最大化表述为NP完全广义多重背包问题，并提出有效的启发式贪婪算法。
2024-01-05 cs.IT cs.NI eess.SP
Machine Learning Based Uplink Transmission Power Prediction for LTE and Upcoming 5G Networks using Passive Downlink Indicators
能量感知系统设计是基于静态和移动物联网（IoT）的传感器节点的重要优化任务，特别是对于高度资源受限的车辆，例如移动机器人系统。对于基于4G/5G的蜂窝通信系统，上行链路数据传输的有效传输功率对于整个系统功耗至关重要。不幸的是，这些信息通常隐藏在现成的调制解调器和移动手机中，因此无法用于实现绿色通信。此外，移动终端的动态传输功率控制行为在大多数已建立的仿真框架中甚至没有明确建模。在本文中，我们提出了一种新的机器学习为基础的方法，用于预测所产生的上行链路传输功率用于数据传输的基础上，可用的被动网络质量指标和应用级信息。该模型是从在公共蜂窝网络中执行的路测的综合现场测量导出的，并且可以被参数化以用于将给定目标平台能够提供的所有测量集成到预测过程中。在三种不同的机器学习方法的比较中，随机森林模型表现最好，平均误差为3.166 dB。由于误差的绝对和在平均28次预测之后收敛到零并且下降到1dB以下，因此该方法非常适合于长期功率估计。
2020-02-19 cs.NI
Low-complexity joint user and power scheduling in downlink NOMA over fading channels
非正交多址（NOMA）被认为是下一代蜂窝网络最有前途的无线电接入技术之一。本文研究了衰落信道下NOMA下行链路的用户和功率联合调度问题。具体来说，我们专注于一个随机优化问题，以最大限度地提高加权平均和率，同时确保给定的最低平均数据率的用户。为了解决这个问题，我们首先开发了一个机会主义的用户和功率调度算法（OUPS）的对偶和随机优化理论的基础上。通过OUPS，随机问题转化为一系列的确定性的瞬时加权和速率最大化的每个时隙。因此，我们另外开发了一种启发式算法，具有非常低的计算复杂性，称为用户选择和功率分配算法（USPA），瞬时加权和速率最大化问题。通过仿真结果，我们证明了USPA提供了接近最佳的性能与非常低的计算复杂性，和OUPS很好地保证给定的最小平均数据率。
2021-01-08 cs.IT cs.NI cs.SY
Fairness-Oriented User Scheduling for Bursty Downlink Transmission Using Multi-Agent Reinforcement Learning
The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））；Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院）
在这项工作中，我们开发了实用的用户调度算法的下行链路突发业务，强调用户的公平性。与传统的调度算法平均分配用户间的传输时隙或最大化某些没有物理意义的比率不同，我们提出使用5%瓦片用户数据率（5 TUDR）作为衡量用户公平性的指标。由于直接优化5 TUDR是困难的，我们首先把问题的随机博弈框架，随后提出了一个多智能体强化学习（MARL）的算法来执行分布式优化的资源块组（RBG）的分配。此外，每个MARL代理被设计为将由来自多个网络层的网络计数器测量的信息（例如，信道质量指示符、缓冲区大小）作为输入状态，而RBG分配作为动作，其中建议的奖励函数被设计为最大化5 TUDR。大量的仿真结果表明，建议的基于MARL的调度器可以实现公平的调度，同时保持良好的平均网络吞吐量相比，传统的调度器。
2022-06-19 cs.AI cs.LG cs.NI
Energy-Efficient Scheduling and Power Allocation in Downlink OFDMA Networks with Base Station Coordination
