导读:本文包含了业务调度算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:电力系统量子通信,量子密钥分发,队列调度,WFQ算法
业务调度算法论文文献综述
于卓智,张叶峰,韩冰洋,陈文伟,王栋[1]（2019）在《基于量子通信的电力业务调度算法》一文中研究指出量子通信能够有效提高电力业务传输的可靠性与安全性,但由于量子密钥成码率低,难以满足重要电力业务的加密需求,因此,需要一种队列调度算法对量子通信中的待加密电力业务进行合理调度。提出了一种改进的加权公平队列(weighted fair queuing,WFQ)算法LD-WFQ,算法通过估计待加密数据分组的预计耗时,优先处理即将超时的待加密数据分组,在保持高优先级业务量子加密时延达标率的基础上,有效降低了低优先级业务的量子加密超时率。与WFQ算法进行仿真对比,结果证明了LD-WFQ算法的优越性。(本文来源于《电信科学》期刊2019年11期）
凌启东,阳媛,王博[2]（2019）在《家庭基站中多业务融合的资源调度算法研究》一文中研究指出为了提升家庭基站的无线资源利用效率,适应多业务融合通信的发展需求,设计了一种多业务融合接入的家庭基站系统。分析了家庭基站环境中业务的特点,提出了一种多业务的自适应动态调度算法,根据不同分集内业务的QoS特点,设计了独立的资源分配策略,为用户提供差异化的服务,同时在系统负荷状态改变时,自适应调整业务优先级计算公式。仿真结果显示,算法在轻载时获得了更好的吞吐量,在过载时大大降低了丢包率,保障了业务的公平性。(本文来源于《邮电设计技术》期刊2019年09期）
于卓智,张叶峰,韩冰洋,陈文伟,王栋[3]（2019）在《基于量子通信的电力业务调度算法》一文中研究指出随着电网的不断发展壮大,承担着电网控制、运维信息的电力通信系统也在不断复杂化。电力通信系统的安全与电网安全密切相关,特别是以特高压电网为核心、各级电网协调发展的坚强智能电网建设,对通信系统传输的安全性和可靠性提出了更高要求,并且由于计算机处理能力的不断提高,尤其是量子计算机的发展,传统加密方法的安全性正受到越来越严峻的挑战。基于单光子不可再分原理、海森堡不确定关系、测量塌缩原理和量子不可克隆定理等量子物理学基本原理,通过量子加密技术实现密钥的分发并结合"一次一密"的密码体系可以实现理论上的绝对安全性,因此,将量子加密应用于电力通信系统以提高其通信的安全性和保密性有着重要的意义。目前由于技术水平的限制,量子密钥的成码率较低,在按照传统单队列"先入先出"的顺序进行加密时,业务的时延要求往往难以得到保证,而电力通信网中的电力业务大多对时延要求敏感。基于此,本文提出一种基于区分服务模型的业务队列调度算法LD-WFQ算法对电力业务进行调度,按照业务的时延要求将业务划分到不同队列中,通过调度器进行调度,决定业务接受量子加密服务的顺序,对量子加密带宽进行分配。现有队列调度算法多针对业务队列的权值进行动态调整,通过改变各业务队列所占加密带宽实现时延的均衡,但缺乏对业务超时率进行有针对性地控制和优化的调度算法,本文算法通过对业务队列中待加密数据分组在队列调度系统中的转发时延进行估计,优先处理即将超时的待加密数据分组,降低量子加密超时率。待加密数据分组在队列调度系统中的时延包括数据分组停留在队列调度系统中的时间和加密后发送该数据分组的时延。加密后发送数据分组的时延可直接通过数据分组本身的大小和经典信道的传输速率计算得到,数据分组停留在队列调度系统中的时间则可进一步分为待加密数据分组从进入系统到到达所属队列队头的时间、数据分组到达队头后直到被选择出队的时间和生成加密所需量子密钥的时间3部分,其中,数据分组从进入系统到到达所属队列队头的时间可由调度器进行记录,生成所需密钥的时间则仅仅取决于量子密钥的生成速率,而数据分组到达队头后直到被选择出队的时间则可根据加密所需密钥量、空闲队列结合、队列权值和量子密钥生成率进行估计。