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公开(公告)号：CN114598667A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210236158.3
申请日：2022-03-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L47/783 , H04L67/1023 , H04L67/12 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦学习的高效设备选择与资源分配方法，属于移动通信领域，包括以下步骤：S1：在集中训练阶段开始时，初始化所有边缘智能体的行动者和批评家网络参数，并按照学习步骤进行更新，实例化经验回放池；S2：部署体验重放池，在采样阶段，所有边缘智能体的经验都存储在其中，在训练阶段，每个边缘智能体从经验池中随机抽取一批经验，以非策略的方式对网络参数进行训练；S3：在参数更新阶段，协调边缘智能体，在从所有个体环境中收集的经验与当前代理的策略之间进行交替更新，基于初始经验池中采样的批量经验池中转化多维元组中更新参数；S4：将更新完成的参数用于智能体目标网络更新，并获得全局最佳联合决策。
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公开(公告)号：CN113242085B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110523790.1
申请日：2021-05-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种低轨卫星网络的终端位置管理方法，属于低轨卫星通信领域，包括：终端位置更新：当终端的驻留波束不在系统分配的邻区列表时或者到达系统为其分配分配邻区列表的时间，终端进行新的位置更新；终端仰角预测：通过终端的地理位置信息，结合卫星在将来一段时间的位置信息，对终端仰角进行预测；终端邻区列表设计：通过对终端仰角的预测，结合卫星多波束天线拓扑模型，对终端的驻留波束进行分配，为终端设计出合适的邻区列表。本方法优化了将整个卫星作为一个邻区列表，最大限度地减少了位置管理总开销。
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公开(公告)号：CN112887156B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110204246.0
申请日：2021-02-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L41/0894 , H04L41/12 , G06N3/04 , H04L41/142
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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公开(公告)号：CN111538587B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010159485.4
申请日：2020-03-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F9/50 , G06N3/04 , H04L41/0803 , H04L45/7453
Abstract: 本发明涉及一种基于负载均衡的服务功能链重配置方法，属于移动通信技术领域。本方法针对网络功能虚拟化架构中由用户SFC无线速率需求发生变化引起的服务器负载不均问题，在保证各个服务器负载均衡以及用户请求性能的前提下，以小基站无线子载波资源容量、有限链路带宽资源容量为约束，优化虚拟网络功能实例的迁移开销，为已部署的服务功能链制定资源重配置和虚拟网络功能迁移策略。本方法基于Dueling Deep Q Network强化学习算法，保证了各个服务器的负载均衡以及用户请求的性能需求，提高了网络的稳定性，并节约了服务器资源。
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公开(公告)号：CN109951869B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201910157692.3
申请日：2019-03-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于云雾混合计算的车联网资源分配方法，属于移动通信领域。该方法包括：S1：在雾节点覆盖场景下，在满足时延约束下，建立最小化系统总能耗和资源总成本的资源优化模型，对计算卸载、计算资源和无线资源进行联合优化在满足时延约束的同时最小化系统总能耗和总资源成本；S2：建立在线测量模型，根据估计的队列溢出概率对雾节点总资源块数量进行动态调整，减小未来设备接入拥塞的压力。本发明提出的基于云雾混合计算的车联网资源分配方法能够在满足时延需求的同时最小化系统总能耗和资源总成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114374951A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210046566.2
申请日：2022-01-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种多无人机动态预部署方法，属于无人机辅助通信领域，本发明采取分布式组网的方式将无人机与无人机之间，无人机与地面车辆之间建立通信；采取分布式联邦学习训练的方法训练序列到序列的门控循环神经网络模型；采取划分时隙的方式，将车辆每一时隙的位置输入到序列到序列的门控循环神经网络模型中来预测车辆未来的移动趋势；采取虚拟力部署算法来实现无人机部署位置的确定，并实现车辆信号的切换。本方法能够充分考虑车辆的移动特性，预知车辆未来信息，并将无人机部署在合理的位置上去，以保证车辆接入到无人机基站上。
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公开(公告)号：CN110809261B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201911063596.9
申请日：2019-10-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种H‑CRAN网络下联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法，属于移动通信技术领域。该方法通过综合考虑业务接入控制、拥塞控制、无线资源分配和复用，以最大化网络平均和吞吐量为目标，在每个资源调度时隙内动态地为性能需求各异的网络切片用户分配频谱和功率资源，并控制各终端用户当前时隙接入的新的业务数据量。本发明提出的联合拥塞控制和资源分配的网络切片动态资源调度方法能在满足各切片用户服务质量需求的基础上，提升网络整体吞吐量，并且还可通过调整控制参量的取值实现时延和吞吐量间的动态平衡。
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公开(公告)号：CN113259950B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202110523767.2
申请日：2021-05-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于业务预测的低轨卫星点波束关闭方法，属于低轨卫星通信领域，包括以下步骤：S1：从低轨卫星网络中获取历史业务时空分布信息，将业务量数据处理成按时间序列排列的二维业务分布热力图；S2：输入业务预测模型，预测下一时隙的业务分布情况，输出业务分布热力图；S3：基于业务预测结果，保证全网业务的覆盖，以关闭尽可能多的卫星波束为目标，对网络中的可关闭波束集合进行求解；S4：关闭该集合中的所有卫星波束。本发明能够在节约波束资源的同时，改善低轨卫星通信系统的乒乓切换效应，降低网络阻塞概率，提高系统服务质量。
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公开(公告)号：CN112822738B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202110050082.0
申请日：2021-01-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种密集用户场景下低轨卫星通信系统切换管理方法，属于卫星通信技术领域。该方法通过测量卫星发射的导频信号强度，用户终端进行判断，当用户触发分群操作后，会进行分群属性预测，将结果交付给服务卫星完成分群操作，选择出群首用户及群成员，当群首用户的测量结果满足条件时，触发切换流程，群首代替群成员决定切换时选择的目的卫星，进入切换准备和执行阶段，当群内所有成员切换成功后，释放资源，完成切换。本发明解决了现有技术中存在大量用户因同时向卫星发送切换请求消息，造成网络拥塞，产生大量系统开销等问题。
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公开(公告)号：CN108566659B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201810018201.2
申请日：2018-01-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W28/16 , H04L41/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于可靠性的5G网络切片在线映射方法，属于移动通信技术领域。该方法为：针对5G网络切片的动态映射、轻量级可靠映射问题，建立基于可靠性约束的多目标资源分配模型；将时间离散为一系列连续的时间窗，根据切片生命周期确定时间窗内不同切片请求映射优先级；在处理节点建立李雅普诺夫优化模型，确定满足切片资源需求的节点映射优先级；根据底层链路可靠性，寻找满足切片链路资源约束下的最可靠通信链路映射。本发明在实现切片网络映射时，综合考虑到网络的稳定性和物理链路的失效率，从而在保证网络可靠性的同时提高资源利用率。
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