本文研究了蜂窝OFDMA系统下行链路能量有效的资源分配问题。系统设计考虑了能量效率的三种定义，包括辐射功率和电路功率。用户调度和功率分配在具有对最大发射功率（每个子载波或每个基站）的约束的协调基站的集群上被优化。渐近噪声限制制度作为一种特殊情况进行了讨论。%在数值实验中检查了协调基站的隔离和非隔离集群的性能。结果表明，能量效率的最大化近似等于最大发射功率的小值的频谱效率的最大化，而存在最大发射功率的宽范围的值，对于该值，数据率的适度降低在耗散能量方面提供了大量节省。此外，所考虑的资源分配策略之间的性能差距随着簇外干扰的增加而减小。
2014-05-12 cs.IT cs.NI math.IT
Interference alignment for downlink cellular networks: Joint scheduling and precoding
干扰对齐（IA）是一种技术，在很大程度上，利用通过MIMO和OFDM技术在系统中可用的不断增加的信号维度，以便全局地减少网络中用户所遭受的干扰。在本文中，我们解决的问题，下行链路蜂窝网络，所谓的干扰广播信道，在小区边缘的移动用户可能会遭受高干扰，因此，性能差。从Suh等人提出的下行链路IA方案开始，提出了一种新的方法，其中每个用户反馈具有高信号干扰比增益的多个选择的接收信号方向。基于穷举搜索的调度器选择要同时服务的用户的子集，在和速率性能和公平性之间进行平衡，但是在许多用户同时发送请求的密集网络场景中变得难以驾驭。因此，我们开发了一个次优调度，大大降低了复杂性，同时保持接近最佳的数据率增益。更有趣的是，我们的模拟表明，IA计划变得有价值的相关信道，而匹配滤波为基础的计划在不相关的情况下表现最好。
2016-11-24 cs.IT cs.NI math.IT
Downlink TDMA Scheduling for IRS-aided Communications with Block-Static Constraints
智能反射表面（IRS）正在被研究作为有源中继的可能的低成本节能替代方案，其目标是解决毫米波（mmWave）和太赫兹（THz）网络部署的覆盖问题。在文献中，这些表面通常通过理想化它们的特性来研究。值得注意的是，通常假设IRS可以以任意频率调谐由其元件引起的相移，这要归功于到下一代节点基（gNB）的有线控制信道。相反，在这项工作中，我们调查的IRS-辅助时分多址接入（TDMA）蜂窝网络，IRS的重新配置可能会带来能源或通信成本，我们的目标是随着时间的推移限制重新配置的数量。我们开发了一个基于聚类的启发式调度，优化系统的总速率受到一定数量的重新配置内的TDMA帧。为此，我们首先集群用户设备（UE）具有类似的最佳IRS配置。然后，我们计算整体IRS集群配置，其因此可以在调度整个UE集群时保持恒定。数值结果表明，我们的方法是有效的，在支持IRS辅助系统的实际约束，实现高达85%的吞吐量获得一个理想的部署，同时提供了一个IRS重新配置的数量减少了50%。
2023-01-25 cs.NI eess.SP
Energy Efficient Traffic Scheduling For Optical LEO Satellite Downlinks
Carleton University（卡尔顿大学）；Polytechnique Montréal（蒙特利尔高等理工学院）；National Research Council Canada（加拿大国家研究委员会）；MDA（MDA公司）
本文提出静态和自适应方案，通过平衡交付比率和能效，解决卫星下行链路的能耗问题。
2026-03-07 cs.NI
Advanced IEEE 802.11ax TCP aware scheduling under unreliable channels
在本文中，我们建议先进的IEEE 802.11ax TCP感知调度策略，优化单向TCP流量传输下的AP操作。我们的调度策略优化的性能，使用的能力，多用户传输的上行链路，首先在IEEE 802.11ax中介绍，连同多用户传输的下行链路。他们是基于传输机会（TXOP），我们建议三个调度策略确定TXOP形成参数。在其中一种策略中，可以控制所实现的有效吞吐量与延迟。我们还假设饱和的WiFi传输队列。我们表明，以最小的吞吐量退化，可以避免相当大的延迟。
2018-03-27 cs.NI
Is Deadline Oblivious Scheduling Efficient for Controlling Real-Time Traffic in Cellular Downlink Systems?
