基于MATLAB的智能无线网络QoS保障调度算法

资 源 简 介

该MATLAB项目设计了一种动态资源调度算法，通过在无线网络中实时监控用户需求和网络状态，优化带宽、时隙和功率分配，有效提升服务质量和系统吞吐量，适用于多用户通信仿真场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的无线网络用户QoS保障调度算法设计与仿真

项目介绍

本项目开发了一个智能调度算法，用于在多用户无线网络环境中动态分配网络资源。核心目标是确保所有用户的服务质量（QoS）要求得到满足。通过实时监控网络状态（如信道条件、干扰水平）和用户需求（如带宽、延迟），算法动态优化带宽、时隙和功率等关键资源的分配策略。项目利用MATLAB构建仿真平台，支持在不同网络场景（如用户数量变化、多样化业务类型、信道波动）下评估算法的性能，旨在实现高系统吞吐量、低传输延迟以及良好的用户间公平性。

功能特性

• 智能动态调度：采用强化学习进行动态决策，适应网络状态和用户需求的实时变化。
• 多目标资源优化：结合凸优化模型与多目标遗传算法，平衡吞吐量、延迟、公平性等多个QoS目标。
• 多场景仿真评估：支持模拟多种业务类型（视频流、语音、数据）和信道条件，全面评估算法性能。
• 综合性能输出：提供详细的资源分配方案、多维QoS性能指标、可视化调度图谱以及与基准算法的对比分析。

使用方法

1. 配置仿真参数：在脚本中设置或修改输入参数，包括用户QoS需求矩阵、网络状态数据、业务流量特征和系统约束条件。
2. 运行主仿真程序：执行主程序以启动仿真过程。算法将根据输入参数进行资源分配计算和性能评估。
3. 查看与分析结果：仿真完成后，程序将输出资源分配方案、各项性能指标图表（如吞吐量-时间曲线、调度热力图）以及与轮询调度、比例公平算法的对比报告。
4. 参数调优与重复实验：根据需要调整算法参数或网络场景设置，重复运行仿真以进行深度分析或优化。

系统要求

• MATLAB: 版本 R2018a 或更高。
• 必需工具箱：

* 优化工具箱 (Optimization Toolbox) * 全局优化工具箱 (Global Optimization Toolbox) * 统计和机器学习工具箱 (Statistics and Machine Learning Toolbox) -（若强化学习组件需要）

文件说明

主程序文件构成了项目的核心调度与仿真引擎。它主要负责整合整个系统的功能流程，包括初始化网络场景与用户参数、调用核心的强化学习智能体进行动态资源分配决策、执行多目标优化算法以确定最终的资源分配策略、计算并收集系统吞吐量、延迟、公平性等关键性能指标，以及生成资源分配图谱和性能对比报告等可视化结果。