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公开(公告)号：CN106714252A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201710115423.1
申请日：2017-02-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供的一种CRAN架构下基于SDN控制器的小区切换方法，属于移动通信技术领域。本发明所述的小区切换方法，通过测试报告，判断用户终端的业务或地理位置是否发生变化，若发生变换满足切换条件，源RRH向SDN控制器发送切换请求；SDN为用户终端选定切换目标基站，并下发修改切换表信息至RRH和BBU；切换表中含有用户切换的目标VRRH和VBBU；目标VRRH与VBBU建立数据通道后，分别向SDN控制器发送切换准备完成指示；SDN控制器通过源RRH向用户终端发送允许切换命令；用户终端与切换表进行匹配切换到目标VRRH和VBBU进行数据传输。本发明提供的一种小区切换方法，通过SDN控制器进行切换信令控制，减少了传统切换在基站间进行控制交互的信令，实现了数据转发和控制信令的有效分离。
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公开(公告)号：CN113015196B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110204251.1
申请日：2021-02-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于状态感知的网络切片故障愈合方法，属于移动通信技术领域。首先提出了一种基于状态感知的VNF愈合策略选择方法，该方法通过物理节点上的VNF的故障状态与节点资源使用情况，进行VNF愈合策略的选择，以适应不同的故障场景。进一步地，针对需要进行迁移的VNF，提出了一种基于最小化愈合开销的计算模型。最后，通过深度强化学习方法DQN，寻找得到VNF的最佳迁移策略。本发明所提方法能够在进行网络切片故障愈合的同时，减少愈合开销，提高网络的可靠性。
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公开(公告)号：CN106851705B
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201710096691.3
申请日：2017-02-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于切片流表的无线网络切片方法，所述方法包括：将SDN架构中的Openflow切片流表扩展至无线接入网络中，所述切片流表的匹配字段包括远端发射头RRH字段和基带处理单元BBU字段；根据不同的切片触发条件，生成至少一种切片网络；其中，所述切片网络包括静态切片式网络、动态切片式网络以及半静态切片式网络。本发明提供的一种基于切片流表的无线网络切片方法，能够实现数据转发和控制平面的分离。
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公开(公告)号：CN106982454B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201710325634.8
申请日：2017-05-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于负载的用户接入机制，属于移动通信领域。该机制包括用户对其周围基站的RSRP进行测量，然后对该用户周围基站的实际RSRP进行预测，将RSRP预测值大于一定门限值的基站组成候选基站集合；评估集合中各个候选基站的SINR并根据评估到的SINR和每个基站的负载情况来计算出用户和候选基站间的效用函数值，同时对计算到的效用函数值进行从大到小排序；最后用户接入到最大效用函数值的合适基站。本发明根据用户真实的信号情况和负载将用户接入到合适的基站，在保证用户误比特率的情况下最小化用户的接入时延和均衡网络中的负载。
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公开(公告)号：CN112887145B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110113262.9
申请日：2021-01-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L41/042 , H04L41/0654 , H04L41/0823 , H04L41/14
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式的网络切片故障检测方法，属于移动通信技术领域。该方法包括：S1：构建基于联邦学习的网络切片故障检测架构；S2：建立基于CNN‑GRU网络的无监督故障检测方法；S3：在联邦学习参数上传时，采用top‑k梯度压缩机制进行模型压缩；S4：采用适用联邦学习的自适应优化器进行全局模型聚合。本发明能够在保障故障检测模型准确性的同时，减少通信开销，提高模型泛化效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113015196A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110204251.1
申请日：2021-02-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于状态感知的网络切片故障愈合方法，属于移动通信技术领域。首先提出了一种基于状态感知的VNF愈合策略选择方法，该方法通过物理节点上的VNF的故障状态与节点资源使用情况，进行VNF愈合策略的选择，以适应不同的故障场景。进一步地，针对需要进行迁移的VNF，提出了一种基于最小化愈合开销的计算模型。最后，通过深度强化学习方法DQN，寻找得到VNF的最佳迁移策略。本发明所提方法能够在进行网络切片故障愈合的同时，减少愈合开销，提高网络的可靠性。
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公开(公告)号：CN112887999A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110113348.1
申请日：2021-01-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式A‑C的智能接入控制与资源分配方法，属于通信技术领域。该方法中，根据eMBB和URLLC切片的性能需求，构建了一个联合eMBB切片用户传输速率和URLLC切片用户时延的双目标优化模型。其次，将联邦学习与强化学习融合，建立一个联邦强化学习框架，各个智能体协作，以更新全局权重参数，且各个智能体本地数据不相互交换。联邦强化学习框架中的智能体利用A‑C学习不断与环境进行交互，各个智能体间相互协作，动态调整接入控制与资源分配策略，优化系统模型。本发明所提能够满足各切片用户性能需求且维持各切片用户队列处于稳定状态，优化eMBB用户传输速率和URLLC用户时延，提高资源利用率。
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公开(公告)号：CN112887145A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110113262.9
申请日：2021-01-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式的网络切片故障检测方法，属于移动通信技术领域。该方法包括：S1：构建基于联邦学习的网络切片故障检测架构；S2：建立基于CNN‑GRU网络的无监督故障检测方法；S3：在联邦学习参数上传时，采用top‑k梯度压缩机制进行模型压缩；S4：采用适用联邦学习的自适应优化器进行全局模型聚合。本发明能够在保障故障检测模型准确性的同时，减少通信开销，提高模型泛化效果。
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公开(公告)号：CN106131891A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610762039.6
申请日：2016-08-30
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04W28/16 , H04W72/0493
Abstract: 本发明涉及一种基于SDWN的资源映射装置和方法，属于移动通信技术领域。本发明提供的资源映射装置包括：信息搜集模块，对用户需求信息、位置信息和信道信息以及对网络无线资源信息和计算资源信息进行搜集；资源虚拟化模块：对网络实体资源进行虚拟化；资源管理模块：对网络资源进行有效的映射分配和释放；切片网络管理模块：对切片网络进行建立、运行和维护；SDN控制模块：对上述提到的模块进行统一管理和协调调度，实现信令控制与数据转发的分离。本发明还公开了一种基于SDWN的资源映射方法。本发明的技术方案实现了基于SDWN的资源映射的基本功能，实现了对无线资源和计算资源的高效分配，在无线通信系统中有很高的应用价值。
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公开(公告)号：CN112887156A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110204246.0
申请日：2021-02-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的动态虚拟网络功能编排方法，属于无线通信领域。该方法包括：针对物理网络拓扑动态变化引起的VNF编排成本高的问题，建立时延约束下的最小化VNF编排的资源成本和运行成本的数学模型；根据网络拓扑动态变化和VNF动态变化，建立MDP模型，且通过深度Q网络来求解MDP；针对MDP模型中状态空间和动作空间过大和网络负载动态变化的问题，设计动态最优的VNF编排策略以解决VNF编排成本高的问题。本发明在保证用户时延性能的前提下，受限于网络中计算资源容量和链路带宽资源容量，动态的调整各网络切片VNF的编排策略，保证了用户性能，优化VNF编排成本，提高资源利用率。
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