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公开(公告)号：CN101945437B
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN200910158706.X
申请日：2009-07-03
Abstract: 本发明实施例涉及一种确定流量分配策略的方法、接入网设备和路由设备。其中一种确定流量分配策略的方法包括：接收路由器发送的表示用户服务质量的服务质量指标；根据服务质量指标，获取接入网和其他接入网的网络成本函数，根据接入网和其他接入网的网络成本函数以及用户对接入网和其他接入网的流量需求，确定接入网的收益函数，根据接入网的收益函数，确定接入网的最优定价，根据接入网的最优定价，确定其他接入网的最优定价，根据接入网和其他接入网的最优定价，确定接入网的流量分配策略；将接入网的流量分配策略发送给路由器。本发明实施例可以利用价格策略确定流量分配策略，进而在多种接入网向用户提供服务的情况下，有效利用网络资源。
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公开(公告)号：CN102056250B
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN200910211211.9
申请日：2009-11-02
IPC: H04W36/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种切换控制方法、移动节点和基站控制器，在该切换控制方法中，移动节点根据切换段的起点来计算预切换时机和触发预切换操作。相对于现有技术中在计算预切换时机时，将切换段当作一个点相比，本发明实施例计算的预切换时机更为精确，尤其针对切换的位置相对于固定的切换点提前的情况下，可以提高目标小区和预切换小区或预切换小区中的某一小区相同的概率，因此可以提高移动节点切换成功率，提高通信质量。
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公开(公告)号：CN101626565A
公开(公告)日：2010-01-13
申请号：CN200910104461.2
申请日：2009-07-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种无线通信系统中组用户的小区切换方法，涉及无线通信技术。该方法中组用户通过一个移动中继节点接入，在移动中继节点和基站上建立一个保存ACTIVE模式的用户信息列表，当用户在与移动中继节点建立RRC连接时初始化，在切换时自动更新。在切换执行阶段，源基站通过ACTIVE列表中的信息完成与移动中继节点下属用户的上下文同步，使得用户数据传输没有中断，在移动中继节点完成在基站之间的切换之后，移动中继节点利用ACTIVE列表的信息重新建立下属用户上下文同步。本发明可用于移动中继系统中，应用本发明以后，能够实现组用户的跨区软切换，解决了组用户在切换时遇到的连续性方面的问题。
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公开(公告)号：CN119031484A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410988743.8
申请日：2024-07-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/0446 , H04W72/1263
Abstract: 本发明涉及一种工业物联网中数字孪生辅助端到端确定性时延网络切片的资源分配方法，属于移动通信技术领域。该方法包括以下步骤：S1：在工业物联网场景下，构建数字孪生辅助的端到端网络切片架构；S2：分析数字孪生映射过程的计算资源偏移和同步时延对业务的端到端时延影响；S3：引入随机网络演算SNC来表征业务传输中的时延上界；S4：以最大化系统效用同时保证确定性时延为目标，构建联合多维资源的分配问题；S5：提出DT‑PER‑MASAC算法解决优化问题。本发明能够实现对端到端网络切片中资源分配策略的优化，提升网络效用同时保障业务时延的确定性。
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公开(公告)号：CN119030877A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410988740.4
申请日：2024-07-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L41/0895 , H04L41/40
Abstract: 本发明涉及一种基于资源预测的数字孪生辅助虚拟网络功能主动迁移方法，属于移动通信技术领域。该方法包括：构建数字孪生辅助虚拟网络功能迁移架构，通过数字孪生技术实时监控和收集VNF运行信息。根据数字孪生的采集信息，构建数字孪生全局网络拓扑，利用图神经网络充分提取网络拓扑的时空信息，进行VNF资源需求预测，根据预测结果对将要过载或者轻载的节点完成VNF主动迁移。根据VNF资源需求预测结果制定数字孪生辅助基于多智能体演员评论家的VNF主动迁移策略。本发明能够在网络资源有限的情况下，实现对虚拟网络功能迁移策略的优化，降低VNF平均时延与平均资源方差，提升网络系统的服务性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118939847A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410988751.2
