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公开(公告)号:CN109067579B
公开(公告)日:2021-05-04
申请号:CN201810864887.7
申请日:2018-08-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明涉及一种面向底层节点失效的5G网络切片拓扑设计及可靠映射方法,属于移动通信技术领域。该方法包括:建立5G网络切片可靠映射模型,虚拟网络运营商VNO周期性检测底层节点的资源和可靠性信息;根据网络切片的整体可靠性要求获得单个虚拟网络功能实例的可靠性目标;根据实时节点信息,判断切片的映射方案;若存在满足资源限制而单节点可靠性无法达到要求时,就要重构网络切片;若资源与可靠性均达到要求,根据最小化需求可靠性与可实现可靠性的差值的同时最小化带宽资源消耗的准则,确定最优的映射方案;否则,直接拒绝切片请求。本发明在实现网络切片可靠映射时,在用户体验的同时降低运营商的成本支出。
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公开(公告)号:CN108260169B
公开(公告)日:2021-04-02
申请号:CN201810078926.0
申请日:2018-01-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W28/24 , H04L12/727 , H04L12/24 , H04W28/08
Abstract: 本发明涉及一种基于QoS保障的服务功能链动态部署方法,属于移动通信技术领域。该方法为:5G网络切片借助软件定义网络和网络功能虚拟化技术实现了资源的灵活配置。为了提高切片网络中通信业务的QoS,建立面向可靠性需求的服务功能链部署模型,该模型以最小化端到端时延为目标,设计一种基于QoS保障的服务功能链动态部署方案。该方案综合考虑了节点位置和可靠性,利用一种新颖的节点排序方法进行虚拟网络功能的部署,均衡网络的负载。在链路映射过程中,通过选择满足可靠性需求的时延最短路径提高QoS。本发明在降低服务功能链端到端时延的同时保证了部署的可靠性,并且提高了请求接受率和资源利用率。
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公开(公告)号:CN107743100B
公开(公告)日:2020-11-06
申请号:CN201710941231.6
申请日:2017-09-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/911 , H04L12/927 , H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种基于业务预测的在线自适应虚拟资源分配算法,属于移动通信领域。该算法是在保障虚拟网络切片的QoS前提下,以最小化网络切片资源映射成本为目标进行的在线动态资源调度。在大时间尺度上利用自回归滑动平均模型对各网络切片的业务进行预测,并根据预测的最大概率负载值选择下一周期应当预留的最佳缓存空间大小;在小时间尺度上根据各网络切片的队列上溢概率或剩余时间值调整各网络切片的优先级,并以保障各网络切片的队列上溢概率为前提,为各网络切片分配适当的物理资源块以确保各网络切片的服务率。本发明提出的在线动态自适应虚拟资源分配方法可有效保障各网络切片的QoS,同时最小化网络切片的资源映射成本。
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公开(公告)号:CN107708148B
公开(公告)日:2020-10-27
申请号:CN201710940921.X
申请日:2017-09-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于MDP的小基站异步关断节能方法,属于移动通信技术领域。该方法包括:首先,将网络内业务进行分类,并考虑网络中各类业务的动态变化特性,采用MDP模型来刻画各类业务的动态变化情况;其次,确定各小基站的开启/关闭优先级;再次,根据预测到的各类业务的变化情况和对应优先级,宏基站在其中断概率限制下执行小基站异步开启/关闭策略;最后,根据当前基站开启数量调整业务分类,反复执行前几个步骤,直至网络稳定。本发明提供的基于MDP的小基站异步关断节能方法,不仅方法简单,实现复杂度较低,且能够在保证用户服务质量的前提下有效节约网络能耗。
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公开(公告)号:CN111586762A
公开(公告)日:2020-08-25
申请号:CN202010358386.9
申请日:2020-04-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘协作的任务卸载及资源分配联合优化方法,属于移动通信技术领域,针对移动业务流量激增及空间分布不均的边缘网络环境下,通过基于软件定义网络SDN的集中式系统架构对网络设备的资源进行实时感知及集中管控,并在用户最大容忍延迟和MEC服务器计算资源约束下,建立用户公平性的时延最小化的理论模型,使得所有用户中最大的时延最小化,并通过基于模拟退火思想的启发式迭代算法框架对任务卸载策略和资源分配方案进行联合优化。本发明不仅均衡了MEC服务器的计算负载,充分发挥了MEC技术的优势,同时在保证用户公平性的同时降低用户任务执行时延,提高资源利用率和MEC系统系统性能。