调度器每次进行调度时,首先估算各队列队头数据分组的预计转发时延,若均小于对应的转发时延要求,则按照WFQ算法进行调度,而若有数据分组的预计转发时延大于其时延要求,则对该数据分组进行优先调度,避免其因为超时而加密失败。仿真结果表明,本文算法通过估计待加密数据分组的预计耗时,优先调度即将超时的待加密数据分组,能够有效降低待加密数据分组的加密超时率,虽然算法的优先调度机制将不可避免地造成其他队列中待加密数据分组的转发时延增加,但不会造成更高优先级队列中数据分组超时率的增加,能够在可控的范围内以转发时延为代价降低数据分组加密超时率,提高量子密钥的有效利用率,这也在一定程度上缓解了量子密钥成码率低的问题,相比WFQ算法有更加优越的性能。(本文来源于《生态互联 数字电力——2019电力行业信息化年会论文集》期刊2019-09-07）
孙向月[4]（2019）在《5G车联网场景下基于业务优先级的资源调度算法的研究》一文中研究指出汽车产业的发展不仅促进了社会经济的发展,也导致了交通事故、交通拥堵等问题。为了提高交通系统的安全性和智能性,车联网应运而生。基于第五代移动通信技术(the5th Generation Mobile Communication Technology,5G)的车联网通信技术因其低时延和高可靠等优势成为车联网主流通信技术。而无线资源调度是影响通信系统性能的主要因素之一,本文主要进行5G车联网资源调度算法的研究。本文对5G车联网场景系统模型、业务场景及关键技术进行分析,并针对车与车和车与基础设施通信的车联网场景,分别分析了基于图着色分簇资源分配算法和簇优先调度的资源分配算法的算法原理和优缺点,分析结果表明,相比于传统资源调度算法,这两种算法能有效提高系统吞吐量,但是同时也存在未考虑用户传输功率调节等不足。本文以基于图着色分簇资源分配算法和簇优先调度的资源分配算法为基础算法,开展5G车联网中资源调度算法的研究与优化。针对基础算法中未对用户实现传输功率调节的问题,本文提出一种动态惩罚因子功率控制算法。首先,根据业务时延和可靠性要求为业务设定优先级,以最大化系统吞吐量为目标,将效用函数表示为复用同一资源块的所有用户吞吐量和减去惩罚函数。然后,采用拉格朗日对偶算法进行求解,来调整用户传输功率。最终,通过MATLAB进行仿真验证,与惩罚因子固定为100的功率控制算法相比,动态惩罚因子功率控制算法将系统的吞吐量提高了14.8%。针对基础算法中资源分配顺序不合理,即是先分配给蜂窝用户还是V2V用户对等问题,本文提出一种基于功率控制的5G车联网资源调度算法。首先,将系统资源块分为蜂窝用户使用优先和V2V用户使用优先两类。接着,以最大化系统吞吐量为目标,实现用户功率控制和资源分配协同优化,将问题转化为资源分配和功率控制两个子问题。在用户传输功率固定的情况下,采用顺序方式实现系统资源的分配;在用户资源分配策略固定的情况下,利用梯度投影法实现用户传输功率的调节。最后,通过MATLAB进行仿真验证,并且与基础算法进行对比分析,结果表明本文所提的算法能够有效地提升系统吞吐量,同时又提升了用户接入率。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-02）
赵天鹤,徐鹏杰,史秀秀[5]（2019）在《移动自组网MAC协议组网和业务调度算法研究》一文中研究指出为满足无中心的移动自组网对多变网络拓扑、实时通信和网络规模可扩展的需求,提出一种网络建立时间短、时延短和信道利用率高的MAC协议策略。通过网络分簇组网算法建立健壮高效的组网模型,利用时隙动态复用算法实现基于竞争的TDMA接入协议,从而提高信道利用率和网络吞吐量。在NS2中对单簇20个节点作性能仿真,分析多种队形的网络拓扑以及端到端时延,并对固定TDMA和基于竞争的TDMA接入方式做了对比实验。仿真结果显示,各种拓扑结构的网络建立时间都很短,基于竞争的TDMA接入方式相比固定TDMA可获得更高的网络吞吐量和更短的端到端时延。(本文来源于《遥测遥控》期刊2019年02期）