5G网络中带宽密集型延迟关键业务（如虚拟现实）的出现激发了对具有硬截止期限的流的无线资源分配问题的兴趣。试图解决这个问题带来了两个挑战：（i）流到达和信道状态对于基站（BS）是先验未知的，因此，需要在线做出分配决策。(ii)尝试最大化回报的无线资源分配算法将可能是不公平的，导致对于某些用户不可接受的服务。我们建模的问题作为一个在线凸优化问题。我们提出了一个原始-对偶的最后期限不经意（DO）算法，并证明它是约3.6-竞争。此外，我们通过模拟表明，我们的算法非常密切地跟踪有先见之明的离线解决方案，显着优于现有的几种算法。在第二部分中，我们对分配施加随机约束，要求保证每个用户达到一定的及时吞吐量（在一段时间内的最后期限内交付的流量）。我们提出了长期公平截止日期不经意（LFDO）算法，该设置。我们结合李雅普诺夫框架与在线算法的分析，表明LFDO保留了DO的高性能，同时满足长期的随机约束。
2020-02-15 cs.NI math.OC
Downlink Clustering-Based Scheduling of IRS-Assisted Communications With Reconfiguration Constraints
针对IRS重配置产生通信成本的问题，提出一种基于聚类的启发式调度方案，在TDMA帧内限制重配置次数的约束下最大化小区总容量，并通过迭代算法与聚类技术有效支持多用户IRS系统。
2024-02-12 cs.NI eess.SP
Joint Scheduling and Resource Allocation in the OFDMA Downlink: Utility Maximization under Imperfect Channel-State Information
我们考虑的问题，同时在OFDMA下行链路中的用户调度，功率分配和速率选择，与期望的总和效用最大化的总和功率约束下的目标。在这样做时，我们考虑一系列通用的基于有效产出的实用程序，例如，基于吞吐量的定价、服务质量强制和/或实际调制和编码方案（MCS）的处理。由于完美的知识的信道状态信息（CSI）可能难以保持在基站，特别是当用户和/或子信道的数量是大的，我们考虑调度和资源分配下不完美的CSI，其中的信道状态是由一个通用的概率分布。首先，我们考虑“连续”的情况下，多个用户和/或码率可以时间共享一个单一的OFDMA子信道和时隙。这产生了一个非凸优化问题，我们将其转换为凸优化问题，并使用对偶优化方法精确求解。其次，我们考虑“离散”的情况下，每个OFDMA子信道每个时隙只允许一个用户和码率。对于混合整数优化问题，我们讨论了它与连续情况的联系，并表明它可以在某些情况下得到精确解。对于其他情况下，我们提出了一个最优性差距的界限。对于这两种情况下，我们提供所获得的解决方案的算法实现。最后，我们研究，数值上，所提出的算法的性能在不同程度的CSI不确定性，公用事业，和OFDMA系统配置。此外，我们证明了相对于现有的最先进的算法的优势。
2011-06-29 cs.IT cs.NI math.IT
Improving DL-MU-MIMO Performance in IEEE 802.11ac Networks through Decoupled Scheduling
IEEE 802.11ac标准向多达四个用户引入了新的下行链路多用户MIMO（DL-MU-MIMO）传输，以便增加无线局域网（WLAN）中的空间重用。我们认为，甚至更好的WLAN性能可以通过稍微修改DL-MU-MIMO调度来实现。为此，我们提出了一种新的排队机制的基础上解耦的EDCA和DL-MU-MIMO调度（DEMS），以避免线头阻塞。我们表明，DEMS优于传统的802.11ac调度的基础上先进先出的传输队列。改进表现在通过以下方式实现的吞吐量方面：（a）更有效的信道使用，（b）高优先级业务传输的概率增加，以及（c）去往不同用户的帧之间的竞争减少。
2017-04-27 cs.NI
Frequency and time domain packet scheduling based on channel prediction with imperfect CQI in LTE
无线系统中的数据分组传输的依赖于网络的调度基于信道质量的测量和反馈。针对LTE系统下行链路中同时存在多个不完美信道质量信息（CQI）导致的性能下降问题，提出了一种简单高效的实时的业务分组调度（PS）算法。首先提出了一种基于卡尔曼滤波器的频域信道预测器，用于从错误的信道质量反馈中恢复真实的CQI。然后，采用比例公平（PF）和修改的最大加权延迟优先（M-LWDF）算法的联合时域分组技术。仿真结果表明，该方案在系统吞吐量和丢包率方面具有较好的性能。