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公开(公告)号:CN111586696A
公开(公告)日:2020-08-25
申请号:CN202010358378.4
申请日:2020-04-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多智能体架构强化学习的资源分配及卸载决策方法,属于移动通信技术领域。该方法在考虑激励约束、能量约束、以及网络资源约束,联合优化无线资源分配、计算资源分配以及卸载决策,建立最大化系统总用户QoE的随机优化模型,并转化为MDP问题。其次,该方法将原MDP问题进行因式分解,并建立马尔科夫博弈模型。然后,该方法基于行动者-评判家算法提出一种集中式训练、分布式执行机制。在集中式训练过程中,多智能体通过协作获取全局信息,实现资源分配及任务卸载决策策略优化,在训练过程结束后,各智能体独立地根据当前系统状态及策略进行资源分配及任务卸载。本发明可以有效提升用户QoE,并降低了时延及能耗。
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公开(公告)号:CN111510319A
公开(公告)日:2020-08-07
申请号:CN202010160444.7
申请日:2020-03-06
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资源管理方法,属于移动通信技术领域。在该方法中,将存在移动UE的接入网切片的资源管理问题抽象成一个MDP模型,在模型中考虑了计算、链路和无线资源的联合分配,并在优化时延的同时降低虚拟网络功能(Virtual network function,VNF)迁移带来的数据损失;同时,考虑到未知的状态转移概率,采用深度强化学习(Deep Q Network,DQN)求解马尔科夫决策过程(Markov Decision Processes,MDP)问题。本发明提供的方法能有效降低UE移动带来的时延增加,且能够改善数据损失情况。
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公开(公告)号:CN107770828B
公开(公告)日:2020-07-03
申请号:CN201711106891.9
申请日:2017-11-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于本地移动性切换管理方法,属于无线通信技术领域。该方法包括:密集异构网络场景下本地化部署锚点基站,给出切换流程中路径切换的选择方法。将切换流程中的路径切换请求消息发送至锚点基站代理的核心网网元处理,若满足设定条件将路径切换消息发送到传统核心网进行。在切换过程中,以最小化切换消耗为目标,由用户关联不同层基站状态的平稳概率分布,用一次会话过程每次切换成本计算方法获得切换执行过程中路径切换处理方案。本发明对于实现无缝移动性性能提升具有重要意义,可以扩展到更多层次的超密集异构网络。
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公开(公告)号:CN108063830B
公开(公告)日:2020-06-23
申请号:CN201810077635.X
申请日:2018-01-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种基于马尔科夫决策过程(MDP)的网络切片动态资源分配方法,属于移动通信领域。该方法保证各网络切片中所有时延敏感业务严格的时延要求,以实现最大化网络吞吐量和最小化能量消耗之间的折中为目标进行的动态资源分配。在每个离散时隙上,根据各网络切片中用户的缓存队列状态信息和服务器所耗电力的实时价格状态信息,为切片中每个用户的服务功能链(SFC)上的虚拟网络功能(VNF)分配合适的计算资源量并动态地调整提供计算资源的服务器开启的数量。本发明提出的基于MDP的网络切片动态资源分配方法能够在实现最大化网络吞吐量和最小化能量消耗之间的折中的同时满足用户业务的时延约束。
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公开(公告)号:CN111278132A
公开(公告)日:2020-06-12
申请号:CN202010060434.6
申请日:2020-01-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/04 , H04W72/08 , H04W72/12 , H04L12/927 , H04L12/911
Abstract: 本发明涉及一种移动边缘计算中面向低时延高可靠业务的资源分配方法,属于移动通信技术领域。该方法在多MEC多用户环境下,分别刻画用户任务队列模型和MEC任务队列模型,并以任务队列上溢概率为约束,建立移动服务提供商网络效用最大化的理论模型,对功率资源、带宽资源和计算资源进行联合分配。考虑到优化模型中约束条件包含任务队列溢出概率的极限约束,通过Lyapunov优化理论将时间平均的随机优化问题转化并分解成单时隙求解的三个子问题,包括用户的计算资源分配、带宽与功率分配以及MEC的计算资源分配问题,进而分别对其求解。本发明在满足用户低时延高可靠的需求的同时提高了MSP的平均总收益。
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