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公开(公告)号：CN113993108A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111607230.0
申请日：2021-12-27
Applicant: 江苏移动信息系统集成有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于车载网络边缘的缓存内容放置方法及系统。将预定基站通信范围内的车辆定义为请求车辆和服务车辆并划分优先级；针对通信范围内的车辆得出基站所需服务的数据包数量；根据缓存内容的流行度、请求车辆的数量、通信区域内服务车辆的数目、服务车辆中的缓存内容放置状况，得出基站的平均能耗；构建优化问题模型以降低基站的总功耗。本方法综合考虑车辆缓存更新的时间、车辆的数目、车辆移动性、车辆之间的通信时间不固定以及服务车辆无法传递自身存储的所有数据包，在提出车辆选择策略的基础上，制定缓存内容放置方法，并提出优化问题，将问题转化为拟阵约束下子模函数的最大化问题，最终利用贪婪算法解决，达到节能的目的。
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公开(公告)号：CN119094844A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411119760.4
申请日：2024-08-15
Applicant: 南京大学 , 江苏移动信息系统集成有限公司
IPC: H04N21/4402 , H04N21/44 , H04N21/234 , H04N21/2343 , H04N21/6547 , H04L65/80 , H04L65/70 , H04L65/75 , G06T3/4046 , G06T3/4053 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种面向移动端视频的自适应超分辨率方法和装置，所述方法包括：对基于超分辨率和动态比特率的移动端视频传输场景建立数学模型；建立适用于移动端的超分辨率模型；建立执行超分倍数和比特率决策的强化学习智能体模型；搭建使用大型数据集对超分模型和智能体进行预训练的系统；设计自适应重训练的机制与方法，超分辨率模型和智能体的决策下发给移动端设备用于视频拉取和观看。本发明综合考虑了移动端的能源消耗和视频传输效果，在移动端带宽波动较大的情况下利用设备的计算能力，增强视频的质量和加载的流畅度，提升用户整体的视频观看体验。
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公开(公告)号：CN118972900A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411460580.2
申请日：2024-10-18
Applicant: 南京邮电大学 , 江苏移动信息系统集成有限公司
Abstract: 本发明公开了基于图神经网络的空天地网络流量卸载决策方法及系统，涉及通信网络优化技术领域，包括：接收空天地一体化网络中的节点相关数据，将节点相关数据进行时间窗口划分，并进行特征提取，得到节点特征数据，其中，所述节点相关数据包括节点连接状态数据和节点间的实时流量数据；将节点特征数据输入至预先建立的图神经网络模型GNN内，通过对节点和边的特征进行编码和聚合，生成每个节点的表示向量，利用每个节点的表示向量对GNN进行训练，得到训练后的GNN；接收空天地一体化网络中的网络状态和节点特征，输入至训练后的GNN内，输出得到性能预测结果，基于性能预测结果，结合多目标优化技术，从而实现网络整体的流量最佳卸载。
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公开(公告)号：CN112257691B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011517738.7
申请日：2020-12-21
Applicant: 江苏移动信息系统集成有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于5G边缘计算的社区安全实现方法、系统、设备及计算机存储介质，该方法包括建立信息采集设备触发机制的通信链路，在信息采集设备启动时，与边缘网络发生通信认证，并触发信息采集设备进行视频图像信息的获取；边缘网络接收视频图像信息，并对视频图像信息进行切片，以及人脸图像的抓取；随后将人脸图像与数据库中的人脸信息进行比对，记录人脸信息在数据库中对应的键值信息；根据键值信息匹配内网中人脸图像对应身份的详细信息，并反馈至边缘网络中；边缘网络接收人脸图像对应的详细信息并叠加到接收到的视频图像信息形成视频流，通过通信链路发送至信息采集设备；信息采集设备将边缘网络生成的视频流呈现至用户端。
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公开(公告)号：CN105792151A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610119869.7
申请日：2016-03-02
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高效信息请求发送方法及装置，所述方法包括：业务平台在接收到来自移动终端的信息请求后，确定所述信息请求中的卫星移动终端的标识信息；所述业务平台根据卫星移动终端的标识信息与卫星终端的第一绑定关系，确定所述信息请求中的标识信息对应的所述卫星终端；所述业务平台将所述信息请求发送给所述卫星终端，以使所述卫星终端将所述信息请求发送给卫星移动终端；其中，一个所述卫星终端与至少一个所述卫星移动终端的标识信息对应。解决了现有技术中蜂窝网络中的用户与北斗网络中的用户进行通信时需要输入多个标识才能够进行短信发送，短信发送过程较为复杂的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104883725B
