导读:本文包含了最优资源分配论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:大规模机器类通信,无连接接入,性能极限,最优资源分配
最优资源分配论文文献综述
简鑫,王芳,宋健,付澍,谭晓衡[1]（2019）在《带冲突检测的两阶段无连接接入协议最优资源分配》一文中研究指出无连接接入协议允许机器类终端不需要建立无线承载就进行小数据传输,以降低系统信令开销与终端能耗。两阶段无连接接入协议可通过合理分配调度请求阶段和数据传输阶段的资源提高系统吞吐量,特别适合中高负载场景。基于此,完成了一类称作带冲突检测的两阶段无连接接入协议的性能极限与最优资源分配策略的理论分析,并设计了一种不需要用户数估计的动态资源分配算法。数值分析验证了上述理论分析的正确性,表明了所提动态资源分配算法与已知每个接入周期内用户数的理想算法的性能差异可控制在4%以内。上述结果可为面向海量机器类通信的无线接入协议的优化设计提供参考。(本文来源于《通信学报》期刊2019年05期）
李校林,朱彬欣[2]（2019）在《全双工下基于最优匹配的D2D用户簇资源分配》一文中研究指出全双工模式下,D2D链路的吞吐量约为半双工D2D链路的2倍,但全双工通信在带来吞吐量增加的同时也造成了严重复杂的干扰。由于频谱资源的匮乏,考虑多个D2D用户复用一个蜂窝用户的场景,此时共享同一蜂窝资源的D2D用户对之间还将产生同频干扰。该方案通过图着色对D2D对进行分簇,使蜂窝用户在保证通信质量的条件下能复用足够多的D2D用户对;使用最优匹配算法为每个D2D簇分配最优蜂窝信道资源,达到减少链路间干扰的同时增大系统吞吐量的效果。仿真结果表明,该方案能有效提高频谱资源的利用率,增加系统容量。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年04期）
周燕[3]（2019）在《基于最优控制策略和最优值函数的无线频谱资源分配》一文中研究指出为了解决不确定性随机干扰下的动态服务选择和频谱资源的动态分配问题,提出了一种基于最优控制策略和最优值函数的分层博弈架构。首先将二次用户之间服务选择的动态竞争建模为一种进化博弈,并将由于缺乏完整信息和计算能力的二次用户的非理性干扰行为建模为一个对服务选择分布进化的随机扰动;然后将在二次用户扰动服务选择下二次服务提供商的动态带宽分配构建为一个随机微分博弈来模拟不同服务提供商之间的竞争,从而得到动态地确定最优频谱资源分配的最优控制策略和最优值函数。仿真实验结果表明,该方案不仅全部二次用户都可以获得相同的组群平均效用,而且还可实现二次服务提供商总的利润最大化。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2019年03期）
SAMEER,PANKAJ[4]（2018）在《嵌入式微云MCC中基于回归的任务卸载与最优资源分配》一文中研究指出智能设备是当前最流行的设备,由于其计算功能,过去十年中用户数量也在增加。尽管他们克服由于其小电池尺寸的阻碍而产生的电源供电不足,以及仅存储少量能量,移动设备仍然无法满足许多终端用户的计算先决条件。从智能设备到云端的任务卸载是处理该问题的一个适当的程序,特别是远程系统的快速发展和无处不在可用资产微云计算。由于任务卸载处于发展初期,因此需要进行很大程度上的评估和改进。第3章介绍了一个卸载结构以便任务卸载可以为智能设备预留能源。果蝇优化的任务调度(FOTO)被提出用于通过果蝇优化算法优化云中的任务卸载。我们对CMSACO(基于蚁群优化算法的协作式多任务调度)和基于启发式队列的算法(GA-ACO)在能耗、运行时间和成本方面进行了性能评估比较。首先,基于服务时间和常规线性回归做出卸载决策。卸载过程用来评估用户传入任务的资源浪费和任务优先级。