凤菲菲[6]（2018）在《面向M2M应用的混合多业务资源调度算法的研究》一文中研究指出随着移动通信技术的蓬勃发展,人们实现了人到人之间的通信(Human to Human,H2H)之后,万物相互连接的概念受到了广泛关注。其中机器到机器(Machine to Machine,M2M)之间的信息传输是未来物联网发展的重要方向,由于LTE网络高速率、广覆盖、成熟度高等特点,通常被采用为M2M网络的通信方式。但是要将众多的M2M终端直接接入到现有的主要面向H2H通信的LTE网络中时还存在很多问题,其中一个明显的缺陷是现有LTE网络不能满足M2M中众多设备对服务质量(Quality of sevice,QoS)需求差异化较大的问题,这是因为现有LTE网络主要面向的H2H通信,强调的是用户之间的公平性尽量高,而M2M网络存在用户种类繁多,需要对用户区分优先级。因此,本论文主要对无线资源调度算法进行研究,对传统的LTE调度算法进行面向M2M场景的改进。首先,本文对M2M应用的概念和特点进行了介绍,总结了当前对无线资源调度算法的研究意义和研究近况,并且介绍了LTE中调度器模型和叁种经典的调度算法,然后论述了这些经典算法应用在M2M场景中存在的问题。然后本文对面向M2M应用的基于优先级的QoS保障调度算法进行了深入研究,在现有算法的基础之上给出了特定分优先级的处理方式。对于高优先级业务进行完全的优先传输,对中优先级使用了保护间隔。仿真表明,算法牺牲了一些低优先级的用户,即对QoS需求不敏感用户的性能,在保障中优先级用户的前提下,使得高优先级用户的性能得到大幅提升。接着本文对M2M应用中混合业务场景下的调度算法进行研究。该场景中用户数据流模型差异较大,会使得低优先级的队列长度因子可能大于中优先级。因此,本章引入了队列长度映射的方法,使得不同优先级的队列长度因子控制在固定区间之内,在一定程度牺牲低优先级性能基础上,保障了中优先级用户的传输。然后引入了资源估计和时延均衡的方法来提高资源利用率,系统级仿真结果显示,中、低优先级用户的调度器的吞吐量、时延等性能得到提升。最后,文章描述了Vienna LTE系统级平台的整体架构和仿真步骤,然后为了实现在该平台上对调度算法的改进,对平台进行了二次开发,而且为了方便基于优先级的调度算法的研究和改进,本文开发了可视化图形界面,设置了调度算法的参数接口,提升了平台用户体验。(本文来源于《电子科技大学》期刊2018-05-19）
肖红江,孙黎丽,吴钟乐,顾军[7]（2018）在《视频媒体业务跨网协同分发架构及流量调度算法》一文中研究指出视频媒体业务所采用的分发方式是影响终端用户体验的关键因素。本文针对跨有线电视网和电信互联网的广电视频媒体分发场景,提出了一种跨网协同分发架构以更好的服务于全网宽带用户,设计了流量调度器及相应调度算法,以实现有线电视网络与电信互联网之间的流量对冲与调度,从而节约视频媒体业务在单一网络中的分发成本,又能保障用户访问体验达到预期水平。(本文来源于《广播与电视技术》期刊2018年05期）
兰歆喆[8]（2018）在《高铁环境下基于多业务的资源调度算法研究》一文中研究指出高速铁路的飞速发展给人们的生活带来了极大便利,如何保证快速移动环境下高质量的通信服务成为当前研究的热点。LTE-R作为新一代的铁路通信系统,能够有效地满足用户日益增长的需求,但是无线频谱资源的稀缺性仍然存在。尤其在多业务共存情况下,业务类型的多样性加大了更合理地利用频谱资源的难度。因此,本文在跨层分组调度方案的基础上,提出了一种改进的多业务资源调度算法,并对所提算法进行了验证。仿真分析表明,相比于传统的多业务调度算法,改进的算法可以有效地降低分组传输时延,并提高系统的频带利用率。论文的主要研究内容体现在以下几个方面:(1)分析了LTE-R系统,从体系架构、关键技术、资源结构叁个方面进行了介绍。其中体系结构包括接入网、核心网、协议栈,关键技术包括多载波调制技术、多天线技术、链路自适应技术,资源结构包括帧结构、资源块、资源分配方式。