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公开(公告)号：CN107276704A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710326697.5
申请日：2017-05-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B17/391 , H04W52/08 , H04W52/24 , H04W52/26
Abstract: 本发明请求保护一种两层Femtocell网络中基于能效最大化的最优鲁棒功率控制方法，该方法在考虑到信道增益估计误差的情况下，在满足宏蜂窝用户的最大干扰门限约束和Femtocell用户的最小SINR需求约束下，通过控制Femtocell用户的发射功率，实现最大化Femtocell网络的能效。本发明建立了Femtocell网络能效最大化模型，基于鲁棒优化和最坏准则机制的思想，根据非线性分式规划理论将非凸优化问题式等价转化，然后基于转化后的优化问题，给出了最优鲁棒功率控制的闭式解，本发明具有计算复杂度低，信道适应性强的优点，同时保证了宏蜂窝用户和Femtocell用户的QoS，增强了Femtocell网络的鲁棒性，特别适合非理想CSI下的两层Femtocell网络。
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公开(公告)号：CN107094115A
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201710358160.7
申请日：2017-05-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/751 , H04L12/729 , H04L12/803 , H04L29/08
Abstract: 本发明请求保护一种基于SDN的蚁群优化负载均衡路由算法，包括：首先获取SDN网络中各链路状态信息，建立一种负载均衡模型，在该负载均衡模型中，不仅对链路带宽容量限制，同时还考虑到交换机流表容量的限制；然后，提出一种蚁群优化算法求解负载均衡模型，所提蚁群优化算法主要是根据概率公式选择下一个节点并判断是否为目的节点，结束一次循环时，对相应链路上的信息素更新规则进行更新设定，直至满足迭代终止条件时，求解出当前最佳路径集合并输出。本发明不仅使网络中的流量均匀地分布到各个链路上，同时也有效地避免了产生过多流表规则而引起交换机流表空间不足。
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公开(公告)号：CN106411733A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610810802.8
申请日：2016-09-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/803
CPC classification number: H04L47/125 , H04L45/124
Abstract: 本发明请求保护一种基于链路实时负载的SDN动态负载均衡调度方法，包括：控制器获取拓扑信息和收集网络的状态信息；控制器为网络中的路径设置一个权重，并以此作为路径的选择依据，从跳数最少的路径中选择权重最小的一条作为初始路径；计算网络负载均衡度，如果负载均衡度大于给定的阈值，返回第一步；否则，进入第四步；定位出负载最高的链路并检测该链路是否存在大流，如果检测大流，方法结束；否则，进入下一步；第五步：针对检测到的大流满足限定的条件，选择满足限定条件的大流进行调度，若该链路存在多条满足条件的大流，则优先调度更大的流，实现高效的负载均衡。本发明在研究数据中心网络的拓扑架构和流量特征的基础上，充分利用了SDN网络的集中式控制的优势，提出了一种基于链路实时负载的SDN动态负载均衡调度算法。
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公开(公告)号：CN105915299A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610149087.8
申请日：2016-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B17/373 , H04B17/391
CPC classification number: H04B17/373 , G06N3/02 , H04B17/3913
Abstract: 本发明请求保护一种ISM(2.4GHz)频段中基于时频二维LMBP神经网络的频谱预测方法，包括：ISM频段相关性的计算，通过对ISM频段的实测、量化和相关性分析得到ISM频段时域和频域的相关性；第二步：基于ISM频段时频相关性，构建时频二维LMBP神经网络来实现ISM频段的预测；第三步：以实测数据作为神经网络的时频输入向量和目标向量，以牛顿法学习规则实现时频二维LMBP神经网络的迭代训练，得到由神经网络节点间权值w和阈值b构成的参数向量u的最优解；第四步：以训练完成的二维LMBP神经网络来实现ISM频段的频谱预测。计算ISM频段时频相关性的基础上，通过时频二维LMBP神经网络实现ISM频段的频谱预测，该方法同时域LMBP神经网络和Markov算法相比具有预测精度高，训练收敛时间短的优点。
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公开(公告)号：CN105227481A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510555055.3
申请日：2015-09-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/801 , H04L12/811