基于用户优先级形成的队列用来微云计算中的任务卸载。我们的评估研究表明,能源不能总是由卸载过程保留和存储;而且传输过程中的能量大于计算过程的能量从而无法节省能量。因此,为了使卸载过程有利,卸载决策的需求限制是至关重要的。其次,对于智能设备和各自应用的能源利用率,完成时间和成本,我们设计了运算框架。然后执行提出的运算框架来评估计算活动和网络过程的能源利用率。接下来,对影响卸载决策的参数进行了确定和分类,之后基于这些准则我们建立了任务卸载结构。最后,所提出的方法被论证并使用智能设备应用来执行。实验结果表明,我们的建议比现有的算法更有效。CloudSim用于模拟本文提出的任务卸载模型,并使用MATLAB工具来显示我们的结果比较图。在第4章中提出了安全感知任务卸载(SATO)用于提高安全效率。首先,为安全感知任务卸载引入了一些安全效率功能。然后基于安全效率函数构建安全感知任务卸载模型。接下来,一种演进算法被设计用于在微云计算中的任务卸载。最后,基于java语言为实验进化分配了仿真参数。CloudSim用于模拟提出的任务卸载模型,并使用MATLAB工具来显示结果比较图。评估结果显示,所提出的演化算法在成功率,系统性能和安全效能方面的性能优于被比较的其他方法。两种任务卸载方法在对应的参数方面都会产生更好的性能,为此,详细描述了相关的微云计算,卸载概念和演化算法。然后讨论了能量感知卸载以及它与其他相关方法的比较工作。之后,安全概念应用于微云计算以提高安全性的效率。(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-06-30）
曲桦,赵永强,赵季红,闫飞宇,徐西光[5]（2018）在《合作认知无线网络中能效最优资源分配》一文中研究指出针对能量受限的合作认知网络,该文研究在保证主用户服务质量要求下,认知用户能量效率最大化问题。认知用户利用信能同传技术接收主用户信号,并采用解码转发协议协助主用户通信。基于分式规划和引入辅助变量将原始非凸问题转换为凸优化问题进行求解,并提出一种迭代的资源分配算法。仿真结果表明,所提算法能够快速收敛于最优解。与能量合作方案相比,该文所采用方案能量效率显着提高,同时能更好地保证主用户服务质量要求。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2018年05期）
张华[6]（2017）在《协调，青岛发展奏出激昂“交响”》一文中研究指出千钧将一羽，轻重在平衡。打好“十叁五”时期经济社会发展“攻坚战”，协调发展是制胜要诀。在协调发展引领下，青岛精准把握经济发展新常态，迎难而上，砥砺前行，经济社会发展成就亮点纷呈；城乡统筹共进，基础设施水平全面提升，“多中心”的海湾型城市格局已现(本文来源于《青岛日报》期刊2017-09-28）
杜鹏飞[7]（2017）在《面向最优信息质量的无线传感器网络资源分配》一文中研究指出随着传感器技术、嵌入式技术和无线通信技术的迅猛发展,无线传感器网络以其固有的小型化、低成本、易于部署等优点在战场监控、环境监测、动物行为跟踪、医疗设备保护、公共安全管理、商业运营和构建智慧城市等领域得到广泛应用。因此,基于无线传感器网络的信息采集、信号传输和数据处理技术将在很大程度上成为限制其在上述各领域广泛应用的关键性技术难题。然而,由于能量、频谱、数据存储器和电池容量等网络资源的有限性以及无线网络的动态特性,在无线传感器网络的实际应用中出现信息判断不准确或实时性较差等决策信息质量较低的现象仍然十分普遍。这些不精确的、过时的决策信息将严重影响决策者对周围环境的认知水平从而导致做出错误的决策,进而造成服务中断、错误警报、隐私泄露等严重后果。因此,如何在无线传感器网络中充分利用有限的网络资源来提高决策信息质量成为一个十分关键的问题。