数据广播调度自适应信道划分与分配方法是针对移动网络中数据广播的优化技术，尤其在实时按需数据广播场景下，它旨在解决由于数据内容和规模多样化、用户请求实时性和需求多样性导致的广播效率降低和服务质量下降的问题。现有的固定信道模型在处理这些挑战时存在局限性，如不能根据网络环境变化动态调整信道数量和大小，这限制了广播系统的通用性和效率。
论文提出了一个名为OCSM（Optimized Channel Split Method）的创新方法，该方法根据数据请求的特征实时调整信道的个数和大小，以提高系统的敏感性、鲁棒性和广播效率。OCSM主要包括三个关键算法：
1. 广播数据均衡聚类算法（WASC - Weight Average and Size Cluster Algorithm）：这个算法通过对数据特征的挖掘，为信道划分提供基础。它旨在确保每个信道内的数据负载尽可能均衡，减少信道间的不平等，从而提高整体广播效率。
2. 数据项广播优先级评定算法（R×W/SL）：该算法能够实时评估数据项的调度优先级。考虑到数据的实时性和用户需求，这个算法可以帮助确定哪些数据应该优先广播，确保高优先级的数据能及时送达用户。
3. 信道划分与分配算法（CSA - Channel Split Algorithm）：这是OCSM的核心部分，它结合WASC和R×W/SL的结果，动态调整信道的划分和分配，以适应不断变化的网络环境和用户需求。
实验部分包括了两方面的内容：通过模拟不同数据项大小和请求截止期的分布，确定最佳的信道划分策略，并分析聚类算法中聚类距离K的最佳取值和信道划分效果。验证OCSM的自适应信道划分与分配策略的有效性，通过对比实验展示其在各种情况下的优越性。
实验结果表明，OCSM相比于其他调度算法表现出更好的性能，具有较强的自适应性。这种自适应信道划分和分配方法对于提升移动网络中的数据广播服务质量，尤其是在满足用户实时性和多样需求的同时，优化网络资源利用，降低数据广播的失效率，具有重要的理论和实际意义。
关键词：数据广播调度；自适应信道划分；失效率；均衡聚类；实时按需
这篇论文的贡献在于提供了一种新的解决方案，以适应移动网络环境中数据广播的复杂性和动态性，为未来的研究和实践提供了有价值的参考。
