張海波 劉盈娜 李方偉 劉開健

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多媒體多播組播單頻網(wǎng)中免干擾動(dòng)態(tài)信道分配

張海波*①②劉盈娜①李方偉①劉開?、?/p>

①(重慶郵電大學(xué)重慶市移動(dòng)通信重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 重慶 400065)②(北卡羅來納州立大學(xué)電子與計(jì)算機(jī)工程系 美國(guó)北卡羅來納州 27695)

為了避免多媒體多播組播單頻網(wǎng)(MBSFN)區(qū)域內(nèi)部和區(qū)域之間的干擾，進(jìn)一步提高頻譜效率，該文提出一種改進(jìn)的基于噪聲調(diào)節(jié)時(shí)滯噪聲混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NHNCNN)的動(dòng)態(tài)信道分配方法。首先，根據(jù)MBSFN區(qū)域的特殊拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，重新定義了4種電磁兼容限制函數(shù)，在此基礎(chǔ)上精心構(gòu)建了免干擾的NHNCNN能量函數(shù)。其次對(duì)NHNCNN的穩(wěn)態(tài)判定進(jìn)程加以改進(jìn)以提高系統(tǒng)的收斂速度。特別地，采用類二分法聯(lián)合NHNCNN去搜索最小信道分配總數(shù)。仿真結(jié)果表明，利用富足的NHNCNN時(shí)滯、噪聲和混沌神經(jīng)動(dòng)力，所提算法能有效地搜索到合理解，并最終找到全局最優(yōu)解，提高了頻譜效率。與現(xiàn)有方法相比，所提算法能夠?qū)崿F(xiàn)更好的收斂速度和合理解率。

抗干擾；動(dòng)態(tài)信道分配；多媒體多播組播單頻網(wǎng)；噪聲調(diào)節(jié)時(shí)滯噪聲混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；類二分法

1 引言

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的推動(dòng)下，越來越多的移動(dòng)寬帶多媒體業(yè)務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。人們對(duì)多媒體多播組播技術(shù)(Multimedia Broadcast/Multicast Service, MBMS)也展開了廣泛和深入的研究。為了進(jìn)一步提高無線資源利用率，優(yōu)化空中接口性能，無線多媒體多播組播單頻網(wǎng)技術(shù)(MBMS over a Single Frequency Network, MBSFN)更加備受業(yè)界關(guān)注。然而，由于MBSFN中各基站采用同時(shí)同頻發(fā)送相同的信號(hào)，導(dǎo)致MBSFN區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間很容易產(chǎn)生大量干擾，使其性能急劇下降。而動(dòng)態(tài)信道分配(Dynamic Channel Allocation, DCA)技術(shù)是避免其各種干擾的有效措施之一。

文獻(xiàn)[6]研究了在MBSFN交疊區(qū)域內(nèi)如何避免信道間的干擾，并最小化總分配的資源單元數(shù)。文獻(xiàn)[7]提出了一種MBSFN網(wǎng)絡(luò)的資源分配策略，并在覆蓋和吞吐量之間取得了較好的折中。然而，這些算法均是對(duì)MBSFN系統(tǒng)的無線資源進(jìn)行了簡(jiǎn)單的分配，并沒有取得最優(yōu)解，未能最大限度地提升MBSFN系統(tǒng)的性能。并且，也未能消除系統(tǒng)潛在的所有干擾。被分配的資源單元大小也相對(duì)固定，不能滿足目前用戶對(duì)數(shù)據(jù)大小各異的多媒體業(yè)務(wù)的需求。為了避免網(wǎng)絡(luò)擁塞，文獻(xiàn)[8]提出了一種基于點(diǎn)對(duì)點(diǎn)與點(diǎn)對(duì)多點(diǎn)模式互換的資源分配方法。

為此，本文提出一種改進(jìn)的基于NHNCNN的免干擾MBSFN系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)信道分配方法。根據(jù)MBSFN區(qū)域拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，重新設(shè)置系統(tǒng)區(qū)域干擾限制函數(shù)。在此基礎(chǔ)上合理構(gòu)建NHNCNN能量函數(shù)，有效地避免MBSFN區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)的全部潛在干擾。同時(shí)，利用NHNCNN具有富足的混沌、噪聲和時(shí)滯神經(jīng)動(dòng)力特性，并聯(lián)合類二分法搜索信道分配的最優(yōu)解，有效地提高頻譜效率。

