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公开(公告)号：CN104168617B
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201410317316.3
申请日：2014-07-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W36/14
CPC classification number: H04W36/30 , H04B17/318 , H04B17/373 , H04B17/382 , H04L1/0018 , H04L63/0853 , H04W12/08 , H04W48/14 , H04W48/16 , H04W48/18 , H04W48/20 , H04W76/27 , H04W84/12 , H04W88/06
Abstract: 本发明提供了一种5G蜂窝网络系统中，实现多无线接入技术的选择/切换方法，涉及蜂窝网络中多无线接入技术的选择。该方法主要包括：发生特定触发事件，触发RAT选择；UE通过本地ANDSF单元收集候选AP或(H)eNB负载信息；UE检查候选AP或(H)eNB的RSS值并更新其移动行为信息；根据RAT选择算法，UE评估可用RAT的合适度，执行准入控制或者切换过程；如果切换成功，结束本次准入控制或者切换过程；如果切换失败，选择合适列表中的第二个AP。本发明所提供的基于模糊逻辑的多RAT选择/切换方法可以提高上下行链路的平均吞吐量、平均时延，同时减少切换次数。
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公开(公告)号：CN114401552A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210047952.3
申请日：2022-01-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/04 , H04B7/0456
Abstract: 本发明属于移动通信技术领域，涉及一种基于行列式点过程学习的空域资源分配方法，所述方法应用于NR‑U/Wi‑Fi共存网络中，包括利用启发式资源分配算法计算得到空域资源分配方案，并将其作为训练集训练行列式点过程学习模型的核矩阵，得到最优学习参数，再利用最优学习模型对待处理的场景参数进行预测，输出对应的空域资源分配方案；并在当前的NR‑U/Wi‑Fi共存网络中，在基站侧对发送信号进行预编码；本发明可以将复杂的优化问题求解转换成简单的核矩阵的行列式计算，同时解决了计算复杂度高和计算复杂度随网络规模的扩大而呈指数增长的问题，适用于大规模密集部署的NR‑U/Wi‑Fi共存网络。
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公开(公告)号：CN113613270A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110829760.3
申请日：2021-07-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种基于数据压缩的雾接入网计算卸载方法，包括构建基于数据压缩的计算卸载模型，令用户设备将在本地产生的计算任务的1‑βi进行压缩计算，将计算任务卸载到零节点并对未进行压缩计算的βi进行压缩计算；构建基于M/G/1的时延分布模型，并通过该模型计算任务执行时延分布，满足该时延分布才能成功压缩，并根据该分布即可获取卸载时延；通过任务执行时延分布，执行基于数据压缩的网络时延性能优化算法，完成卸载；本发明提出基于M/G/1排队理论分析推导云计算中心压缩时延分布的方案，并通过联合优化计算资源和通信资源的分配，达到整个系统时延性能的提升。
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公开(公告)号：CN104168617A
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201410317316.3
申请日：2014-07-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W36/14
CPC classification number: H04W36/30 , H04B17/318 , H04B17/373 , H04B17/382 , H04L1/0018 , H04L63/0853 , H04W12/08 , H04W48/14 , H04W48/16 , H04W48/18 , H04W48/20 , H04W76/27 , H04W84/12 , H04W88/06
Abstract: 本发明提供了一种5G蜂窝网络系统中，实现多无线接入技术的选择/切换方法，涉及蜂窝网络中多无线接入技术的选择。该方法主要包括：发生特定触发事件，触发RAT选择；UE通过本地ANDSF单元收集候选AP或(H)eNB负载信息；UE检查候选AP或(H)eNB的RSS值并更新其移动行为信息；根据RAT选择算法，UE评估可用RAT的合适度，执行准入控制或者切换过程；如果切换成功，结束本次准入控制或者切换过程；如果切换失败，选择合适列表中的第二个AP。本发明所提供的基于模糊逻辑的多RAT选择/切换方法可以提高上下行链路的平均吞吐量、平均时延，同时减少切换次数。
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公开(公告)号：CN119854825A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411970121.9