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201510344911.0
申请日：2015-06-19
Applicant: 东南大学 , 中国移动通信集团江苏有限公司
IPC: H04W52/02
Abstract: 本发明公开了一种长期演进网络中基于站点实际负载的网络节能方法，整个方法主要包含三个步骤：1）基于演进节点B（Evolved Node B，eNB）历史和实时负载数据的休眠站点预判决；2）基于eNB站点休眠前后系统整体负载、能量消耗变化影响的负载快速估算和休眠eNB站点判决方法；3）根据相邻活跃站点负载变化情况，对休眠eNB站点进行分布式实时互唤醒。通过本发明，可在充分利用eNB站点的历史与实时负载运行特性，降低站点选择运算的计算复杂度，并且能够快速定量估算出站点间的负载切换，最终实现网络的休眠节能。
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公开(公告)号：CN104883725A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510344911.0
申请日：2015-06-19
Applicant: 东南大学 , 中国移动通信集团江苏有限公司
IPC: H04W52/02
CPC classification number: Y02D70/126 , H04W52/0206
Abstract: 本发明公开了一种长期演进网络中基于站点实际负载的网络节能方法，整个方法主要包含三个步骤：1）基于演进节点B（Evolved Node B，eNB）历史和实时负载数据的休眠站点预判决；2）基于eNB站点休眠前后系统整体负载、能量消耗变化影响的负载快速估算和休眠eNB站点判决方法；3）根据相邻活跃站点负载变化情况，对休眠eNB站点进行分布式实时互唤醒。通过本发明，可在充分利用eNB站点的历史与实时负载运行特性，降低站点选择运算的计算复杂度，并且能够快速定量估算出站点间的负载切换，最终实现网络的休眠节能。
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公开(公告)号：CN105792151B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201610119869.7
申请日：2016-03-02
Applicant: 中国移动通信集团江苏有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高效信息请求发送方法及装置，所述方法包括：业务平台在接收到来自移动终端的信息请求后，确定所述信息请求中的卫星移动终端的标识信息；所述业务平台根据卫星移动终端的标识信息与卫星终端的第一绑定关系，确定所述信息请求中的标识信息对应的所述卫星终端；所述业务平台将所述信息请求发送给所述卫星终端，以使所述卫星终端将所述信息请求发送给卫星移动终端；其中，一个所述卫星终端与至少一个所述卫星移动终端的标识信息对应。解决了现有技术中蜂窝网络中的用户与北斗网络中的用户进行通信时需要输入多个标识才能够进行短信发送，短信发送过程较为复杂的问题。
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公开(公告)号：CN113971462A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202010704859.6
申请日：2020-07-21
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供了一种用于构建多级模型系统的方法、装置及系统，属于人工智能技术领域。多级模型系统包括：云服务器，所述云服务器上设置有云模型；与所述云服务器通信的至少一个边缘节点，所述边缘节点上设置有边模型，所述边缘节点与至少一个设备节点通信；所述至少一个设备节点，所述设备节点上设置有端模型；其中，所述云模型能够根据至少一个所述边模型的数据更新自身的结构和模型参数，所述边模型能够根据所述云模型和所述端模型的数据更新自身的结构和模型参数，所述端模型能够根据所述边模型的数据更新自身的结构和模型参数。本发明的技术方案能有效提升分布式部署节点上模型的自适应能力、系统鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111387936B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201910000933.3
申请日：2019-01-02
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 王晔
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明提供一种睡眠阶段识别方法、装置及设备，涉及通信技术领域。该方法包括：根据目标用户的用户属性信息，将反馈信号的频域谱图输入至与所述用户属性信息对应的目标识别模型；将所述目标识别模型的输出结果作为所述目标用户的当前睡眠阶段；其中，所述反馈信号是射频信号经目标用户反射回的信号，所述目标识别模型为深度神经网络模型。本发明的方案，扩展了应用场景，且提升了识别的准确性。
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