圖1 MBSFN區(qū)域系統(tǒng)模型

2 系統(tǒng)模型和問題描述

2.1 系統(tǒng)模型

圖1是一個(gè)典型的MBSFN熱點(diǎn)區(qū)域覆蓋系統(tǒng)模型。該模型包括9個(gè)MBSFN區(qū)域，每一個(gè)區(qū)域包含若干個(gè)相鄰的蜂窩小區(qū)。這些相鄰的小區(qū)組成一個(gè)多播組。在每個(gè)多播組內(nèi)的每個(gè)小區(qū)同時(shí)同頻傳輸相同的數(shù)據(jù)。在接收端通過相應(yīng)的合并技術(shù)將來自不同基站的多徑信號(hào)進(jìn)行有效的合并處理，獲得合并增益，從而提高頻譜效率。從圖1中可以看出，MBSFN區(qū)域之間有3種關(guān)系：如果一個(gè)區(qū)域有至少一個(gè)小區(qū)和另一個(gè)區(qū)域的小區(qū)相鄰，則這兩個(gè)區(qū)域?yàn)橄噜応P(guān)系；如果兩個(gè)區(qū)域至少有一個(gè)公共的小區(qū)，則為相交關(guān)系；如果兩個(gè)區(qū)域沒有相鄰和相交的小區(qū)，即為非相鄰關(guān)系。例如區(qū)域1和區(qū)域2相鄰(在A和B小區(qū))，區(qū)域2和區(qū)域5相交(在C, D和E小區(qū))，區(qū)域3和區(qū)域7為非相鄰關(guān)系。根據(jù)MBSFN區(qū)域間的關(guān)系建立相鄰矩陣、相交矩陣和非相鄰信道分配矩陣分別為：

相鄰矩陣：

相交矩陣：

非相鄰矩陣：

2.2限制函數(shù)

在傳統(tǒng)的蜂窩小區(qū)信道分配中，定義了3種電磁兼容限制[17]。為了避免各種電磁干擾，在給各個(gè)基站分配信道時(shí)，必須要同時(shí)滿足這些電磁兼容限制要求。這些電磁兼容限制包括同信道限制(Co- Channel Constraint, CCC)、鄰信道限制(Adjacent Channel Constraint, ACC)和共址限制(Co-Site Constraint, CSC)。然而，在MBSFN系統(tǒng)中，屬于同一個(gè)MBSFN區(qū)域的所有基站同時(shí)同頻傳送相同的信號(hào)，打破了傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)中相鄰小區(qū)存在同頻、鄰頻等干擾的模式。所以，MBSFN區(qū)域的信道分配和傳統(tǒng)的蜂窩網(wǎng)絡(luò)有較大的差別。本文在傳統(tǒng)的電磁兼容限制函數(shù)基礎(chǔ)上，結(jié)合MBSFN區(qū)域的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，重新定義了MBSFN系統(tǒng)中的電磁兼容限制函數(shù)，包括：

(1)同區(qū)域限制(Co-Area Constraint: CAC)函數(shù)：既然在MBSFN區(qū)域里各個(gè)小區(qū)是同時(shí)同頻傳輸信號(hào)，所以傳統(tǒng)的CCC限制失效。根據(jù)MBMS業(yè)務(wù)的需求，同一個(gè)MBSFN區(qū)域可能會(huì)需求多個(gè)信道，這些信道也應(yīng)該考慮互相干擾問題。同時(shí)考慮傳統(tǒng)的CSC和ACC限制，可以得到以下結(jié)論：同時(shí)被分配給同一MBSFN區(qū)域的信道之間必須滿足一定的間隔，這里將整個(gè)系統(tǒng)的頻帶分為若干個(gè)信道，并對(duì)其進(jìn)行連續(xù)編號(hào)，即信道1，信道。本文取。則CAC函數(shù)定義為