申请日：2024-12-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于物联网领域，涉及一种面向不完美信道的空中计算异构网络的优化方法，包括：构建面向不完美信道的RIS辅助的空中计算异构网络模型MD；计算模型MD的均方误差，以最小最大化均方误差为目标构建基于信道误差矩阵Δ、设备发射功率向量b、基站接收波束成形向量v和智能反射面相移向量θ的目标优化问题P；求解P，得到最优的设备发射功率向量b*、基站接收波束成形向量v*和智能反射面相移向量θ*；将空中计算异构网络的b、v和θ分别设置为b*、v*和θ*，得到优化后的空中计算异构网络；本发明以最小最大化网络模型MD的均方误差为目标构建了基于Δ、b、v和θ的目标优化问题，显著提升了空中计算异构网络的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117715219A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311575873.0
申请日：2023-11-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/50 , H04W72/0446 , H04W72/044 , G06N3/044 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06N3/092
Abstract: 本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的空时域资源分配方法，包括：构建以最大化总吞吐量为优化目标的空时域共存机制模型；蜂窝基站获取当前的环境状态信息，根据当前的环境状态信息采用训练后的DDPG网络对优化目标函数进行深度学习，得到空时域资源分配策略；根据空时域资源分配策略，在当前的NR‑U/Wi‑Fi共存网络的基站侧对发送信号进行预编码；本发明利用了低复杂度算法分配空时域资源，算法收敛速度快且训练结果稳定。
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公开(公告)号：CN115696211A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211348121.6
申请日：2022-10-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于无人机通信领域，具体涉及一种基于信息年龄的无人机轨迹自适应优化方法，包括：构建无人机对地通信系统模型，采用无人机对地通信系统模型对轨迹规划问题建模；无人机在当前飞行状态下获取地面节点产生的数据包；获取当前环境状态信息，根据当前环境状态信息采用深度强化学习算法对信息年龄优化目标函数求解最优解；本发明通过AoI优化目标函数求出最优的决策，根据最优决策获取最优的无人机轨迹，从而实现最优通信。
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公开(公告)号：CN118870427A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410816979.3
申请日：2024-06-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/084 , H04W28/086 , H04L67/10
Abstract: 本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种基于计算卸载的时延敏感型应用状态更新方法，包括：构建时延敏感型应用的网络通信模型，根据网络通信模型构建具有并行性的计算卸载模型；根据具有并行性的计算卸载模型构建基于M/M/1并行队列模型的信息年龄模型；优化所述信息年龄模型，得到最优卸载决策；根据最优卸载决策完成时延敏感型应用的状态更新；本发明通过利用计算密集型信息的可划分性，使得本地设备与远端MEC服务器并行处理相应部分，能够极大降低处理时延和目的节点的信息年龄；本发明根据M/M/1并行队列模型构建信息年龄模型，并通过优化信息年龄模型得到最优的卸载决策，提高了卸载决策的有效性，实现系统实时性的提升。
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公开(公告)号：CN118842489A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410818426.1
申请日：2024-06-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于物联网领域，涉及一种基于智能反射面的空中计算异构网络的优化方法，包括：构建RIS辅助的空中计算异构网络模型M；计算模型M的均方误差，以最小化M的均方误差为目标构建基于设备发射功率向量b、基站接收波束成形向量v和智能反射面相移矩阵Θ的目标优化问题；利用交替优化算法优化目标优化问题，得到b*、v*和Θ*；将模型M的b、v和Θ分别设置为b*、v*和Θ*，得到优化后模型；本发明以模型M均方误差最小化为目标采用交替优化的方法对RIS辅助的空中计算异构网络的收发端及RIS相移矩阵进行优化，使得均方误差降低并收敛，可以较大程度地抑制蜂窝间干扰和降低算法的复杂度，提升了系统性能。
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公开(公告)号：CN114520992A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210152805.2
申请日：2022-02-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及移动通信技术领域，特别涉及一种基于簇过程的雾接入网时延性能优化方法，包括构建基于泊松簇过程的雾接入网模型，并进行初始化；将位于原点的用户定义为目标用户，计算目标用户的信干比，判断该值是否大于设定阈值，若大于则平均本地时延的值记为1，否则计算目标用户成功卸载的平均本地时延的值；判断平均本地时延是否小于设定的时延阈值，若小于则保留当前参数以及参数对应的平均本地时延，选择平均本地时延最小时的参数作为基于泊松簇过程的雾接入网模型的参数进行任务卸载；本发明通过限制雾接入点的计算资源和平均本地时延，联合优化上行链路功率控制补偿因子和用户活跃因子的大小，达到整个系统时延性能的提升。
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