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  • 【优博微展2019】王景璟:异构信息网络协同优化基础理论和应用 开题报告-毕业答辩

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    构信息网络协同优化基础理论和应用

     

    The Theory and Applications of Cooperative Optimization in Heterogeneous Information Networks

     

    作       者:王景璟

    指导教师:任勇

    培养院系:电子工程系

    学       科:信息与通信工程

    读博感言:业精于勤,行成于思

    研究背景/选题意义/研究价值

    下一代信息网络呈现“异构网、无中心、大数据、强耦合、自组织”的特点。现有的信息网络体系中不同网络不兼容、网络结构与业务不匹配、网络资源调度不合理,本质原因在于信息的获取、传输和处理难以简单分割,网络与用户的动态和关联不能轻易忽略。本文围绕异构信息网络协同优化展开讨论,重点研究了异构信息网络中网络与资源、网络与用户、网络与信息之间的关联和协同机制,实现异构信息网络高效组网接入、资源优化配置、信息互联互通。异构信息网络协同优化理论和应用的研究打破了传统的“从网络到信息”思路,以网络与资源、用户和信息的协同优化为主线,以提升未来网络整体信息支撑能力为核心,兼顾了网络与环境、用户、业务的同步演进,是探索未来无线网络变革式发展的重要理论与方法。

     主要研究内容

    下一代信息网络正朝着空天地海全维一体化融合和互联互通的方向发展。为了打破传统将网络、用户和信息简单分割、独立研究的思路,论文基于机器学习等理论方法,研究了网络中资源协同配置、用户协同接入、信息协同传输三个子问题,实现了全维软件定义的协议间跨层协同与重构。具体包含以下三个研究内容:

    1. 针对异构网络资源协同配置问题,提出了基于部分可观测马尔科夫决策过程(POMDP)的认知异构网络传输资源协同配置方法。面向无人机增强的空天地跨域信息网络,联合优化无人机发射功率和悬停高度,推导基于拉格朗日对偶分解和差分凸规划求解方法,提高了系统的频谱效率,保证了用户的QoS。

    2. 针对异构信息网络中用户协同接入问题,提出了基于多臂tiger machine决策(MAB)的用户协同接入算法,该方法充分考虑了接入热点部署的物理拓扑结构和近邻信息交互,设计了两种系统决策概率分布更新算法,并推导出两种算法下系统性能的理论上界,有效减少了用户间相互干扰、提高了系统吞吐量。

    3. 针对复杂异构网络信息协同扩散问题,研究了网络拓扑特性与信息传输的协同关联机制,提出了基于谱聚类的信息收集体系、基于网络容量最大化的网关节点选择和负载扩散路径优化算法,提高了网络信息扩散的效率。 


    主要创新点

    1. 在异构信息网络建模与组网重构方面,提出了基于复杂网络理论的传输资源配置方法,实现了网络拓扑动态时变、业务需求差异下的高效组网;

    2. 在异构信息网络有限资源优化配置方面,提出了基于部分可观测马尔科夫决策过程(POMDP)和多目标分段优化的频谱等网络资源共享机制,实现了具有环境感知和网络自学习能力的认知资源优化配置;

    3. 在异构信息网络多用户竞争与合作方面,提出了基于多臂tiger machine理论(MAB)的多用户协同配置方法,实现了网络资源约束下,具有高度稳定性和公平性的用户协同配置方式。

    图片

    空天地海异构信息网络示意图


    代表性创新成果

    [1]. Wang JJ, Guan SH, Jiang CX, Alanis D, Ren Y, Hanzo L. Network Association in Machine-Learning Aided Cognitive Radar and Communication Co-Design“, IEEE Journal on Selected Areas in Communications. (SCI 检索,IF 2019: 9.302,已录用)

    [2]. Wang JJ, Jiang CX, Wei ZX, Pan CH, Zhang HJ, Ren Y. Joint UAV Hovering Altitude and Power Control for Space-Air-Ground IoT Networks. IEEE Internet of Things Journal, vol. 6, no. 2, pp. 1741-1753, Apr. 2019. (SCI 检索,IF 2019: 9.515) 

    [3]. Wang JJ, Jiang CX, Zhang K, Quek TQS, Ren Y, Hanzo L. Vehicular Sensing Networks in a Smart City: Principles, Technologies and Applications. IEEE Wireless Communications, vol. 25, no. 1, pp. 122-132, Feb. 2018. (SCI 检索,IF 2018: 9.202) 

    [4]. Wang JJ, Jiang CX, Han Z, Ren Y, Hanzo L. Internet of Vehicles: Sensing Aided Transportation Information Collection and Diffusion. IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 67, no. 5, pp. 3813-3825, May 2018. (SCI 检索,IF 2018: 4.432) 

    [5]. Wang JJ, Jiang CX, Han Z, Ren Y, Hanzo L. Taking Drones to the Next Level: Cooperative Distributed Unmanned-Aerial-Vehicular Networks for Small and Mini Drones. IEEE Vehicular Technology Magazine, vol. 12, no. 3, pp. 73-82, Sep. 2017. (SCI 检索,IF 2017: 6.038) 

    [6]. Wang JJ, Jiang CX, Han Z, Ren Y, Hanzo L. Network Association Strategies for an Energy Harvesting Aided Super-WiFi Network Relying on Measured Solar Activity. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 34, no. 12, pp. 3785-3797, Dec. 2016. (SCI 检索,IF 2016: 8.085) 

     

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