移动云网络中高效异构资源协同机理研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61671088
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:60.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0102.信息系统与系统安全
- 结题年份:2020
- 批准年份:2016
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2017-01-01 至2020-12-31
- 项目参与者:Victor C.M.Leung; 王珂; 刘博文; 刘宜明; 郭凤仙; 明萌; 陈驿灵; 宋天鸣; 宋英拴;
- 关键词:
项目摘要
The management and coordination among heterogeneous networks, applications, and user demands is highly needed due to explosively growing data traffic, which is also a very popular research field in mobile cloud networks. At present, many researchers and institutions generally consider that software-defined networking and network function virtualization technologies will be employed in mobile cloud networks. These technologies are supposed to lay the foundation for the interconnection of heterogeneous networks within mobile cloud networks. However, how to improve utilization efficiency for heterogeneous resources of mobile cloud networks is still lack of research and solutions. In this proposal, the highly efficient coordination mechanism for heterogeneous resources is researched and a newly heterogeneous resource coordination model is firstly put forward. Based on the methods of unified virtualization mapping, the computing resource and storage resource are jointly virtualized, deeply analyzed and coordinately allocated with wireless spectrum, wire bandwidth and data exchange resource. Based on this, for multimedia streaming flows, distributed content caching and efficient content forwarding schemes are further studied and the corresponding mechanisms are proposed. We will provide a theoretical basis for the highly efficient utilization of heterogeneous resources in mobile cloud networks, which can further satisfy the communication demands for diversified data traffic and service application.
如何充分挖掘网络通信能力并高效利用网络资源,应对日益增长的数据流量和多样化业务需求,是移动云网络的热点研究领域之一。目前,学术界普遍认为可以在移动云网络中引入软件定义网络及网络功能虚拟化等技术,为支持异构网络的互联互通以及协同工作奠定基础。然而,如何在移动云网络中提高异构资源的利用效率尚缺乏系统研究和解决思路。因此,本课题拟研究适用于移动云网络的高效异构资源协同机理,创建新型的异构资源协同模型,基于统一虚拟化映射,将计算资源、存储资源与传统无线频谱、有线带宽、数据交换等异构资源进行虚拟化处理、深度挖掘提取以及协同分配。在此基础上,针对流媒体业务的分布式内容存储和高效业务内容转发两个基本问题展开进一步研究,并提出解决方法和实现机制。本课题的研究成果将为如何高效利用移动云网络中的异构资源提供理论依据,从而更好的满足数据流量和业务应用的多样化通信需求。
结项摘要
随着数据流量的爆炸式增长和多样化业务接入需求的急剧增加,如何充分挖掘网络通信能力并提高系统异构资源的利用效率是亟待解决的问题。本课题的研究重点是:针对上述问题,首先,将软件定义网络、网络功能虚拟化和全双工技术引入移动云网络系统,研究移动云网络中高效异构资源协同模型。然后,结合移动云网络中高效异构资源协同模型的特征,研究内容缓存、内容转发以及计算卸载与资源分配的数学建模与理论分析,并在此理论基础上设计新型的内容分布式混合缓存、高效业务内容转发以及计算卸载与异构资源协同优化算法,实现网络异构资源的高效协同。最后,对提出的新型算法进行验证,获得良好的仿真结果。研究成果表明,在移动云网络中高效异构资源协同模型下,所提方案实现了内容的高效缓存和转发以及异构资源的灵活管理,为新型移动云网络场景下高效异构资源协同提供可能的解决方案。
项目成果
期刊论文数量(42)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(49)
专利数量(11)
Efficient Access Control for Broadband Power Line Communications in Home Area Networks
家庭区域网络中宽带电力线通信的高效访问控制
- DOI:10.1109/tcomm.2017.2749398
- 发表时间:2018-04
- 期刊:IEEE Transactions on Communications
- 影响因子:8.3
- 作者:Huo Yinjia;Prasad Gautham;Lampe Lutz;Victor C.M. Leung
- 通讯作者:Victor C.M. Leung
Energy-Efficient Sub-Carrier and Power Allocation in Cloud-Based Cellular Network With Ambient RF Energy Harvesting
具有环境射频能量收集的基于云的蜂窝网络中的节能子载波和功率分配
- DOI:10.1109/access.2017.2667678
- 发表时间:2017-02
- 期刊:IEEE ACCESS
- 影响因子:3.9
- 作者:Zhao Yisheng;Leung Victor C. M.;Zhu Chunsheng;Gao Hui;Chen Zhonghui;Ji Hong
- 通讯作者:Ji Hong
An Adaptive Wireless Virtual Reality Framework in Future Wireless Networks: A Distributed Learning Approach
未来无线网络中的自适应无线虚拟现实框架:分布式学习方法
- DOI:10.1109/tvt.2020.2995877
- 发表时间:2020-08-01
- 期刊:IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY
- 影响因子:6.8
- 作者:Guo, Fengxian;Yu, F. Richard;Li, Xi
- 通讯作者:Li, Xi
How network monitoring and reinforcement learning can improve tcp fairness in wireless multi-hop networks
网络监控和强化学习如何提高无线多跳网络中的 TCP 公平性
- DOI:10.1186/s13638-016-0773-3
- 发表时间:2016-12
- 期刊:EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking
- 影响因子:2.6
- 作者:Arianpoo Nasim;Victor C.M. Leung
- 通讯作者:Victor C.M. Leung
Joint opportunistic user scheduling and power allocation: throughput optimisation and fair resource sharing
联合机会用户调度和功率分配:吞吐量优化和公平资源共享
- DOI:10.1049/iet-com.2016.0691
- 发表时间:2018-03-20
- 期刊:IET COMMUNICATIONS
- 影响因子:1.6
- 作者:Ge, Xin;Jin, Hu;Leung, Victor C. M.
- 通讯作者:Leung, Victor C. M.
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