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公开(公告)号：CN114449634B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202210057174.6
申请日：2022-01-18
Applicant: 南京大学
IPC: H04W52/14 , H04W52/24 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开一种面向6G全解耦网络的上行用户高效功率控制方法，上行基站上传信道的一阶和二阶统计信息至边缘云；边缘云基于全局的信道统计信息，对用户的发射功率进行迭代求解；边缘云将计算得到的用户发射功率下发至控制基站；控制基站将发射功率信息发送至相应的用户；基站将用户通过该基站将信息上传到边缘云视为等效信道，统计该等效信道的期望和方差，并周期性地上传至边缘云；边缘云基于等效信道的统计信息，迭代计算用户的发射功率直至算法收敛。该方法可以高效地计算用户的发射功率，并提高无线移动通信网络的频效和能效。通过控制用户的发射功率，降低用户间的干扰，从而实现更高的网络频效和能效。
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公开(公告)号：CN111601278A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010363894.6
申请日：2020-04-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种软件定义的异构车联网接入管理与优化方法，包括以下步骤：步骤1：设计基于SDN的车辆通信网络架构，实现对车辆网络的全局管理；步骤2：在数据平面上设立本地数据库，收集车辆信息，并存储由控制平面下发的管理策略；步骤3：收集的车辆数据上传到控制平面，在控制平面上进行车辆网络性能指标的计算；步骤4：确定各性能指标的权重以及效益函数，最终通过进化博弈方法确定接入网络模式的选择，并下发到数据平面的车辆上。本发明的软件定义的异构车联网接入管理与优化方法基于不同的业务需要，灵活选用车辆接入模式，使车辆异构网络的网络服务质量根据所需业务的要求实现优化，极大地提高网络性能，改善车辆通信网络服务质量。
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公开(公告)号：CN119834842A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411963432.2
申请日：2024-12-30
Applicant: 南京大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/0456 , H04L5/00
Abstract: 本发明公开了一种无物理层反馈的6G全解耦网络下行多基站协作传输方法，在无物理层反馈传输机制下，多个基站使用固定的物理层参数，在同一时频资源块上对移动终端进行下行协作传输。本发明的方法包括：建立多径信道模型下的多基站协作传输闭合表达式；基于历史信道数据计算多基站协作传输的预编码指示(PMI)，秩指示(RI)和信道质量指示(CQI)；统计历史信道数据中的PMI、RI和CQI的众数值，将其作为多基站协作传输的固定物理层参数，应用于多个子帧的下行传输。相较于传统LTE/5G中基于实时信道状态信息(CSI)计算传输参数的链路自适应模式，本发明的无物理层反馈机制有效减少了多基站协作的计算和通信开销，为多基站协作传输提供了可行的设计方案。
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公开(公告)号：CN118233997A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410295847.0
申请日：2024-03-15
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种面向绿色全解耦网络的全维功耗建模方法及系统，得到了全解耦网络的全面功耗模型，包括全解耦网络基站功耗模型、基站与边缘云之间的前传链路的功耗模型、边缘云的功耗模型以及用户的功耗模型；基站功耗模型中考虑功率放大器、射频和BBU功耗，并考虑架构功耗，其中上行基站不考虑功率放大器功耗；前传链路的功耗模型包括与负载无关的固定功耗，以及与负载相关的功耗；边缘云的功耗模型根据全解耦网络中的中心化等级，以及BBU在基站中功耗的百分比计算；用户的功耗模型包括电路功耗和发送功耗型。本发明为全解耦网络的能效研究提供了准确和实际的能耗评估标准，为进一步研究全解耦网络上行和/或下行能效优化提供了基础。
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公开(公告)号：CN118075349A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410213852.2
申请日：2024-02-27
Applicant: 南京大学
IPC: H04L67/56 , H04L67/10 , H04L67/01 , H04L67/141 , H04L47/193
Abstract: 本发明公开了一种面向多云原生应用的网络孪生多宿传输方法与系统，为充分利用多宿网络资源并提升用户通信体验提出了解决方案。首先，引入网络孪生服务作为用户所有云原生应用的通信代理，将传统端到端的一段式通信分割成三段式通信实现云原生应用客户端和服务端的解耦；其次，网络孪生服务建立利用多宿网络的全天候常开通信连接，用户云原生应用的数据在网络孪生的调度下利用该条连接进传输；最后，利用QUIC的流技术将云原生应用数据多流复用到网络孪生服务建立的常开连接上进行通信传输。相比于现有的应用端到端通信传输方法，本发明能够在充分利用多宿网络实现带宽更大、更稳定的通信的同时避免传统多路径通信协议对多应用造成的阻塞。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117060958A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311164126.8