2013-09-09 cs.NI
Cellular Downlink Performance with Base Station Sleeping, User Association, and Scheduling
基站（BS）休眠已经成为一种可行的解决方案，以通过停用未充分利用的BS来提高整体网络能量效率。然而，它影响休眠小区中的用户的性能，这取决于他们的BS关联准则、他们朝向活动BS的信道条件、以及活动BS处的调度准则和业务负载。本文通过建立一个系统的框架，推导出考虑到上述因素的频谱效率和下行链路传输到睡眠小区用户的中断概率的蜂窝系统的性能与BS睡眠。在这种情况下，我们开发了一种用户关联方案，其中在休眠小区中的典型用户选择具有\textbf{M}最大最佳情况\textbf{M}平均信道\textbf{A}接入\textbf{P}可靠性（MMAP）的BS，该可靠性由所有活动BS基于其现有的业务负载来计算。我们认为贪婪和循环计划在活跃的BS调度用户在一个信道中。一旦关联被执行，一个典型的睡眠小区用户的确切的接入概率和它的接收信号和干扰功率的统计数据被导出，以评估传输的频谱和能量效率。对于睡眠小区用户，我们还考虑了传统的\textbf{M}最大\textbf{R}接收的\textbf{S}信号\textbf{P} ower（MRSP）的用户关联方案以及在BS处的贪婪和循环方案。推导过程中考虑了小区缩放的影响，分析了其在减少基站休眠造成的覆盖空洞方面的可行性。数值结果表明，在各种网络场景的频谱效率和能量效率之间的权衡。通过Monte-Carlo模拟验证了分析的准确性。
2014-01-28 cs.IT cs.NI math.IT
Achieving Delay Rate-function Optimality in OFDM Downlink with Time-correlated Channels
最近已经尝试开发用于多信道的单个小区中的下行链路传输的调度方案（例如，基于OFDM的）蜂窝网络。这些工作已经相当有前途，因为他们已经开发出低复杂度的索引调度策略，是延迟最优的（在一个大的偏差率函数的意义上）。然而，这些策略要求信道在每个时隙中以固定概率（即，在系统中没有存储器），而实际情况是，由于信道衰落和多普勒频移，在这些蜂窝系统中，信道通常是时间相关的。因此，一个重要的开放问题是，是否可以找到简单的索引调度策略，即使是在时间相关的信道延迟最优。在本文中，我们试图回答这个问题的时间相关的ON/OFF通道。特别是，我们表明，类最老的数据包优先（OPF）的政策，给予更高的优先级，以数据包具有较大的延迟是延迟率函数最优的两个条件下：1）信道是非负相关的，和2）的分布的OFF周期是几何的。我们使用模拟来进一步阐明理论结果。
2016-01-29 cs.IT cs.NI math.IT
Centralized Coordinated Scheduling in LTE-Advanced Networks
这项工作解决了与协调LTE高级下行链路网络中的多个基站之间的调度决策相关联的问题，以便利用集中式控制器来管理小区间干扰。为了解决协调调度问题，制定了整数非线性规划，与大多数现有方法不同，该整数非线性规划不依赖于精确的信道状态信息，而是仅利用3GPP标准中定义的特定测量报告。提出了一个等价的整数线性重构的协调调度问题，它可以有效地解决商业求解器。中大型网络进行了广泛的模拟，以分析所提出的协调调度方法的性能，确认现有的分析结果报告的基本限制，由于集群外干扰的合作。然而，在本文中提出的方案显示出重要的增益，在平均用户吞吐量的小区边缘用户，特别是在异构网络的情况下。
2017-02-13 cs.NI
Performance Comparison of Packet Scheduling Algorithms for Video Traffic in LTE Cellular Network
在本文中，我们研究了下行链路分组调度算法提出的LTE蜂窝网络。本文重点研究了三种最有前途的调度算法：FLS算法、EXP算法和EXP算法。这三种算法的性能进行了视频流量在车载环境中使用LTE-Sim模拟器。在半径为1 km的固定有界区域中，设置了不同数量的用户，从10 - 60。本研究的主要目标是提供有助于LTE蜂窝网络分组调度器设计过程的结果，旨在获得更好的整体性能用户。仿真结果表明，FLS方案在平均系统吞吐量、平均分组时延、PLR等方面都优于传统的FLS方案，并且具有令人满意的公平性指标。
2013-07-11 cs.NI
