为解决应用调度算法进行全域电力资源调度, 资源剩余率依旧较高的问题, 提出结合用户画像与关联规则的新型调度算法, 实现全域电力资源的合理分配。运用双聚类算法, 对整个调度区域内所有用户用电数据进行分析, 构建电力用户画像从而描述用户用电个性化需求; 以用户画像为基础, 建立以满足用户需求为核心的全域资源分配模式; 总结全域内资源调度子任务, 计算不同子任务之间的支持度和置信度, 结合关联规则实现子任务的分组; 根据子任务组进行资源分域, 在每个分域中设置二级调度中心, 再与全域一级调度中心相连接, 实现全域资源集中调度。实验结果表明, 所提调度算法应用后, 电力测试系统每日的全域资源剩余率出现了大幅降低, 仅保持在 12%左右。该算法具有较好的实际应用价值。

C-V2X是基于蜂窝网络技术演化而来的车联网(IoV)解决方案，是5G网络中的极可靠低时延通信(uRLLC)中重要的一部分，车联网技术的实现对现代交通具有重要意义。本文对近些年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行了系统总结：对车联网的定义做了简要说明，并对C-V2X的标准研究进展进行了总结；对LTE-V2X和NR-V2X下的集中式和分布式资源调度方式分别进行了阐述，并对现有研究方法做了分类；最后，对未来研究可能面临的挑战进行了展望。

在雷达作战系统中, 波束资源的合理调度一直是一个关键问题。本文将协方差算法与灰色关联决策算法相结合实现雷达系统的波束资源分配, 在满足各目标跟踪精度的基础上, 最大化波束资源的利用率。对于被跟踪的多个目标, 由灰色关联度决策算法计算其威胁度, 根据目标威胁度设置期望协方差, 计算各个目标期望协方差与实际协方差之间的差异度并由大到小进行排列, 选择最大差异度的目标作为跟踪对象。如果所有目标都达到期望值, 则进行新目标探测。仿真结果表明, 提出的算法能够较好地进行多目标波束资源的自适应分配。

量子密钥分发光网络指量子设备通过光纤进行互联,为不同节点对之间提供分发密钥功能的网络。在量子密钥分发光网络中,密钥池结合密钥资源具有“逐渐累积,瞬间消耗”的特点,可实现对密钥资源的高效存储与管理。本文分析量子密钥分发技术的特点及密钥池的功能意义,设计密钥即服务框架及基于密钥池的量子密钥分发光网络架构,提出基于该架构的密钥池构建方法和密钥资源调度方法,并进行仿真验证。

针对电子支援侦察中信号的搜索截获问题，在目标引导侦察接收系统工作的逆向思维指导下，首先通过Beta分布对已有情报信息进行融合处理，再根据贝叶斯方法更新得到下一时刻的概率分布值，最后结合最优搜索理论和熵的有关内容，给出了搜索调度的具体方法，并结合仿真从截获目标次数、侦察区域内不确定性减少量和侦察所用时长三项指标进行分析，证明了所提搜索调度方法的优越性。

在相控阵雷达完成精密跟踪和目标识别等不同任务时，波形、数据率和积累时间等雷达资源需要自适应改变，基于固定长度调度间隔的自适应调度算法较为复杂且不能充分利用雷达资源。提出了一种基于变长度调度间隔的自适应资源调度算法，根据任务请求的重要性函数安排待执行的雷达事件顺序，并根据雷达资源的动态变化情况，自适应地调整调度间隔的时间长度。利用VC 语言建模弹道导弹目标和多功能地基相控阵雷达，进行分布式仿真，通过直观观测资源调度的执行过程，以及通过目标跟踪数量和时间利用率两个指标，评价了资源调度算法性能。改进算法的软件实现较为容易，可以增加目标跟踪数量，节约时间资源。

针对遗传算法容易陷入局部最优和蚁群算法初始信息素匮乏的缺点，提出将遗传和蚁群融合算法应用于中继卫星系统的资源调度问题。通过改进蚁群算法信息素的定义，利用基于时间窗口序号编码思想，给出中继卫星资源调度约束条件与目标函数并建立数学模型。仿真分析了融合算法、标准遗传算法和改进蚁群算法的优化特性，结果表明融合算法是解决中继卫星调度问题的有效方法。

以数据中继卫星光网络系统资源、任务和约束条件为参量，以任务对资源的选择为优化对象，提出了一种基于自适应遗传算法的数据中继卫星光网络资源调度算法。综合考虑多中继星、多时间窗口、多光学天线以及任务优先级要求，建立调度模型；采用“当前任务调度时间的确定”和“后续任务可见时间窗口的更新”的调度操作，对不同资源的任务集合进行调度安排并实现了可见时间窗口的动态更新，获得调度任务的总权值并将其作为参量计算适应度值，最后通过改进的自适应遗传算法对不同调度方案进行寻优。以3颗中继星、12颗用户星，6个光天线，60个任务为条件设置了仿真场景，仿真结果表明该算法在收敛速度、调度效率方面具有优势，适应于多任务、多天线的数据中继卫星光网络系统资源调度。

作战资源的有限性是限制远海作战舰载航空兵空对地火力打击能力的一个重要因素。通过对舰载机火力打击兵力分配的研究，建立了舰载机空对面火力打击兵力分配模型，提出了在原有目标价值、攻击风险基础上，综合考虑打击力量本身资源的合理使用问题。算例分析表明，该方法可以在给定攻击目标和打击资源的条件下，对兵力分配方案进行一定的优化。

介绍了基于多点协作的上行资源调度方式。从边缘用户与中心用户判定、无线资源分配模式选择、天线设置与接收数据处理和系统仿真结果四个方面进行了论述。重点分析了中心用户与边缘用户区分标准的设定和资源分配、频选模式的频选度量值设定以及多点协作方式的联合接收数据处理等问题。仿真结果表明, 通过合理设置和调整系统的控制参数, 多点协作可以有效地降低系统误码率、提升系统吞吐量。