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公开(公告)号：CN114698012B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210063451.4
申请日：2022-01-20
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种多模智能终端的网络垂直切换方法，属于通信技术领域。所述方法包括：计算无线网络的QoS样本属性的均值、方差、相关系数矩阵；计算待接入候选网络的马氏距离、QoS属性集的重要程度；建立效用评价模型；根据切换策略确定最优的候选网络，执行垂直切换。本发明通过对样本数据进行处理，计算相关参数并构建效用评价模型，进而构建计算的效用值和切换策略执行终端的垂直切换，能够使终端切换到最佳的异构无线网络，减少错误切换和无效切换，提升了用户体验和异构无线网络的使用效率。
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公开(公告)号：CN113784410B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202111120444.5
申请日：2021-09-24
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明专利公开了基于强化学习TD3算法的异构无线网络垂直切换方法，具体涉及通讯技术领域。包括如下步骤：采用熵权法计算网络状态参数的权重，构造奖励函数；初始化策略网络以及两个估计网络，对上述网络对应的目标网络初始化，并初始化经验池；演员当前网络根据网络状态参数做出切换决策，求得奖励值；采用梯度下降法训练评论家当前网络，采用梯度上升法训练演员当前网络，更新演员目标网络参数和评论家目标网络参数；在每个决策时刻进行S4‑S5的操作步骤，训练更新网络参数；根据训练好的策略网络来确定最优的切换策略。采用本发明技术方案解决了深度强化学习汇总网络参数状态动作值过高估计的问题，可用于快速选出最优切换决策。
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公开(公告)号：CN110602718B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201910952789.3
申请日：2019-10-09
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于通信技术领域，公开了一种基于交替方向乘子法的异构蜂窝网络功率分配方法及系统，计算用户终端到每个蜂窝基站在不同信道上的信道增益,根据系统容量最优建立初步的功率分配问题模型，由拉格朗日乘数法得到每个信道上整个网络的吞吐量最大功率；将得到的所述吞吐量最大功率作为限制条件，以能量效率最优为目标，建立功率分配模型；基于建立的所述功率分配模型，采用交替方向乘子法求出最佳的功率分配方案。本发明解决了在异构蜂窝网络环境中针对不同用户终端在不同信道下如何选取最佳功率，使整个系统能量效率最优。本发明不仅能够快速有效地求出能量最优的功率分配方案，还可以提高系统工作效率。
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公开(公告)号：CN114423070A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210124448.9
申请日：2022-02-10
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于D2D的异构无线网络功率分配方法及系统，涉及无线通信技术领域，该方法及系统是根据信道衰落模型计算用户设备到各个宏基站及微基站的信号干扰噪声比以及能量效率，根据系统总能量效率建立功率分配问题模型，构建深度强化学习框架，将非凸分式优化问题转换成适用于深度强化学习方法求解的架构，使用丁克尔巴赫方法缩减动作空间，使用双延迟深度确定性策略梯度算法求解优化后的功率分配问题。本发明解决了针对异构蜂窝网络环境中，灵活高效可拓展的针对不同用户设备处于不同的通信环境中如何选取最佳功率。本发明不仅具有较高的决策效率，且能够有效的提升系统整体能量效率。
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公开(公告)号：CN113612843A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110882738.5
申请日：2021-08-02
Applicant: 吉林大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/911 , H04L12/24 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开的属于通信技术领域，具体为一种基于深度强化学习的MEC任务卸载和资源分配方法，包括以下步骤：S1：在移动边缘计算场景下，构建包括云服务器、移动边缘计算服务器与终端设备的三层计算卸载与资源分配模型，并初始化系统参数；S2：针对三层的卸载场景，计算系统总体开销；S3：以最小化系统开销为优化目标，构建深度强化学习模型；S4：提出一种基于最大熵框架的柔性制动策略，进行卸载决策和资源分配决策。该基于深度强化学习的MEC任务卸载和资源分配方法，在保证满足不同用户服务质量需求的情况下不仅有效利用了系统的资源而且能帮助用户选择最优卸载策略以最小化系统开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110167071B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201910489319.8