Modeling, implementation and performance analysis of mobility load balancing for LTE downlink data transmission
我们提出了在本文中的自组织网络优化相关的移动性负载均衡（MLB）的LTE系统使用NS-3的模拟实现。该实现是针对基于参考信号接收功率测量动态调整切换（HO）参数的两个MLB算法来实现的。这样的调整是针对过载小区及其具有足够可用资源的相邻小区的负载来完成的，从而能够实现负载均衡。通过选定的关键性能指标的建议MLB算法的数值研究相比，另一个HO算法（已经实现在ns 3）的基础上A3事件突出的全球网络吞吐量，分组丢失率和成功的HO的数量方面提供了显着的MLB增益，而不会招致显着的开销。
2016-10-08 cs.NI
Throughput Analysis and On-Board Buffer Sizing for Hybrid RF and Optical LEO Satellites
Technische Universität Braunschweig（布伦瑞克工业大学）
本文分析混合RF/激光LEO卫星网络在有限缓冲、干扰感知调度和天气相关中断下的吞吐量与缓冲区规划，发现通过优化调度优先级可在最小化缓冲需求的同时实现最大吞吐量并降低丢包概率。
2026-09-15 cs.NI
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
A QoS-Aware Scheduling Algorithm for High-Speed Railway Communication System
随着高速铁路的快速发展，如何为旅客提供多媒体服务越来越受到人们的关注。一个关键的问题是开发一个有效的调度算法，为多个服务具有不同的服务质量（QoS）的要求。在本文中，我们研究的HSR网络中的下行业务调度问题，考虑到端到端的最后期限的限制和成功的分组交付率的要求。首先，利用高速训练的确定性轨迹，提出了一种时间-距离映射方法，以有效地获得高动态链路容量。接下来，一个新的服务模型的最后期限约束服务的交付率的要求，这使我们能够把交付率的要求变成一个单一的队列稳定性问题。基于李雅普诺夫漂移，建立了最优调度问题，并利用随机网络优化方法提出了相应的调度服务算法。仿真结果表明，该算法优于传统的方案的QoS要求。
2014-06-20 cs.NI
Maximizing Uplink and Downlink Transmissions in Wirelessly Powered IoT Networks
University of Wollongong（伍伦贡大学）
本文提出了一种基于学习的方法，用于在无线供电物联网网络中优化上行和下行传输调度，通过混合整数线性规划和学习算法提高分组传输效率。
2024-07-02 cs.NI
Downlink Resource Allocation in Multiuser Cell-free MIMO Networks with User-centric Clustering
在本文中，我们优化的用户调度，功率分配和波束形成的分布式多输入多输出（MIMO）网络实现以用户为中心的聚类。我们研究了相干和非相干传输模式，制定了加权和速率最大化问题，这些问题的最佳解决方案是已知的NP-难。我们使用分数规划，块坐标下降和压缩感知的工具来构建一个算法，该算法优化了波束成形权重和用户调度，并收敛于一个平滑的非递减模式。信道状态信息（CSI）的优化是至关重要的，我们强调采用低开销的导频分配策略的调度问题的重要性。在这方面，我们使用的层次凝聚聚类的变体，它提供了一个次优的，但可行的，导频分配方案;对于我们的无小区的情况下，我们制定了一个基于区域的导频重用因子。我们的研究结果表明，我们的计划提供了很大的收益，在长期的网络和频谱效率相比，基准计划，如迫零和共轭波束成形（循环调度）分别。此外，结果表明，相干传输的优越性相比，非相干模式下的理想和不完美的CSI为基于区域的导频复用因素，我们考虑。
2021-08-13 cs.IT cs.NI cs.PF
Low-complexity Optimal Scheduling over Correlated Fading Channels with ARQ Feedback