(2)鄰區(qū)限制(Adjacent-Area Constraint: AAC) 函數(shù)：根據(jù)傳統(tǒng)的ACC干擾限制函數(shù)，在MBSFN系統(tǒng)中相鄰的信道不能同時(shí)分配給相鄰的區(qū)域，而且必須滿足CCC，所以AAC限制函數(shù)定義為

(3)相交區(qū)域限制(Overlapping-Area Constraint: OAC)函數(shù)：不同于傳統(tǒng)的蜂窩網(wǎng)絡(luò)，如果在MBSFN系統(tǒng)中，兩個(gè)區(qū)域相交，則必須要滿足CSC限制。即OAC限制函數(shù)定義為

(4)非相鄰區(qū)域限制(Non-Adjacent-area Constraint: NAC)函數(shù)：在傳統(tǒng)的蜂窩網(wǎng)絡(luò)信道分配中，普遍使用信道復(fù)用技術(shù)來提高頻譜利用率。同理，在MBSFN系統(tǒng)中，只要兩個(gè)區(qū)域之間的間隔(指非相鄰區(qū)域的最小距離：兩個(gè)非相鄰區(qū)域中的任意兩個(gè)小區(qū)間的距離的最小值)大于某一個(gè)預(yù)定義的同頻復(fù)用距離r，也可以將同一信道同時(shí)分配給不同的區(qū)域。NAC定義為

2.3問題描述

如圖1所示，該模型包括9個(gè)MBSFN區(qū)域，每個(gè)區(qū)域根據(jù)所傳的多媒體業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)大小需要R個(gè)信道，在分配信道的同時(shí)，要避免上述的所有潛在干擾。并且，為了提高頻譜利用率，要最大限度地使用頻率復(fù)用技術(shù)，使得所分配的總信道數(shù)最少。所以，本文信道分配的目標(biāo)是給每個(gè)MBSFN區(qū)域分配R個(gè)信道，要求避免所有干擾，同時(shí)最小化分配總信道數(shù)t。這是一個(gè)典型的NP-complete問題，本文用NHNCNN來解決該問題。

3 基于NHNCNN的免干擾動(dòng)態(tài)信道分配算法

3.1 NHNCNN模型

在HNCNN的基礎(chǔ)上，NHNCNN加了一個(gè)噪聲調(diào)節(jié)系數(shù)，使得系統(tǒng)更容易跳出局部最優(yōu)解，而搜索到全局最優(yōu)解，NHNCNN的模型為：

3.2 NHNCNN的能量函數(shù)

眾所周知，能否用NCNN系列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有效地解決一個(gè)NP-complete問題關(guān)鍵在于是否能夠成功地創(chuàng)建一個(gè)合理的能量函數(shù)。而合理能量函數(shù)的構(gòu)建十分困難。本文通過深入研究NHNCNN的動(dòng)力機(jī)理，綜合考慮MBSFN系統(tǒng)的4個(gè)干擾限制函數(shù)，通過對(duì)其合理地?cái)?shù)學(xué)建模，成功地構(gòu)建了MBSFN系統(tǒng)信道分配能量函數(shù)：

根據(jù)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，系統(tǒng)首先利用富足的時(shí)滯、噪聲和混沌動(dòng)力在相空間里大范圍地搜索，在前一階段值的變化起伏較大，振動(dòng)劇烈，這有利于逃離局部最優(yōu)解，并向合理解的鄰域靠近。在第2階段，根據(jù)模擬退火思想，隨著這些動(dòng)力的逐漸衰退，逐步梯度下降，當(dāng)NHNCNN達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)，中所有項(xiàng)都為0，所有潛在的干擾都被消除，且所有區(qū)域的信道需求被滿足。

3.3 NHNCNN的離散時(shí)間模型

利用梯度下降原理，可以得出NHNCNN的動(dòng)能方程。然后采用歐拉方程獲得其離散的時(shí)間模型：

3.4最小化總信道數(shù)

