【摘 要】
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未来无线网络将是多体制网络、多模态网络融合的复杂网络。不同通信设备在空间分布、服务能力和承载能力等方面存在极大的差异。传统的静态资源分配方式和数据流调度方式无法满足无线网络发展的需求。因此,如何使下一代无线网络具有环境智适应性,对数据流以及网络资源进行灵活地调度和分配成为值得研究的问题。首先,本文利用最优运输（Optimal Transport,OT）理论对数据收发设备间的映射进行数学抽象刻画。在
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会联合基金项目:基于多址边缘计算的智能网络认知理论研究（项目编号:U2001210）；
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未来无线网络将是多体制网络、多模态网络融合的复杂网络。不同通信设备在空间分布、服务能力和承载能力等方面存在极大的差异。传统的静态资源分配方式和数据流调度方式无法满足无线网络发展的需求。因此,如何使下一代无线网络具有环境智适应性,对数据流以及网络资源进行灵活地调度和分配成为值得研究的问题。首先,本文利用最优运输（Optimal Transport,OT）理论对数据收发设备间的映射进行数学抽象刻画。在此基础上,进一步进行计算资源分配,提出了一种基于物联网（Internet of Things,IoT）设备分布和移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）服务器位置的计算资源分配机制。仿真结果表明,与传统泰森多边形（Thiessen Polygon,TP）划分算法相比,本文提出的计算资源分配机制使系统的平均能耗最多可降低21%,平均时延最多可降低45%。其次考虑到无线网络中通信过程本质上是数据搬移的过程,本文采用OT理论对工业物联网（Industrial Internet of Things,IIoT）场景中数据搬移的过程进行数学抽象刻画。在此基础上提出一种基于执行器分布和控制器位置的数据流调度优化机制,并设计了在线迭代分布式数据流调度优化算法。仿真结果表明,与随机数据流调度算法相比,采用本文提出的在线迭代分布式数据流调度优化算法使系统的平均时延降低87%,传输速率提高157%,频谱效率提高98%。最后本文基于OT理论对无线网络中频率资源分配过程进行数学抽象刻画,建立频率资源分配机制,并设计了线迭代分布式频率资源分配算法。仿真结果表明,与频率资源平均分配算法相比,采用本文提出的在线迭代分布式频率资源分配算法可使系统平均能效提高130%,平均能耗降低82%。本文在无线网络研究中引入OT理论,提出了基于OT的数据流调度优化机制和资源分配机制。为OT理论在无线网络中的应用提供了一些新的思路和方法。
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