由于无线通信技术的飞速发展,以及硬件组成性能的限制,当前主流的一些软件无线电(Software Defined Radio,SDR)外设已不能满足无线电研究人员的需求。基于一种面向5G通信自主开发的软件通用平台(Software Universal Platform,SOUP)和无...由于无线通信技术的飞速发展,以及硬件组成性能的限制,当前主流的一些软件无线电(Software Defined Radio,SDR)外设已不能满足无线电研究人员的需求。基于一种面向5G通信自主开发的软件通用平台(Software Universal Platform,SOUP)和无线电软件开发平台GNU Radio,设计搭建了一种符合软件通信架构(Software Communication Architecture,SCA)的软件无线电系统。使用硬件驱动程序PDMA使主机识别SOUP、屏蔽SOUP底层硬件的实现细节,并使得操作系统能够像操作文件一样对SOUP进行操作,再使用GNU Radio的模块开发工具开发出信号源模块和信宿模块,这2个模块的功能就是用来采集和传送I/Q采样信号。通过实现一种传统的模拟通信系统,以验证SOUP_GNU Radio系统的有效性。展开更多
为充分利用数据中心网络的多路径带宽,现有研究多采用基于链路感知的负载均衡算法,在动态获取全局链路拥塞信息后选取最优路径对流量进行转发.然而这些研究未考虑数据中心网络流量大小分布不均匀的特性,难以在选路成本和转发效率上取得...为充分利用数据中心网络的多路径带宽,现有研究多采用基于链路感知的负载均衡算法,在动态获取全局链路拥塞信息后选取最优路径对流量进行转发.然而这些研究未考虑数据中心网络流量大小分布不均匀的特性,难以在选路成本和转发效率上取得平衡.为此,设计一种基于流分类的数据中心网络负载均衡机制(ULFC,Utilization-aware Load balancing based on Flow Classification),在实现拥塞感知的基础上进行流量特征分析,采用不同的策略为大、小流分配路径,实现网络流量特征与选路方法优势的最佳匹配.实验结果表明,相比于现有方案,ULFC的平均流处理效率提高了1.3倍至1.6倍,路由成本降低了50%以上.展开更多
面向6G通信-感知-计算(通感算)融合的发展需求,亟需突破其资源高效分配算法。提出一种面向6G通感算融合的多粒度资源分配算法,该算法根据感知的网络状态以及基站自身状态,在多时间粒度上调整资源分配策略时间。首先,该算法将通信、感知...面向6G通信-感知-计算(通感算)融合的发展需求,亟需突破其资源高效分配算法。提出一种面向6G通感算融合的多粒度资源分配算法,该算法根据感知的网络状态以及基站自身状态,在多时间粒度上调整资源分配策略时间。首先,该算法将通信、感知、计算资源联合优化问题建模为多时间粒度上的最大化效用函数问题;其次,采用决斗深度Q网络(Dueling Deep Q-network, Dueling DQN)算法关注重要状态,忽视不重要状态,可以较快地找到最佳动作;最后在所搭建的实验平台中,将所提算法与多种资源分配算法进行对比,提高网络频谱效率,并降低传输时延、处理时延和资源分配动作执行的成本。展开更多
文摘由于无线通信技术的飞速发展,以及硬件组成性能的限制,当前主流的一些软件无线电(Software Defined Radio,SDR)外设已不能满足无线电研究人员的需求。基于一种面向5G通信自主开发的软件通用平台(Software Universal Platform,SOUP)和无线电软件开发平台GNU Radio,设计搭建了一种符合软件通信架构(Software Communication Architecture,SCA)的软件无线电系统。使用硬件驱动程序PDMA使主机识别SOUP、屏蔽SOUP底层硬件的实现细节,并使得操作系统能够像操作文件一样对SOUP进行操作,再使用GNU Radio的模块开发工具开发出信号源模块和信宿模块,这2个模块的功能就是用来采集和传送I/Q采样信号。通过实现一种传统的模拟通信系统,以验证SOUP_GNU Radio系统的有效性。
文摘为充分利用数据中心网络的多路径带宽,现有研究多采用基于链路感知的负载均衡算法,在动态获取全局链路拥塞信息后选取最优路径对流量进行转发.然而这些研究未考虑数据中心网络流量大小分布不均匀的特性,难以在选路成本和转发效率上取得平衡.为此,设计一种基于流分类的数据中心网络负载均衡机制(ULFC,Utilization-aware Load balancing based on Flow Classification),在实现拥塞感知的基础上进行流量特征分析,采用不同的策略为大、小流分配路径,实现网络流量特征与选路方法优势的最佳匹配.实验结果表明,相比于现有方案,ULFC的平均流处理效率提高了1.3倍至1.6倍,路由成本降低了50%以上.
文摘面向6G通信-感知-计算(通感算)融合的发展需求,亟需突破其资源高效分配算法。提出一种面向6G通感算融合的多粒度资源分配算法,该算法根据感知的网络状态以及基站自身状态,在多时间粒度上调整资源分配策略时间。首先,该算法将通信、感知、计算资源联合优化问题建模为多时间粒度上的最大化效用函数问题;其次,采用决斗深度Q网络(Dueling Deep Q-network, Dueling DQN)算法关注重要状态,忽视不重要状态,可以较快地找到最佳动作;最后在所搭建的实验平台中,将所提算法与多种资源分配算法进行对比,提高网络频谱效率,并降低传输时延、处理时延和资源分配动作执行的成本。