以上通過NHNCNN將信道分配給了MBSFN區(qū)域，而且避免了所有潛在的干擾，但是信道分配的總數(shù)沒有最小化。換句話說，為了提高頻譜利用率，應(yīng)該使被分配的信道中信道編號(hào)最大的數(shù)字最小。本文采用類二分法聯(lián)合NHNCNN，最小化信道分配總數(shù)。具體流程為：

3.5 改進(jìn)的NHNCNN穩(wěn)態(tài)收斂進(jìn)程

表1 NHNCNN的穩(wěn)態(tài)判定進(jìn)程

4 仿真結(jié)果與分析

本文采用MATLAB軟件對(duì)如圖1所示的系統(tǒng)模型進(jìn)行仿真。首先建立2維神經(jīng)元模型，系統(tǒng)包括個(gè)神經(jīng)元，表示區(qū)域數(shù)，表示信道數(shù)(信道從小到大依次編號(hào))。系統(tǒng)包含9個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域的信道需求數(shù)為,。根據(jù)系統(tǒng)區(qū)域規(guī)模和信道總需求數(shù)粗略估計(jì)信道區(qū)間[50, 70]，即,。每次NHNCNN運(yùn)行的最大迭代步數(shù)為。

表2 NHNCNN參數(shù)配置

圖2和圖3為NHNCNN的系統(tǒng)性能仿真輸出結(jié)果。包括神經(jīng)元的輸入輸出函數(shù)、能量函數(shù)及其放大值。如圖所示，在仿真的前階段(約1-90步之間)，系統(tǒng)在富足的時(shí)滯、混沌和噪聲神經(jīng)動(dòng)力的作用下在相空間里大范圍搜索，神經(jīng)元輸入和能量函數(shù)的值按照混沌動(dòng)態(tài)演化，變化范圍較大，而神經(jīng)元的輸出也在0和1之間頻繁變化。而在仿真的后半段，根據(jù)模擬退火思想，隨著混沌動(dòng)力和隨機(jī)噪聲的減小，系統(tǒng)逐漸進(jìn)入梯度搜索過程，逐步向合理解靠近，直至找到合理解。從圖中可以明顯地看到混沌區(qū)的倍周期逆分叉現(xiàn)象。為了看清楚能量函數(shù)后半段的梯度收斂過程，特意將其放大，從圖中可以看出，在迭代的后半段，能量函數(shù)在梯度下降動(dòng)力的作用下變化越來越小。這正是Hopfield系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能解決NP問題的精髓所在。值得一提的是，在傳統(tǒng)的仿真中，能量函數(shù)下降到0或者不再變化時(shí)，才認(rèn)為系統(tǒng)達(dá)到了穩(wěn)定狀態(tài)。而本文改進(jìn)了穩(wěn)態(tài)判定進(jìn)程，當(dāng)系統(tǒng)能量函數(shù)的變化連續(xù)3次小于某一個(gè)門限的時(shí)候，就進(jìn)入判定流程，而不用等到其不再變化，甚至下降到0為止，這樣可以大大提高系統(tǒng)的收斂速度。圖2為時(shí)，系統(tǒng)平均收斂步數(shù)為133步，圖3為時(shí)，系統(tǒng)平均收斂步數(shù)為115步，該結(jié)果與前面分析一致。

圖2 時(shí)NHNCNN系統(tǒng)性能

圖3 時(shí)NHNCNN系統(tǒng)性能

表3列出了3種算法在3種不同場(chǎng)景下的仿真性能對(duì)比結(jié)果。從結(jié)果可以看出，HNCNN由于具有時(shí)滯動(dòng)力，所以合理解率比NCNN高，而NHNCNN加了噪聲可調(diào)因子，使得其隨機(jī)噪聲與神經(jīng)元的輸入關(guān)聯(lián)，更有利于跳出局部最小解，所以其合理解率比HNCNN略高。而本文噪聲的設(shè)置比較大，所以平均迭代步數(shù)NHNCNN也是最少的。