Abstract: 本发明请求保护一种基于路径开销和流调度代价最小化的SDN网络拥塞控制路由算法，包括：控制器对所控交换机连接的各链路的利用率：进行周期性监测，当大于等于某一固定值ηth时，判定链路发生拥塞，启用拥塞控制路由算法；算法首先根据拥塞链路上的流速率判定出链路上的所有大流以备调度；随后对链路上所有大流进行重路由计算，同时计算出每条路径的开销选择多条等价路径中开销最小的路径作为调度路径；最后，计算出每条流的调度代价，选择代价最小的流进行调度。本发明不仅能够有效的对拥塞链路进行调度，而且使得网络链路资源得到更好的利用，在链路利用率和流传输时间方面有所提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118611711A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410663058.8
申请日：2024-05-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护UAV‑RIS辅助短包通信系统和速率最大化方法，属于无人机通信系统资源分配技术领域，包括建立UAV‑RIS辅助短包通信系统和速率最大化模型；初始化无人机位置q，NOMA解码顺序#imgabs0#RIS相移矩阵ψ，基站发射功率#imgabs1#反射元件数量M，参考距离为1米处的信道增益系数ρ0，基站坐标ws，地面用户位置坐标wk，载波波长λ，包长N和包错误率εk，计算系统和速率；无人机更新位置坐标，更新NOMA解码顺序；更新RIS相移矩阵；更新基站发射功率，计算系统和速率；重复第三步、第四步、第五步，直到系统和速率达到收敛。本发明提出了联合优化无人机位置、NOMA解码顺序、RIS相移矩阵和基站发射功率算法，与基准算法OMA相比，NOMA在短包通信中能实现更高的系统和速率。此外，本发明强调了短包通信相对于传统长包通信，为实现更低时延所牺牲的系统性能。
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公开(公告)号：CN114124705B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202111421441.5
申请日：2021-11-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种无人机辅助反向散射通信系统基于max‑min公平的资源分配方法，属于反向散射通信网络资源分配领域。本发明使用时分多址(TDMA)传输协议，在反向散射设备调度、反射系数、无人机发射功率和无人机飞行轨迹变量约束条件下，考虑用户公平性，建立了基于max‑min公平性的无人机辅助反向散射通信系统资源配置模型。将原问题运用块坐标下降法(BCD)转换为四个子问题，然后利用连续凸逼近算法(SCA)进行一阶泰勒展开等价转换为凸优化问题。通过凸优化问题的最优性方程求解获得最优反向散射设备调度、最优反射系数、最优无人机发射功率、最优无人机飞行轨迹，最后获得最小用户速率。该算法具有低复杂度，同时能够权衡用户最小速率和系统总和速率。
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公开(公告)号：CN116545508A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310604385.1
申请日：2023-05-26
Applicant: 重庆邮电大学空间通信研究院
Abstract: 本发明属于NOMA网络功率控制技术领域，具体涉及一种硬件损伤条件下UAV辅助的NOMA双向中继网络安全速率最大化方法，包括：构建模型，初始化模型的参数，该参数包括无人机位置、上下行NOMA解码顺序、用户发射功率、无人机功率分配系数、最小速率判决门限、迭代次数和最大迭代次数，采用凸优化算法对各个参数进行优化更新；根据更新后的参数采用迭代优化算法对模型参数进行迭代优化，得到最优的无人机位置、NOMA解码顺序系数、用户发送功率及无人机功率分配系数；本发明考虑了射频收发机处硬件损伤对系统性能的影响，采用块坐标下降法、连续凸逼近、罚函数法设计资源分配方案，提高了系统安全速率，具有更好的实用性和可行性。
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公开(公告)号：CN108848563B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201810662915.7
申请日：2018-06-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种协作NOMA系统下行链路基于能效的资源分配方法，属于网络功率控制领域，在考虑到基于放大转发协议的中继传输，且两用户的情况，提出一种联合功率分配和放大增益选择的方案。然后采用分式规划和基于拉格朗日乘子的迭代算法对发射功率进行分配，以实现系统能效最大化。该发明所得结果提高了协作NOMA系统的能效，在一定程度上，降低了计算复杂度。
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公开(公告)号：CN115002802A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210507230.1
申请日：2022-05-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的非正交多址技术(Non‑Orthogonal Multiple Access,NOMA)无人机(UnmannedAerial Vehicle,UAV)网络的安全速率最大化方法，属于NOMA网络功率控制领域，在NOMA解码顺序、IRS反射矩阵、无人机发射功率约束条件下，最大化IRS辅助的NOMA无人机网络的安全速率，其创新之处在于，与传统的直接设置信道条件排序不同，本发明由于无人机位置影响NOMA解码顺序，没有设置信道条件排序。本发明采用块坐标下降法、连续凸逼近(Successive ConvexApproximation,SCA)和半正定松弛技术获得最优解，本发明所提供的方法，相比其他没有IRS辅助的网络的资源分配方案提高了安全速率，具有更好的实用性和可行性。
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