我们研究了马尔可夫ON/OFF衰落信道下的下行链路调度问题，其中瞬时信道状态信息不能直接访问，而是通过ARQ型反馈来揭示。调度器可以利用马尔可夫信道中固有的时间相关性/信道记忆来提高网络性能。然而，设计低复杂度和吞吐量优化算法下的时间相关性是一个具有挑战性的问题。在本文中，我们发现，在平均传输次数的约束下，低复杂度的索引策略是吞吐量最优的。该政策使用惠特尔的索引值，这是以前用来捕捉时间相关的信道下的机会调度。我们的研究结果建立在有趣的发现，在复杂的队列长度和通道内存的演变，调度用户的重要性是捕获一个简单的乘法其队列长度和惠特尔的索引值。所提出的基于索引的索引策略具有可证明的低复杂度。数值结果表明，显着的吞吐量增益可以实现利用信道内存使用所提出的低复杂度的政策。
2015-03-24 cs.NI
Greedy-Knapsack Algorithm for Optimal Downlink Resource Allocation in LTE Networks
作为移动宽带技术的长期演进（LTE）支持具有不同要求的广泛通信服务领域。因此，在所请求的带宽量超过有限的可用频谱资源的过载状态下调度来自各种应用的所有流是一个具有挑战性的问题。因此，本文提出了一种贪心算法来评估等待调度的候选用户，并在不超过可用带宽容量的情况下选择最优的用户集合来最大化系统性能。贪婪背包算法是基于分数背包问题提出的一种求解资源分配问题的最优算法。通过提出一个基于类的排名功能，这是一个组合的吞吐量和QoS相关的参数为每个应用程序定义的吞吐量和QoS之间的妥协。仿真结果表明，该方法提供了高性能的吞吐量，损失和延迟不同类别的QoS比现有的，特别是在过载流量。
2016-01-14 cs.IT cs.NI math.IT
Simulation Results of User Behavior-Aware Scheduling Based on Time-Frequency Resource Conversion
将时频资源转换（TFRC）这一新的网络资源分配策略与呼叫接纳控制相结合，不仅可以提高小区容量，而且可以有效地降低网络拥塞。然而，最佳设置的TFRC面向呼叫接纳控制遭受的灾难的维数，由于马尔可夫链为基础的优化在一个高维空间。为了解决TFRC的可扩展性问题，在[1]中，我们将TFRC的研究扩展到调度领域。具体来说，我们研究了基于TFRC的LTE型蜂窝网络的下行链路调度，以最大限度地提高服务交付。感兴趣的服务调度被制定为一个联合的请求，信道和时隙分配问题，这是NP-难。提出了一种基于离线放气和顺序固定的算法（DSFRB），该算法具有多项式时间复杂度。针对实际的在线实现，提出了两种支持TFRC的低复杂度算法，即改进的史密斯比算法（MSR）和改进的指数容量算法（MEC）。在这份报告中，我们提出了详细的数值计算结果的建议离线和在线算法，这不仅表明了所提出的算法的有效性，但也证实了所提出的TFRC为基础的调度技术的服务质量（QoS）规定为每个用户和收入改善服务运营商的优势。
2016-05-23 cs.NI
Predictive and Spatially Aware Scheduling in Flexible Duplexing for Deterministic Communications
Networked Systems Laboratory, Universidad Miguel Hernández de Elche（埃尔切米格尔·埃尔南德斯大学网络系统实验室）
提出利用流量预测和预测调度减少灵活双工中的上下行冲突，并利用空间分集减轻不可避免冲突的影响，相比参考方案成功传输数提升超40%。
2026-06-11 cs.NI
An efficient distributed scheduling algorithm for relay-assisted mmWave backhaul networks
提出了一种新的分布式调度算法，该算法的目标是在中继辅助的树形mmWave回程网络中有效地调度上行和下行回程业务。讨论了控制消息的握手、本地调度的计算以及最终有效调度的确定。仿真结果表明，分布式算法的性能可以达到非常接近回程网络的最大业务需求，并且能够快速准确地适应小小区基站业务需求急剧变化的动态业务。
2022-02-16 cs.NI cs.SY eess.SY
On Minimizing the Maximum Age-of-Information For Wireless Erasure Channels
信息流（AoI）是最近提出的用于从通信网络中的UE的角度量化信息的新鲜度的度量。最近，Kadota等人[1]提出了一种索引型近似最优调度策略，用于最小化下行链路传输问题的平均AoI度量。对于延迟敏感的应用，包括网络物理系统的实时控制或5G中的URLLC流量调度，必须对所有用户的AoI进行更严格的统一控制。在本文中，我们推导出一个精确的最优调度策略，这个问题在下行链路的删除信道蜂窝系统。我们的最优性证明涉及到相关的平均成本贝尔曼方程，这可能是独立的理论兴趣的显式解决方案。我们还建立了所得到的随机过程是积极的经常性下的最佳政策，并有一个指数轻尾，最佳的大偏差指数。最后，在小小区住宅网络中的典型应用的动机，我们考虑的问题，最小化的峰值AoI与吞吐量的限制，以特定的UE，并得出一个启发式的策略，这个问题。已经进行了大量的数值模拟，以比较所提出的政策与其他知名的调度政策，如随机调度和比例公平的功效。