表3幾種算法的性能比較

算法 FSR(%)AIFSR(%)AIFSR(%)AI NHNCNN98.611595.3 9897.5 89 HNCNN96.111993.210796.4 97 NCNN92.612690.511991.6109

NHNCNN算法將傳統(tǒng)的組合優(yōu)化問題的計(jì)算復(fù)雜度由階乘級(jí)降低為多項(xiàng)式等級(jí)，而收斂判斷進(jìn)程復(fù)雜度為對(duì)數(shù)級(jí)，兩者為加性運(yùn)算關(guān)系。跟傳統(tǒng)的優(yōu)化算法(此類算法往往流程簡(jiǎn)單，收斂速度較快，但并沒有找到最優(yōu)解)比較，本文并沒有大幅度增加計(jì)算復(fù)雜度，卻能夠找到原始問題的最優(yōu)解，即本文在犧牲了較小運(yùn)算復(fù)雜度的前提下，求得了系統(tǒng)的最優(yōu)解，在收斂速度和解的質(zhì)量之間取得了較好的折中。本文算法中每個(gè)神經(jīng)元的初始狀態(tài)是隨機(jī)的，這樣更能有效模擬實(shí)際工程應(yīng)用案例，便于數(shù)學(xué)建模。其次，系統(tǒng)通過反饋?zhàn)詫W(xué)習(xí)，能夠有效地收斂到最優(yōu)解，應(yīng)用到實(shí)際工程中能夠提高生產(chǎn)效率。同時(shí)，對(duì)采用其它算法的實(shí)際工程具有理論指導(dǎo)和參考意義。

5 結(jié)論

本文在同時(shí)考慮MBSFN系統(tǒng)中的區(qū)域拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、電磁兼容限制函數(shù)、各種多媒體業(yè)務(wù)的信道需求以及潛在的區(qū)域內(nèi)部和區(qū)域之間干擾的情況下，提出了一種基于NHNCNN的動(dòng)態(tài)信道分配方案。根據(jù)MBSFN區(qū)域的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，更新了電磁兼容限制函數(shù)。并對(duì)其進(jìn)行物理意義抽象和數(shù)學(xué)建模，成功構(gòu)建了能有效避免干擾的NHNCNN能量函數(shù)。最后聯(lián)合類二分法搜索到了最小的信道分配總數(shù)。仿真結(jié)果顯示，本文通過改進(jìn)穩(wěn)態(tài)判定進(jìn)程和精心設(shè)置實(shí)驗(yàn)參數(shù)，提出的算法與現(xiàn)有算法相比，能更有效地搜索到全局最優(yōu)解。最終成功搜索到了最小的信道分配總數(shù)，進(jìn)一步提高了系統(tǒng)的頻譜效率。

并且，本文所提的算法能夠用于各種MBSFN系統(tǒng)模型以及多小區(qū)動(dòng)態(tài)信道分配。

[1] 王凡森, 趙拯, 陳志剛. 一種基于子載波合并的多播資源調(diào)度算法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2014, 36(5): 1184-1189.

Wang F S, Zhao Z, and Chen Z G. A multicast resource scheduling algorithm based on subcarrier merger[J].&, 2014, 36(5): 1184-1189.

[2] Damnjanovic J and Tenny N E. Resource specification for broadcast/multicast services[P]. US, 20140376438, 2014-12-25.

[3] Hu Z, Jiang H, Li H,.. A low-complexity decoding algorithm for coded hierarchical modulation in single frequency networks[J]., 2014, 60(2): 302-311.

[4] Debessu Y G, Wu H C, Jiang H,. New modified turbo decoder for embedded local content in single-Frequency networks[J]., 2013, 59(1): 129-135.

[5] Lentisco C M, Bellido L, de la Fuente A,.. A model to evaluate MBSFN and AL-FEC techniques in a multicast video streaming service[C]. 2014 IEEE 10th International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications (WiMob), Barcelona, Spain, 2014: 691-696.

[6] Cheng R G, Huang K J, and Yang J S. Radio resource allocation for overlapping MBS zones[C]. Proceedings of the IEEE MWS, Napa Valley, California, 2009: 75-80.

[7] Jiang A X, Feng C Y, and Zhang T K. Research on resource allocation in multi-cell MBMS single frequency networks[C]. Proceedings of the IEEE WOCN, Colombo, Sri Lanka, 2010: 1-5.