本文分析了无线传感器网络中获得高质量的决策信息所面临的挑战和存在的问题,归纳总结了现有研究成果的主要思想和优缺点,重点研究了决策信息采集和传输过程中的资源分配问题,主要的工作以及研究结果总结如下:1)本文通过对传感器节点选择、节点采样速率、丢包率以及传输功率等因素的联合优化,探究在单跳无线传感器网络中高效节能的信息质量最大化问题。首先,为精确刻画信息质量和能量消耗之间的权衡关系,文中设计了一种网络效用函数。该函数能够将信息质量和能量消耗有效的整合为一个统一的优化目标,同时构建了一个能够使队列稳定的网络效用时间平均最大化的随机优化问题模型。然后,基于李雅普诺夫优化理论提出一个低复杂度的数据采集和传输联合控制算法(CSTPC),并证明了该算法在无线信道先验分布信息未知情况下的有效性,以及该算法能够满足数据包最坏时延的要求。此外,本文还推导了时间平均的效用函数和数据队列长度的上界,并且把它们之间的权衡关系量化为[O(1/V),O(V)]。最后,通过计算机仿真结果验证了本文所设计的算法的有效性,证明该算法在满足能量消耗约束的条件下能够提高信息质量。2)本文通过对传感器节点睡眠模式和节点传输功率等因素的联合优化,探究在单跳能量收集无线传感器网络中信息评估失真最小化的问题。在假设融合中心能够提前获得能量收集信息、信道增益信息以及无限电池容量的场景下,构建了有限时间域内的信息评估均方误差最小化问题模型,同时证明该问题是一个混合整数非线性规划并且是个NP难问题。这里通过消除问题中的非线性交叉相乘项和采取整数松弛将其转化为一个易于处理的凸问题。文中还提出了一个最优的节点睡眠调度和传输功率分配算法(SSPCA)。此外,在假设融合中心只能获得当前时刻的能量收集信息、信道增益信息以及有限电池容量的场景下,本文还构建了无限时间域内的信息评估均方误差最小化问题模型。利用李雅普诺夫优化与加权扰动理论相结合的方法提出了一个次优的低复杂度的节点睡眠调度和功率控制算法(SOSPA)。最后,通过仿真结果验证了文中所提两种算法在不同应用场景下的有效性。3)针对在网络寿命受限的多跳无线传感器网络中信息质量最大化问题,本文首先设计了一个网络效用函数来量化融合中心的信息质量,并基于此函数构建了网络寿命和链路容量受限的网络效用最大化的问题模型。为了避免由于数据多路径传输引起原始问题最优解的振荡,这里采用近似优化方法将原问题转化为一个等价的数学规划问题。针对转换后的问题,本文提出一个快速收敛的低复杂度的资源分配算法(PARA),同时还设计了一个基于连续凸近似算法(SCAA)用以解决PARA中的非线性非凸的D.C.(difference of convex functions)规划。最后,通过计算机仿真结果验证了所提算法的有效性,并且证实了该算法在满足网络寿命的约束下能够显着地提高信息质量。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-06-01）
张亚梅,张国平[8]（2016）在《基于拉格朗日对偶的认知无线电网络最优资源分配算法》一文中研究指出针对传统机会认知无线电网络容量有限的问题,提出了基于拉格朗日对偶的认知无线电网络最优资源分配算法。首先,将一个用户分配给每个子载波;然后,使用标准的凸优化方法确定每个子载波的对应功率,仅一个用户可获得功率正值;最后,利用拉格朗日对偶分解法同时分配CR网络中的子载波和功率,最大限度地提高系统的总容量。使用长期演进真实场景参数与空间信道传播模型评估了所提算法的有效性,仿真结果表明,相比次优资源分配算法,所提算法的总容量平均分别提高了9.3%,相比基于任意输入分布的最优资源分配算法,总容量提高了28.7%,并取得了较快的收敛速率,可以很好地用于解决无线电网络资源配置中的容量问题。(本文来源于《现代电子技术》期刊2016年19期）
