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无线控制系统由于其众多优点而受到越来越多关注,在第五代(The-FifthGeneration,5G)蜂窝网络中,作为关键任务场景,超可靠低延迟通信(Ultra Reliable Low Latency Communications,URLLC)可作为实时无线控制系统的推动者。考虑到URLLC严格的服务质量(Quality of Service,QoS)要求,需要根据不同控制场景设计适用的调度管理策略以满足通信性能要求,同时优化控制性能。本文基于两种不同研究场景,对无线通信数据包进行调度管理,以满足系统各层面性能要求。1、实时无线控制系统的URLLC分组丢弃的设计。在资源有限的情况下,为了在实时控制系统的URLLC中保持超高的QoS,一些远端控制设备的无线通信数据包不可避免地要被丢弃。又因为每个设备的每个时隙的通信数据包的控制约束都是不一样的,丢包策略对控制系统性能有不可忽略的影响。即在设计丢包方案时,不仅要从通信层面去考虑约束条件,还要考虑控制性能的要求。于是本文考虑了通信控制的一体化设计,以满足系统整体性能的要求。本文首先对场景进行了建模,然后针对得到的最优化问题,提出算法对该问题进行了求解,并找到了最优的丢包策略。之后,通过仿真与传统的随机丢包策略以及基于信道增益的策略在几个不同的条件下进行了控制性能的对比。结果表明,本文提出的丢包策略相比于传统的两个策略,在控制性能方面有更好的表现。2、终端直连(Device-to-Device,D2D)网络中一种基于控制成本的最优缓存方法。基于D2D通信,当D2D缓存网络的缓存对象成为预测控制系统中控制设备的预测控制指令时,必须得综合考虑缓存与控制层面的性能要求。于预测控制系统而言,控制器与执行器之间的通信是有损的。作为针对这些损失的保护,控制器在每个分组中发送一系列预测命令。预测的命令被放置在执行器的缓存中。在没有新的控制包的情况下,执行器从缓存中读取当前时刻的预测控制命令并将其作用到设备上,一旦缓存为空,而设备又没有接收到新的控制指令,系统就会产生控制代价,且每个设备的控制约束不尽相同,即不同的缓存策略会造成不同影响的控制代价。因此本文考虑在基于D2D通信的预测控制系统的场景下,以最优化系统缓存性能为目标建立了模型,提出算法对问题进行求解。得到了最优的策略。仿真结果表明,本文所提出的算法在最优化缓存性能的同时,使得预测控制系统的控制性能最优,控制成本最小化。