[8] Wang M, Zhang S G, Sun Q Y,.. Resources allocation scheme based on mode switch for multicast services in MBSFN[J]., 2014, 543/547: 3044-3048.

[9] Chen S H and Hou T C. Dynamic channel allocation and power control for OFDMA femtocell networks[C]. Proceedings of the IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), Istanbul, 2014: 1721-1726.

[10] Uykan Z and Jantti R. Channel allocation for bidirectional wireless links-part II: algorithms[J]., 2014, 13(7): 3991-4002.

[11] Ben M A and Hamdi M. Dynamic multiuser sub-channels allocation and real-time aggregation model for IEEE 802.11 WLANs[J]., 2014, 13(11): 6015-6026.

[12] Naparstek O and Leshem A. Fully distributed optimal channel assignment for open spectrum access[J]., 2014, 62(2): 283-294.

[13] Moretti M, Abrardo A, and Belleschi M. On the convergence and optimality of reweighted message passing for channel assignment problems[J]., 2014, 21(11): 1428-1432.

[14] Zhang H B and Wang X X. Resource allocation for downlink OFDM system using noisy chaotic neural network[J]., 2011, 47(21): 1201-1202.

[15] Sun M, Zhao L, Cao W,. Novel hysteretic noisy chaotic neural network for broadcast scheduling problems in packet radio networks[J]., 2010, 21(9): 1422-1433.

[16] Sun M, Xu Y, Dai X,.. Noise-tuning-based hysteretic noisy chaotic neural network for broadcast scheduling problem in wireless multihop networks[J]., 2012, 23(12): 1905-1918.

[17] Lin S S and Horng S C. Dynamic channel selection and reassignment for cellular mobile system[C]. Proceedings of the IEEE IS3C, Taichung, China, 2014: 1006-1009.

Interference-avoidance Dynamic Channel Allocation for Multimedia Broadcast Multicast Service Single Frequency Networks

Zhang Hai-bo①②Liu Ying-na①Li Fang-wei①Liu Kai-jian①

①(,,400065,)②(,,,,27695)

A dynamic channel allocation algorithm is proposed to avoid all interference and improve spectrum efficiency in Multimedia Broadcast multicast service Single Frequency Networks (MBSFN). Four electromagnetic compatibility constraint functions are redefined according to the topology information of MBSFN. In order to avoid all intra-area and inter-area interference of MBSFN, a novel energy function of Noise-tuning-based Hysteretic Noisy Chaotic Neural Network (NHNCNN) is constructed elaborately based on renewed constraint functions. Also, the judgment process of the stable state of NHNCNN is developed to accelerate system convergence. Specifically, the dichotomy method is adopted jointly to minimize the total number of allocated channels so as to further improve spectrum efficiency. Simulation results show that a feasible solution without any interference can be effectively searched by the improved NHNCNN. Finally, the optimal solution with minimum total channel number is found. Compared with existing algorithms, the proposed algorithm achieves better convergence speed and quality of solution.

Interference-avoidance; Dynamic channel allocation; Multimedia Broadcast multicast service Single Frequency Networks (MBSFN); Noise-tuning-based Hysteretic Noisy Chaotic Neural Network (NHNCNN); Dichotomy method

TN929.5

A

1009-5896(2015)10-2438-08

10.11999/JEIT150044

2015-01-08；改回日期：2015-06-05；

2015-07-17

張海波 wdkyzl@gmail.com

國(guó)家青年自然科學(xué)基金(61301122)，重慶市科委項(xiàng)目(cstc2014jcyjA 40052)和重慶市教委項(xiàng)目(KJ1400405)

The National Natural Science Foundation of China (61301122); The General Project on Foundation and Cutting-edge Research Plan of Chongqing (cstc2014jcyjA40052); The Research Program of Chongqing Education Commission (KJ1400405)

張海波： 男，1979年生，博士后，副教授，研究方向?yàn)槲磥韺拵o線移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中的資源分配與優(yōu)化.

劉盈娜： 女，1992年生，碩士生，研究方向?yàn)镸BMS系統(tǒng)中的無線資源優(yōu)化.

李方偉： 男，1960年生，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)闊o線網(wǎng)絡(luò)資源管理.