申请日：2019-06-06
Applicant: 吉林大学
IPC: H04W28/02
Abstract: 本发明公开了一种基于竞争的MAC层逐跳双向拥塞控制方法，克服现存无线传感器网络拥塞控制方法的时效性、公平性和效率性问题，包括以下步骤：1)拥塞检测；2)拥塞状况的传递：接收节点接收完数据包后，将发送一个ACK确认帧给发送节点，此时接收节点将自身的拥塞状况通过ACK传输到发送节点；3)拥塞状况分类：发送节点接收到下一跳节点的拥塞状况后，结合本身的拥塞状况将拥塞分为0‑0，0‑1，1‑0，1‑1；“0”表示未发生拥塞，“1表示发生拥塞”；4)拥塞控制过程：根据分类后的拥塞状况自适应调整竞争窗口以改变节点传输数据优先级，做出相应的控制处理；本发明使用点到点的拥塞控制方法，使得拥塞发生时能更加快速的启动拥塞缓解方法，缓解拥塞。
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公开(公告)号：CN109327851B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201811473149.6
申请日：2018-12-04
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于超密集异构蜂窝网络用户接入技术领域，公开了一种覆盖与数据平面分离的超密集异构蜂窝网络用户接入方法，基于泊松簇过程建立微蜂窝基站系统模型；用户可由围绕同一个热点分布的多个微基站协作接入服务；基于泊松点过程建立宏基站系统模型；在宏基站主要负责完成覆盖功能，微基站负责高数据速率传输的前提下，分别推导出宏基站用户和微基站用户接收SINR分布模型和干扰分布模型；利用SINR分布模型和已知的距离分布模型推导网络中用户由不同类型基站服务时的平均可达速率；推导干扰分布模型的拉氏变换的可靠闭式上界和下界。本发明通过数值仿真结果可以发现，所提方法能够获得更高的数据速率。
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公开(公告)号：CN108235390B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201711249262.1
申请日：2017-12-01
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种异构无线网络中基于贝叶斯决策的垂直切换方法，针对异构无线网络环境中移动终端在不同网络间频繁切换的问题，本发明提出了基于贝叶斯决策的垂直切换方法，利用终端的接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)计算终端切换的先验概率；结合贝叶斯公式求出终端切换的后验概率；采用层次分析法和熵值法确定网络参数包括：可用带宽、时延、误码率和时延抖动等的权重，基于简单加权法构建移动终端在不同状态下采取不同行动的收益函数；综合考虑切换的后验概率与收益函数，构造切换的后验收益函数，并基于后验收益函数进行切换判决。本发明能够有效地减少切换次数，抑制切换过程中的“乒乓效应”，提高系统的资源利用率。
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公开(公告)号：CN108738163B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201810501379.2
申请日：2018-05-23
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种大规模无线传感器感知系统及其M2M通信方法，在中央传感器覆盖范围内连接部分传感器模块，这些直连传感器模块工作于Normal模式，为后续M2M通信方式奠定前提条件，之后通过服务器，网络传输模块，中央处理器与各传感器模块的通信，完成直接通信与M2M通信的分类，最后各模块根据所确定工作模式进行数据采集上传。该系统及其方法通过M2M通信方式与直接连接通信方式的结合，大大降低了中央处理器的直连负载数量，节省了数据端口，大大提高了原本可连接传感器模块的数量。
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公开(公告)号：CN106301688B
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201610770800.0
申请日：2016-08-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种prach抗干扰技术中支持小区间联合检测的方法，若本小区A先于邻小区B检测到干扰并触发prach抗干扰流程，则本小区A需从频域干扰和邻小区B的PRACH频域位置之外的频域位置选择可用的PRACH位置；若本小区A后于邻小区B检测到干扰并触发prach抗干扰流程，则本小区A需从频域干扰和更新后的邻小区B的PRACH频域位置之外的频域位置选择可用的PRACH位置；若两小区同时检测到干扰并触发抗干扰流程，各自将当前PRACH的频域位置制为无效，并通知给对方，其中一方先进行调整，选择后将新的PRACH频域位置告知对方，对方结合当前的干扰位置选择新的PRACH频域位置，有效解决由于抗干扰功能生效后导致Prach位置不可控而造成相邻小区Prach资源重叠的问题，具有效率高、准确性高的特点。
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