(2)介绍了资源调度的策略、业务分析。首先阐述了分组调度这一概念的内容、分组调度器运行步骤、模型架构,此外,对四种最为常见的资源调度算法进行了分析:轮询算法、最大载干比算法、正比例公平算法、改进的最大时延优先算法,分别比较了四种算法的优缺点。然后分析了代表性的实时业务,列控业务中选取语音组呼、语音广播,旅客业务选取分组语音、网络电视,分析其特性。最后分析了非实时业务的特点,列控业务选取调度命令信息、列车机车号信息、列尾风压信息,旅客业务选取文本文件、电子邮件,分析它们的特性。(3)介绍了多业务资源调度算法。首先阐述了传统的多业务资源调度算法,为接下来的分析提供了对比依据。然后在分组跨层调度方案的基础上,对实时业务和非实时业务的优先级分别进行了改进,将代表不同业务类型的因子?_j(t)引入优先级判决式。(4)选取代表性的列控业务和旅客业务,对改进的多业务资源调度算法进行了仿真分析,通过改变列车速度对改进算法进行了评估和分析,根据仿真结果来看,列车速度有差异时,改进的调度算法可以有效的降低分组时延,提高系统的频带利用率,能够更好的适应高速环境。(本文来源于《兰州交通大学》期刊2018-04-01）
赵俊龙[9]（2018）在《时间触发以太网综合业务调度算法与管控平台研究》一文中研究指出为了将实时确定性和安全可靠性集成于具有高带宽、低成本和结构简单优势的传统以太网中,时间触发以太网(Time-Triggered Ethernet,TTE)应运而生。但是,时间触发以太网仍然存在着一定的缺陷,如网络可管控性较差以及业务调度严重依赖人工手动配置。借鉴软件定义网络(Software Defined Network,SDN)中由控制器统一管理网络的思想,本文尝试对时间触发以太网进行集中化管控,并针对实时确定性业务的综合调度部署提出相应的解决方案。本文根据时间触发以太网当前所面临的问题来设计具有实用价值的时间触发综合管控系统平台,同时利用集中化管控的优势设计时间触发综合业务调度算法以自动化综合调度部署所有实时确定性业务。本文的主要研究成果如下:(1)基于时间触发以太网的管控需求,设计和实现了包括网元层、管控层和应用层在内的叁层时间触发综合管控系统(Time-triggered Integrated Management and Control System,TTIMCS),并将整个时间触发综合管控系统划分为时间触发业务管控协议、时间触发管控中心和网元节点管控代理叁个组成部分。其中,时间触发业务管控协议为时间触发以太网提供了一套包括网元设备管控、网络拓扑发现以及数据可靠传输等功能的完整的网络管控解决方案。时间触发管控中心依托于插件层、服务层和适配层完成了网元节点的统一管理,同时支持资源拓扑管理和用户业务调度等功能,并完成了对核心功能服务的API接口化。网元节点管控代理则运行于网元节点之上,提供与时间触发管控中心的可靠协议连接,并使用时间触发业务管控协议进行信息交换。(2)基于时间触发综合业务调度问题,设计和实现了两阶段多业务调度算法(Two-phase Multi-business Scheduling Algorithm,TPMBSA)。由于实时确定性业务的最终部署结果包括业务数据传输路径和业务节点调度规则两部分,本文基于分阶段处理思想设计了时间触发综合业务的两阶段调度算法。在第一阶段,利用改进的K短路算法为每个业务计算出相应的备选数据传输路径集合,并使用遗传算法以网络负载均衡为目标完成对业务的数据传输路径的组合优化;在第二阶段,基于业务时延最小贪心搜索以及迭代设置业务优先级思想来完成业务的传输时隙分配。经仿真测试验证,该算法具有一定的实用价值,能够为一些业务应用场景提供业务调度支持。(本文来源于《电子科技大学》期刊2018-03-20）
