-
公开(公告)号:CN107277932A
公开(公告)日:2017-10-20
申请号:CN201710471289.9
申请日:2017-06-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W72/12
Abstract: 本发明公开一种多用户MIMO系统中用户调度方法,用户APP提取数据对应于数据出终端缓存器,基站发送数据对应于数据进终端缓存器,在每个调度周期开始时对用户终端缓存器进行更新;建立基站吞吐量最大的目标函数,在每个调度周期开始时更新队列,构造Lyapunov函数,将目标函数和Lyapunov漂移通过惩罚因子结合起来得到漂移惩罚函数,利用Lyapunov算法最小化其上界,据此得到基站的调度策略。本发明在QoS保证的基础上实现了基站吞吐量的最大化。
-
公开(公告)号:CN106559491A
公开(公告)日:2017-04-05
申请号:CN201611085630.9
申请日:2016-11-30
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04L67/10 , H04W52/267 , H04W72/1268
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的李雅普诺夫优化的云业务上行调度方法,本发明对李雅普诺夫优化方法进行改进,通过建立虚拟队列,将云业务需要在一定时间内完成一定数据量上传这一限制条件转化为队列稳定问题,进而将原能量优化问题转化为一个联合优化队列稳定性和能量的双目标优化问题。然后利用效用函数,将该双目标优化问题合并为一个单目标优化问题进行求解。同时,本发明建立了一个保证机制来确保数据可以全部上传。本发明可以在未来信道增益未知的情况下,得到最优调度策略的解析解,使用本发明中策略时上传所耗能量远低于传统算法。
-
公开(公告)号:CN107277932B
公开(公告)日:2020-08-11
申请号:CN201710471289.9
申请日:2017-06-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W72/12
Abstract: 本发明公开一种多用户MIMO系统中用户调度方法,用户APP提取数据对应于数据出终端缓存器,基站发送数据对应于数据进终端缓存器,在每个调度周期开始时对用户终端缓存器进行更新;建立基站吞吐量最大的目标函数,在每个调度周期开始时更新队列,构造Lyapunov函数,将目标函数和Lyapunov漂移通过惩罚因子结合起来得到漂移惩罚函数,利用Lyapunov算法最小化其上界,据此得到基站的调度策略。本发明在QoS保证的基础上实现了基站吞吐量的最大化。
-
公开(公告)号:CN106304308B
公开(公告)日:2019-06-28
申请号:CN201610834693.3
申请日:2016-09-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种多业务并存系统中云业务能耗优化调度方法,建立了一个能够同时优化多个云业务能耗且能够最大化系统吞吐量的频谱资源分配的双目标优化模型,引入云业务上传能量的上限值,将云业务上传能量的最小目标改写为能量小于一定阈值的限制条件,使得双目标优化问题变为单目标优化问题,然后通过逆序迭代的方法,得到最优能量消耗与当前时隙分配到的信道集之间的关系,并通过这个关系,将优化系统吞吐量和优化云业务能量这两个目标统一到一个时间尺度上,最后再通过所设计0‑1整数规划算法或拉格朗日对偶算法进行信道的分配,在满足云业务能量消耗要求的前提下最大化系统吞吐量。
-
公开(公告)号:CN106559491B
公开(公告)日:2019-05-31
申请号:CN201611085630.9
申请日:2016-11-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的李雅普诺夫优化的云业务上行调度方法,本发明对李雅普诺夫优化方法进行改进,通过建立虚拟队列,将云业务需要在一定时间内完成一定数据量上传这一限制条件转化为队列稳定问题,进而将原能量优化问题转化为一个联合优化队列稳定性和能量的双目标优化问题。然后利用效用函数,将该双目标优化问题合并为一个单目标优化问题进行求解。同时,本发明建立了一个保证机制来确保数据可以全部上传。本发明可以在未来信道增益未知的情况下,得到最优调度策略的解析解,使用本发明中策略时上传所耗能量远低于传统算法。
-
公开(公告)号:CN106304308A
公开(公告)日:2017-01-04
申请号:CN201610834693.3
申请日:2016-09-19
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04W52/265 , H04W16/04 , H04W28/18 , H04W52/267 , H04W52/34 , H04W72/0453 , H04W72/08
Abstract: 本发明涉及一种多业务并存系统中云业务能耗优化调度方法,建立了一个能够同时优化多个云业务能耗且能够最大化系统吞吐量的频谱资源分配的双目标优化模型,引入云业务上传能量的上限值,将云业务上传能量的最小目标改写为能量小于一定阈值的限制条件,使得双目标优化问题变为单目标优化问题,然后通过逆序迭代的方法,得到最优能量消耗与当前时隙分配到的信道集之间的关系,并通过这个关系,将优化系统吞吐量和优化云业务能量这两个目标统一到一个时间尺度上,最后再通过所设计0-1整数规划算法或拉格朗日对偶算法进行信道的分配,在满足云业务能量消耗要求的前提下最大化系统吞吐量。
-
-
-
-
-