题目：无线网络中保证QoE的流级机会调度技术研究

     随着蜂窝通信和移动互联网技术的发展，急剧增长的业务需求使无线网络面临严峻的挑战。机会调度是提高网络资源利用率的关键技术之一。本文针对云存储同步、文件预下载等容延业务，综合利用网络负载和信道条件的波动性，研究低复杂度、低信令开销的流级机会调度方法，在保证用户体验质量(Quality-of-Experience, QoE)需求的条件下，降低网络峰值负载、提高网络资源利用率。

      针对流级时延“最后一根稻草”效应带来的挑战，本文利用无线信道变化的时间尺度分离特性，提出多时间尺度调度框架。在此框架下，分别针对大时间尺度调度和小时间尺度调度进行研究：

      首先，不考虑网络负载变化特性，研究平稳到达业务下的大时间尺度调度，在给定可用资源数量和平均到达率的条件下，最小化系统超时概率。对于所有用户具有相同QoE需求和信道统计特性的单类用户场景，首先给出系统超时概率的下界，然后提出最大化总ON用户(Maximum-Total-On-users, MTO)调度策略，并证明了MTO策略在大规模网络下的渐近最优性。进一步，把MTO策略推广到不同QoE需求和信道统计特性的多类用户场景。同时，利用该渐近分析方法，研究流级有效容量(Flow-Level Effective Capacity, FLEC)，以分析流级机会调度带来的性能增益。仿真结果表明在中等规模网络下，MTO策略的性能就很接近最优界；利用MTO策略对容延业务进行调度能够大大提高网络容量。

      进一步，考虑网络负载的时变、空变特性，研究非平稳到达业务下的大时间尺度调度策略，综合利用网络负载和无线信道的波动性对容延业务进行调度。为了降低网络峰值负载，引入拥塞代价函数，构建了拥塞代价优化模型。基于对偶分解理论，提出半分布式的全网调度(NetSchd)算法，并从理论上证明了NetSchd算法的最优性。仿真结果验证了综合利用网络负载和无线信道波动性进行调度的有效性；特别在多基站场景下，如果业务需求空间波动性较大，NetSchd算法的性能远优于只考虑信道条件变化的调度策略。

    然后，研究利用信道的快衰落特性进行小时间尺度调度，通过在用户紧急性和信道条件之间的折衷进一步提高网络资源利用率。采用连续速率分配代替单用户传输调度，以期望裕度描述用户的紧急性，基于外切多边形容量域，提出越小裕度-越大可能速率(Less-Laxity-Higher-Possible-Rate, L2HPR) 策略，并分析了L2HPR策略在低负载系统下的渐近最优性。进一步，在L2HPR策略思想的指导下，针对实际网络，设计了按顺序比较接入控制(Sequential-Comparison Admission-Control, SCAC)策略和基于裕度
的启发式调度策略。仿真结果表明，采用SCAC进行接入控制后，基于裕度的启发式策略获得了接近最优的超时概率性能。

      最后，利用实测的无线信道数据，对调度算法进行综合评估。仿真结果表明，基于本文提出的多时间尺度调度框架，把大时间尺度调度与小时间尺度调度结合，能够有效地降低网络峰值负载和超时概率，提高网络资源利用率。