王欢[10]（2018）在《多路径并行传输环境下流媒体业务高效调度算法研究》一文中研究指出随着互联网通信技术的快速发展,流媒体以其独特的应用方式,为网络媒体传播带来了革新式的飞跃,流媒体业务具有连续性、实时性、时序性等特点,现有网络尽力而为的特性无法为流媒体传输提供相应的QoS保障,使用多路径并行传输技术是提高流媒体传输质量的重要解决方法,基于流控制传输协议(Stream Control Transmission Protocol,SCTP)的多路径并行传输技术(Concurrent Multipath Transfer,CMT)是一种带宽聚合技术,能够有效提高端到端通信的吞吐量,保证系统的可靠性和容错能力。但当前SCTP-CMT协议使用轮询算法进行传输路径选择且不区分数据包优先级,由于每条传输路径具有不同的特性状态,接收端易产生数据包乱序到达问题,在此环境下,使用多路径并行传输技术可能降低流媒体业务的传输质量。本文针对上述问题,主要工作内容包括:第一,对比说明了四种常用的数据包调度策略,分析其优缺点及适用场景,详述了叁种流媒体编解码技术并提取流媒体数据帧特点,为后续研究奠定了理论基础。第二,提出了一种基于最小路径相对时延的数据包调度策略MRDF,该算法添加了叁种新的控制块格式用于实现数据发送与接收的时间戳记录,定义并推导了由数据包时间戳计算路径相对单向时延的公式,详细说明了 MRDF算法中数据发送端与接收端在多种传输状态下的具体操作。通过该算法,发送端与接收端可以选择具有最小单向时延的路径进行数据包传输,能够尽最大可能确保数据包的按序到达。第叁,提出了一种流媒体视频质量评估框架,通过对NS2中SCTP协议模块的修改实现了 MRDF算法与视频评估框架,在多种仿真场景中模拟了 MRDF算法与RR算法的数据流与视频流传输,并基于流媒体评估框架分别通过TSN、吞吐量、CWND、PSNR与MOS等性能评估指标与体系验证了 MRDF算法能够有效减少接收端数据包乱序问题的发生,确保数据按序到达,提升系统的吞吐量;能够提升流媒体业务的视频传输质量,保证视频画面清晰流畅地播放,提升用户体验。(本文来源于《北京交通大学》期刊2018-03-19）
业务调度算法论文开题报告
（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：
为了提升家庭基站的无线资源利用效率,适应多业务融合通信的发展需求,设计了一种多业务融合接入的家庭基站系统。分析了家庭基站环境中业务的特点,提出了一种多业务的自适应动态调度算法,根据不同分集内业务的QoS特点,设计了独立的资源分配策略,为用户提供差异化的服务,同时在系统负荷状态改变时,自适应调整业务优先级计算公式。仿真结果显示,算法在轻载时获得了更好的吞吐量,在过载时大大降低了丢包率,保障了业务的公平性。
（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。
业务调度算法论文参考文献
[1].于卓智,张叶峰,韩冰洋,陈文伟,王栋.基于量子通信的电力业务调度算法[J].电信科学.2019
[2].凌启东,阳媛,王博.家庭基站中多业务融合的资源调度算法研究[J].邮电设计技术.2019
[3].于卓智,张叶峰,韩冰洋,陈文伟,王栋.基于量子通信的电力业务调度算法[C].生态互联数字电力——2019电力行业信息化年会论文集.2019
[4].孙向月.5G车联网场景下基于业务优先级的资源调度算法的研究[D].重庆邮电大学.2019
[5].赵天鹤,徐鹏杰,史秀秀.移动自组网MAC协议组网和业务调度算法研究[J].遥测遥控.2019
[6].凤菲菲.面向M2M应用的混合多业务资源调度算法的研究[D].电子科技大学.2018
[7].肖红江,孙黎丽,吴钟乐,顾军.视频媒体业务跨网协同分发架构及流量调度算法[J].广播与电视技术.2018
[8].兰歆喆.高铁环境下基于多业务的资源调度算法研究[D].兰州交通大学.2018
[9].赵俊龙.时间触发以太网综合业务调度算法与管控平台研究[D].电子科技大学.2018
[10].王欢.多路径并行传输环境下流媒体业务高效调度算法研究[D].北京交通大学.2018