东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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基于改进Kruskal算法的WSN故障节点检测方法

ISSN号：1007-5321
期刊名称：《北京邮电大学学报》
时间：0
分类：TN915.07[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
作者机构：[1]北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京100876
相关基金：国家自然科学基金创新研究群体项目（61121061）,国家自然科学基金（61271187）和国家863计划项目（2014AA01A701）资助课题

关键词：无线网络, 分组调度, 覆盖容量优化, 边缘用户, 平均吞吐量, Wireless networks, Packet scheduling, Coverage and Capacity Optimization （CCO）, Edge user, Meanthroughput

中文摘要：

为了实现无线网络资源的高效利用，该文基于增强边缘用户调度公平性的目标提出一种通过β参数来调节覆盖和容量目标的比例公平（β-CCPF）分组调度算法，其可用于网络覆盖和容量优化（CCO）。该文首先证明该算法的收敛性，之后基于业务量分布、功率调整及该分组调度算法提出CCO机制，并在长期演进（LTE）网络下的一个试验的规则场景和一个基于实际网络数据的非规则场景中进行了仿真，验证了该机制能够在覆盖一容量优化机制下，实现更合理的资源利用率（RO），并同α比例公平（α-PF）算法相比在理论场景和实际场景下平均用户吞吐量分别提升了19％和33％。

英文摘要：

In order to get the efficient resource utilization in wireless network this paper introduces a novel β- Coverage and Capacity Proportional Fairness （β -CCPF） scheduling algorithm for network Coverage and Capacity Optimization （CCO） on the basis of enhancing the fairness of edger users schedule priority. It firstly proves the theoretical convergence of this algorithm and then proposes a coverage-capacity optimization scheme on the basis of this algorithm, traffic distribution and power adjustment. This scheme is simulated in an experimental regular scenario and a real non-regular scenario respectively. The results Show that in the use case of CCO, the novel algorithm can ensure the reasonable Resource Occupation （RO） ratio and make the mean user throughput increased by 19% and 33% compared with the α-Proportional Fairness （α -PF） algorithm in the experimental and real scenario respectively.