申请日：2024-07-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/903 , G06F18/2136 , G06F18/214 , G06F16/901
Abstract: 本发明涉及一种跨模态医学数据哈希检索方法，属于人工智能信息检索领域。该方法包括：将医学超声图片和超声报告进行数据清洗和预处理，统一超声图像大小和超声报告格式；基于Transformer编码器为医学图像和诊断报告定制了图像编码器和文本编码器，并借助三个预训练任务的联合学习来提取医学图像和诊断报告的特征；构建不同模态的流形相似矩阵，同时引入了哈希码间的平衡约束和线性分类网络约束学习哈希函数；通过哈希函数得到超声图片和超声报告的哈希码，进行跨模态哈希检索。本发明可以实现不同模态间医疗案例的语义相似性检索，如通过超声报告快速定位相关的超声图像，或者逆向利用超声图像来检索匹配对应的超声报告。
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公开(公告)号：CN118338262A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202311112226.6
申请日：2023-08-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数字孪生的车联网双时间尺度网络切片资源分配方法，属于移动通信技术领域，构建基于数字孪生的车联网网络切片架构，实现车辆和网络资源的实时监测，为了保证数字孪生网络的保真性，将其分为感知过程的保真性、数据传输过程的保真性和信息年龄保证的保真性三部分；在保证车辆QoS条件下建立以最大化数字孪生保真性和系统频谱效率为目标的优化模型，在时间尺度上分解为两个子问题，提出TCN‑DDPG方法；在大时间尺度中，使用TCN来预测网络切片的资源需求，实现切片间的资源分配；在小时间尺度中，使用DDPG将资源块调度给车辆用户。
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公开(公告)号：CN117973561A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410157828.1
申请日：2024-02-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种数字孪生场景下用于安全自动驾驶的半异步选择性联邦强化学习方法，属于移动通信领域，包括以下步骤：S1：将物理世界中的自动驾驶车辆映射到数字空间中并创建孪生体；S2：对数字孪生体初始化全局参数；S3：孪生体节点基于全局参数在本地进行基于安全强化学习的本地训练，如果智能体的行动不满足安全约束，则在其网络参数的局部邻域内搜索出能够使智能体的平均预期折扣回报最大的次最优策略；S4：本地训练完成后，使用半异步选择性联邦聚合机制将模型上传到数字孪生服务器进行聚合；S5：判断当前联邦学习迭代轮次中全局模型是否收敛，若没有，则重复S3‑S4，若收敛，将全局模型同步到物理世界的自动驾驶车辆中。
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公开(公告)号：CN117880892A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410157850.6
申请日：2024-02-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及基于数字孪生的车联网网络切片切换与资源分配方法，属于移动通信领域。该方法包括：建立车联网‑数字孪生网络IoV‑DTN，引入信息年龄AoI违规概率来保证IoV‑DTN同步数据的新鲜性；针对细粒度网络切片切换导致车辆服务体验较差的问题，将车辆业务分为速率业务、时延业务和功耗业务，并提出了一个基于DT的IoV切片切换机制，在IoV‑DTN场景下设计了基于车辆QoS和车辆与基站距离的切换触发条件，建立了以最大化用户满意度并降低切片部署成本及AOI违规概率为目标，联合优化切片无线资源分配及IoV‑DTN信息同步问题；为了求解该优化问题，提出了一种基于内点异步优势演员‑评论家IPA3C算法。
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公开(公告)号：CN117056729A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311105169.9
申请日：2023-08-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/214 , G06F21/62
Abstract: 本发明涉及一种基于数字孪生的分布式联邦强化学习方法，属于机器学习领域。首先将真实世界中的物理设备映射到孪生环境中，再对每个设备的孪生体进行初始化全局参数，然后使用全局模型参数在孪生体内运行深度强化学习算法，之后对训练出来的本地深度强化学习模型进行基于孪生映射偏差和训练偏差的可信度加权处理，通过衡量本地训练的深度强化学习模型的可信度来进行全局模型聚合节点的选择，然后在已选择的节点上进行全局模型的聚合，最后将全局模型参数下发至各本地孪生体，开始下一轮训练，直至全局模型收敛。本发明可以在减少设备端与中心服务器之间的冗余通信的同时提高模型的训练质量，降低了通信开销并提高了全局模型的训练速度和精度。
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