张胜喜,刘艳[9]（2015）在《基于匈牙利资源分配法保障农村资金限额的最优决策》一文中研究指出匈牙利法是一种指派问题的解法,将最小元素法引入匈牙利法中,减少了繁锁的计算过程,它是一种重要的资源分配手段。本文的应用表明这种方法具有较强的稳定性、可行性和有效性,对农村资金分配工作更有针对性。(本文来源于《当代经济》期刊2015年34期）
顾琪[10]（2015）在《认知无线电双路中继网络的安全性能和最优资源分配问题研究》一文中研究指出随着无线通信技术的不断发展,特别是近年来移动通信业务的进步,人们的需求已从语音为主的通话业务转变为以多媒体信息为主的数据业务,通信业务的激增带来无线频谱资源日益稀缺紧张的问题。实测数据表明,频谱的授权用户在大部分时间内处于空闲状态。一边是频谱授权用户(主用户)闲置不用,一边是频谱非授权用户(次级用户)难以获取频谱接入,无线频谱资源面临巨大浪费。认知无线电是一项解决这个突出矛盾的关键技术。认知无线电指具有自主寻找和使用空闲频谱资源能力的智能无线电技术,允许次级用户在主用户空闲时接入频谱,可以提高频谱利用率。此外,借助于物理层网络编码技术,双向中继技术能够克服半双工限制,在提高系统可靠性的基础上提高频谱效率,也是一项提高频谱利用率的有效技术,已经成为当前无线通信中的研究热点。本文研究认知无线电双路中继的模型,两个非授权用户间的中继节点执行频谱感知并帮助次级用户进行双路中继通信。对于该系统,本文考虑在有窃听者存在的情况下,进行系统性能分析,推导截断概率来描述安全性能。同时,考虑频谱感知时间对频谱感知性能和次级用户平均速率的影响,基于最优化理论与方法,定义频谱感知时间的最优化问题。尽管所提出的优化问题是非凸问题,难以获得全局最优解,本文引入双层优化和单调优化方法,获得所提问题的渐进最优解。最后,仿真结果显示了截断概率随传输功率和速率的变化,也验证了优化算法的最优性。研究成果将对认知无线电中继通信系统具有理论指导意义和实际应用价值。(本文来源于《北京交通大学》期刊2015-06-01）
最优资源分配论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
全双工模式下,D2D链路的吞吐量约为半双工D2D链路的2倍,但全双工通信在带来吞吐量增加的同时也造成了严重复杂的干扰。由于频谱资源的匮乏,考虑多个D2D用户复用一个蜂窝用户的场景,此时共享同一蜂窝资源的D2D用户对之间还将产生同频干扰。该方案通过图着色对D2D对进行分簇,使蜂窝用户在保证通信质量的条件下能复用足够多的D2D用户对;使用最优匹配算法为每个D2D簇分配最优蜂窝信道资源,达到减少链路间干扰的同时增大系统吞吐量的效果。仿真结果表明,该方案能有效提高频谱资源的利用率,增加系统容量。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
最优资源分配论文参考文献
[1].简鑫,王芳,宋健,付澍,谭晓衡.带冲突检测的两阶段无连接接入协议最优资源分配[J].通信学报.2019
[2].李校林,朱彬欣.全双工下基于最优匹配的D2D用户簇资源分配[J].计算机工程与设计.2019
[3].周燕.基于最优控制策略和最优值函数的无线频谱资源分配[J].电子测量与仪器学报.2019
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[5].曲桦,赵永强,赵季红,闫飞宇,徐西光.合作认知无线网络中能效最优资源分配[J].电子与信息学报.2018
[6].张华.协调，青岛发展奏出激昂“交响”[N].青岛日报.2017
[7].杜鹏飞.面向最优信息质量的无线传感器网络资源分配[D].西安电子科技大学.2017
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