2019-04-01 cs.IT cs.NI math.IT
Data-Driven Predictive Scheduling in Ultra-Reliable Low-Latency Industrial IoT: A Generative Adversarial Network Approach
迄今为止，基于模型的低延迟可靠通信对于时间关键的无线控制系统至关重要。在这项工作中，我们研究了下行链路（DL）的制造商到执行器调度问题，在无线工业网络，使中断概率最小化。与现有文献中基于公知的平稳衰落信道模型相比，我们假设一个任意的和未知的信道衰落模型，它只能通过样本。为了克服有限的数据样本的问题，我们调用的生成对抗网络框架，并提出了一个在线的数据驱动的方法来联合调度DL传输和学习的信道分布在线的方式。数值结果表明，该方法可以有效地学习任何任意的信道分布，并进一步实现最佳性能，通过使用预测的中断概率。
2020-05-10 cs.NI eess.SP
Analysis of Scheduling schemes based on Carrier Aggregation in LTE-Advanced and their improvement
针对LTE-Advanced载波聚合下的资源调度，提出QSCS方案，在突发级动态调整用户CCs，兼顾QoS与信道质量，仿真证明其吞吐量接近JUS且QoE更优。
2025-06-23 cs.NI eess.SP
Data-Importance Aware User Scheduling for Communication-Efficient Edge Machine Learning
随着智能移动应用的普及，边缘学习正在成为一种有前途的技术，用于从网络边缘生成的分布式数据中为边缘设备提供快速智能获取。边缘学习的一个关键任务是有效地利用有限的无线电资源来获取用于边缘服务器处的模型训练的数据样本。在本文中，我们开发了一种新的用户调度算法，用于边缘学习中的数据采集，称为（数据）重要性感知调度。这种调度算法的一个关键特征是，它考虑到数据样本的信息性，除了通信的可靠性。具体而言，调度决策基于数据重要性指标（DII），从通信和学习的角度优雅地结合了两个“重要”度量，即，信噪比（SNR）和数据不确定性。我们首先推导出一个明确的表达式，该指标针对经典的分类器的支持向量机（SVM），其中的不确定性的数据样本的距离来衡量的决策边界。然后，通过用熵代替基于距离的不确定性度量，将结果扩展到卷积神经网络（CNN）。通过使用真实数据集的实验表明，所提出的重要性感知调度可以利用双重多用户分集，即多用户信道和分布式数据样本的分集。这导致更快的模型收敛比传统的调度方案，只利用单一类型的多样性。
2019-10-05 cs.IT cs.NI math.IT
Over-the-Air FEEL with Integrated Sensing: Joint Scheduling and Beamforming Design
针对下一代无线网络中目标回波干扰OTA-FEEL模型聚合的问题，提出联合调度与波束成形框架，结合感知能力优化学习性能，经实验验证可有效抑制干扰、保障聚合质量。
2025-01-10 cs.ET cs.NI eess.SP
Sub-channel Assignment, Power Allocation and User Scheduling for Non-Orthogonal Multiple Access Networks
在本文中，我们研究的资源分配和用户调度问题的下行链路非正交多址接入网络中的基站分配频谱和功率资源的一组用户。我们的目标是联合优化的子信道分配和功率分配，以最大限度地提高加权总速率，同时考虑用户的公平性。我们制定的子信道分配问题，相当于一个多对多的双边用户子信道匹配游戏中的用户和子信道被认为是两套球员追求自己的利益。然后，我们提出了一个匹配算法，收敛到双边交换稳定匹配后，有限的迭代次数。因此，提供了一种联合解决方案来迭代地解决子信道分配和功率分配问题。仿真结果表明，所提出的算法大大优于正交多址接入方案和以前的非正交多址接入方案。
2016-08-30 cs.IT cs.NI math.IT
