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公开(公告)号：CN103781120B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410064524.7
申请日：2014-02-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种结合分级动态分配资源的移动负载均衡方法，属于移动通信技术领域。该方法包括一种在异构蜂窝网络中各个小区的负载均匀分配的方法、根据各个基站的负载情况为各个基站预留资源的方法以及优化资源分配方法。在本发明所述方法中，各个基站的负载差值将通过负载均衡技术保持在一定的范围内，从而实现各个基站的负载均匀分配，而且还考虑到各个基站相互交换负载报告的时的信令开销，引入SON技术，即基于当前的各个基站的负载情况预测未来各个基站为切换的用户预留的资源，以保证经过负载均衡操作的用户在切换之后能够得到较好的服务，不会因为资源不足而引起切换失败产生掉话，并结合预留资源，各个基站对可用资源进行优化分配，使得整个系统的性能得到较大提升。
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公开(公告)号：CN105792256A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610111872.4
申请日：2016-02-29
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04W24/02 , H04W28/08 , H04W36/0083
Abstract: 本发明请求保护一种基于移动状态估计(Mobility State Estimate，MSE)的双连接用户切换增强方法，涉及移动通信技术领域。在本方法中，根据支持双连接技术的移动终端在30s滑动窗时间内进行宏小区切换的次数作为移动状态估计的依据，判断用户当前的运动状态。并基于该状态下发宏蜂窝切换参数和配置双连接用户的微蜂窝添加、释放和切换准则。当移动终端运动状态发生改变时，基站侧通过RRC连接重配置消息的MeasConfig信息元修改移动终端的切换配置。本方法提高了基站对用户移动状态的估计准确度，并减少了高速用户的信令开销，提高了中低速用户保持双连接状态的时长。同时，进一步提高了双连接用户的切换成功率。
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公开(公告)号：CN105228215A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510551344.6
申请日：2015-09-01
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04W40/246 , H04W40/023 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种车载自组织网络中基于决策树机制的多副本路由方法，属于车载自组织网络技术领域。在该方法中，采用一种机器学习内容里的决策树C4.5学习方法，车辆首先根据对历史数据的采集，然后对采集的历史数据进行整合处理，并使用决策树学习方法对所选取的相应属性进行分类和评级，生成决策规则树，之后在初始消息和消息副本的传递中利用构建的决策规则树使得消息的传输更加具有方向性和目的性。本方法解决了在多副本路由中消息副本数盲目洪泛转发带来的网络开销过大的问题，同时也解决了由于被动地采用直接传输使得投递率不高以及时延较大的问题，该方法相比于传统方法及时性、可靠性等性能更强，更适合高动态拓扑且网络密度较大的车载自组织网络。
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公开(公告)号：CN105007118A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510315715.0
申请日：2015-06-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B10/116 , H04L25/03
Abstract: 本发明请求保护一种用于室内可见光通信系统的神经网络均衡方法，属于可见光无线通信技术领域。本方法首先利用天花板弹跳模型计算VLC信道冲激响应，并对接收端接收到的可见光功率信号进行光电转换，经过放大采样之后将序列送入神经网络信道均衡器；然后利用遗传算法优化神经元之间的初始化权值和阈值，进而构建神经网络进行训练，最小化误差函数；最后判决输出，恢复发送序列，最终实现均衡的目的。该方案能够明显减小码间干扰，降低误码率，进一步提高通信质量以及系统可以达到的传输速率，并且缩短了训练时长，降低了系统复杂度。
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公开(公告)号：CN104994583A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510336180.5
申请日：2015-06-17
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04W72/0406 , H04W72/0446 , H04W72/0486 , H04W84/18
Abstract: 本发明请求保护一种基于簇机制的多信道MAC协议实现方法。首先，簇头根据簇成员的位置信息给其分配时隙，簇成员在自己的时隙内预约信道，减少同一时间接入信道的节点数。其次，由于节点的快速移动会引起邻居节点间产生碰撞，导致数据丢失，因此簇头在为簇成员分配信道时考虑簇成员邻居节点的信道占用情况。最后，簇头为簇成员分配服务信道并周期性的广播信道占用列表，簇成员在分配的信道上传输数据。提出的基于簇机制的多信道MAC协议明显减低信道碰撞概率，提高了数据传输的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104080091A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410350400.5