申请日：2023-09-11
Applicant: 南京大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04L27/00 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种基于地理位置信息的6G全解耦网络下行传输方法与系统，为6G全解耦网络提供了一个无信道状态信息反馈的高频效解决方案。该方法包括：使用射线追踪信息根据地理位置信息生成频率选择性衰落信道数据；发射机根据接收机的地理位置信息利用多任务深度强化学习网络选择传输参数，并使用相应的调制编码方式和预编码矩阵进行数据传输；接收机根据接收到的数据对传输参数进行评估并更新多任务神经网络参数；发射机在射线追踪地图中随机游走，并重复以上步骤直至多任务神经网络的输出和最佳传输参数一致。本发明无需信道状态信息反馈，可有效解决6G全解耦网络中由硬件解耦造成的无反馈难题，为6G全解耦网络提供了一种有效的下行传输方法。
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公开(公告)号：CN114554494A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210027262.1
申请日：2022-01-11
Applicant: 南京大学
IPC: H04W16/10 , H04W52/36 , H04W72/04 , H04B7/08 , H04B7/0456 , H04B17/391
Abstract: 一种面向6G全解耦网络的上下行联合动态资源分配方法，1)上行基站收集全网的信道估计，包括用户发出的导频信号和用户基于下行基站导频信号进行的信道估计，将全网信道信息回传至边缘中心做动态资源分配；2)根据用户与上下行基站和不同子信道之间的信道信息，假设基站和用户采用功率均分的方法，将用户‑基站‑子信道的三维匹配问题建模为大规模多对多匹配模型；3)根据用户‑基站‑子信道的匹配关系，基于连续凸近似理论，分别针对多用户的上行相干传输和多基站的下行相干传输，采用上下行功率控制算法；4)步骤2、3均进行并行计算，得出使得系统容量最大的上下行频谱划分比例，并将动态资源分配方案发送给上行用户和下行基站实现。
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公开(公告)号：CN114449634A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210057174.6
申请日：2022-01-18
Applicant: 南京大学
IPC: H04W52/14 , H04W52/24 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开一种面向6G全解耦网络的上行用户高效功率控制方法，上行基站上传信道的一阶和二阶统计信息至边缘云；边缘云基于全局的信道统计信息，对用户的发射功率进行迭代求解；边缘云将计算得到的用户发射功率下发至控制基站；控制基站将发射功率信息发送至相应的用户；基站将用户通过该基站将信息上传到边缘云视为等效信道，统计该等效信道的期望和方差，并周期性地上传至边缘云；边缘云基于等效信道的统计信息，迭代计算用户的发射功率直至算法收敛。该方法可以高效地计算用户的发射功率，并提高无线移动通信网络的频效和能效。通过控制用户的发射功率，降低用户间的干扰，从而实现更高的网络频效和能效。
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公开(公告)号：CN114448485A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210053419.8
申请日：2022-01-18
Applicant: 南京大学
IPC: H04B7/08 , H04B17/318 , H04B17/345 , H04B17/391
Abstract: 面向6G全解耦网络的上行多点灵活联合接收方法，包括基站、用户和边缘云，算法实现基于两层合并解码机制，包括在基站处的分布式执行过程和基站边缘云处的中心式执行过程；所述两层合并解码机制，基站对用户发送的数据信息进行局部的第一级的合并即分布式执行过程，该合并使用最小均方误差(MMSE)的合并方式，假设此时用户发送信息的合并向量为wm,k；基站会将合并后的数据上传至边缘云；边缘云基于信道的统计信息，将来自步骤1多路的合并后数据进行基站边缘云处的中心式的MMSE解码，实现第二级的合并；本发明为解决6G全解耦网络中上行虚拟服务基站集的高效选择，为用户提供个性化的服务保障进而提高网络的频效和能效提供新的潜在方法。
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公开(公告)号：CN109819422B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201910288268.2
申请日：2019-04-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提出一种基于Stackelberg博弈的异构车联网多模通信方法，为实现高吞吐量和低成本的车辆通信提供了一个高效的解决方案，该方法包括步骤：基于基站(BS)和车辆用户设备(UE)，建立动态的Stackelberg博弈模型；将车辆用户的自适应模式选择构造为一个跟随者进化博弈，并构建一个进化稳定策略(ESS)作为解决方案；BS对三种通信模式的价格进行动态调控，构造为一个领导者的最优控制问题，从而作为一种有效的激励机制，可以使用户分布接近ESS，即近似达到最优分布。相比于传统的车间通信模式，本发明能够最大程度地提高车辆间通信的吞吐量、降低成本，提高频谱利用效率。
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