申请日：2014-07-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种分层异构网络中基于负载预测分组的家庭基站频谱分配方法，属于通信技术领域。该方法包括以下步骤：步骤一：小区内的家庭基站根据历史的负载信息周期性地得到负载预测值；步骤二：小区内的家庭基站利用得到的负载预测信息进行周期性地分组，并且每个小组进行独立地频谱分配；步骤三：小区内的家庭基站在确定分组后独立地进行组内频谱分配，并且同一小组内的家庭基站不复用频谱。本方法通过对各个家庭基站以及宏基站的历史负载信息优化得到对未来时段的负载预测信息。利用得到的各家庭基站的负载预测值对小区内的家庭基站进行分组，通过分组后每个小组独立地使用和分配频谱资源，从而有效的降低家庭基站之间的同层干扰。
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公开(公告)号：CN103873485A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410133166.0
申请日：2014-04-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种车载自组织网络中基于链路持续时间的簇MAC协议实现方法，属于车载自组织网络技术领域，具体包括一种基于链路持续时间的成簇方法，通过车辆节点的平均链路链接时间和节点连通度确定节点的优先级，优先级最大的成为簇头节点，优先级仅次于簇头的节点成为备用簇头，备份簇头在簇的更新与维护过程中有利于提高簇的稳定性和降低开销。簇头向邻居节点广播分簇控制消息，邀请邻居节点加入以当前节点为簇头的分簇。成簇之后，进行分层管理，把网络分为多个簇，每个簇内节点采用CSMA/TDMA混合机制与簇头节点进行通信，减少数据的碰撞，而簇头节点采用CSMA/CA机制与邻居簇头进行通信，明显提高了数据传输的可靠性，能够有效地降低数据传输延迟。
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公开(公告)号：CN103796256A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410060006.8
申请日：2014-02-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动状态信息和邻区邻近度的移动鲁棒性优化方法及装置，属于无线通信技术领域。在本方法中，微基站控制器根据获取来自移动UE的周期性测量报告，估计移动UE的实时移动状态信息；然后，根据邻区部署环境对移动UE进行切换控制，避免移动UE在宏小区与微小区之间的频繁切换；最后，在切换过程中，将到预备目标小区的切换准备操作提前，并根据移动UE的移动速度和服务微小区的PDCCH中断点来计算避免乒乓切换的切换条件。相对于现有技术，本发明提高了预备目标小区的预测成功率，提高了频谱资源利用率；减少了移动UE在宏小区与微小区之间的频繁切换，进而减小了网络信令开销；在不提高SToS率的同时，可提高移动UE的切换成功率，进而提高用户体验度。
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公开(公告)号：CN103763193A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410060371.9
申请日：2014-02-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/861 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种车载自组织网络中选择喷发范围的多副本路由方法，属于车载自组织网络技术领域。在该路由方法中，首先，采用了一种限定多副本喷发范围的方法，结合车辆的运动对于不同的范围和方向喷发不同的消息副本数，使得消息的传输更加具有方向性；其次，添加了三个节点性能指标，将其通过模糊逻辑学习系统来选择性能最好的邻居节点作为转发节点；最后，采用了一个控制拥塞的缓存调度策略。本发明所述路由方法解决了在多副本路由中消息副本数盲目洪泛带来的网络开销过大的问题，同时也解决了由于被动地采用直接传输使得投递率不高以及时延较大的问题，该方法相比于传统方法及时性、可靠性等性能更强，更适合高动态拓扑的车载自组织网络。
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公开(公告)号：CN103702387A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201410008349.X
申请日：2014-01-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于社会网络的车载自组织网络路由方法，属于车载无线网络技术领域。该方法包括：（1）利用邻居节点信息计算节点的方向角度和效用值；（2）路段上的节点采用加入缓存机制的贪婪算法，路口节点选择在角度阈值范围内效用值最大且大于当前节点效用值的邻居节点作为下一跳转发中继；（3）通过Q学习算法辅助路由算法，使车辆节点从自身历史转发动作中学习，节点将选择使奖励函数取得最大收敛值的邻居节点作为下一跳转发器。本方法减小了路由算法的复杂度，降低了系统开销，同时利用Q学习算法辅助路由选择，使数据分组沿着具有最小跳数的路径传输，从而减小了时延；提高了数据分组的投递率，减小了端到端时延和系统资源的消耗。
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