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公开(公告)号：CN106304267A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510299131.9
申请日：2015-06-03
Applicant: 上海无线通信研究中心 , 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种以用户为中心的虚拟小区选择方法，所述方法包括：接入点统计当前负载参数和待接入用户数，计算所述接入点的负载预测值；接入点传输负载预测值；用户获取邻近接入点的信道状态信息和负载预测值，并根据用户预设的目标函数选取接入点组合作为协作接入点组合，确定协作接入点组合内每个接入点的优先级顺序；用户基于协作接入点组合内每个接入点的优先级顺序向被选中且尚未接入的接入点发起随机接入；成功接入的接入点，形成以用户为中心的虚拟小区，为用户进行数据传输。本发明由用户根据接入点的信道状态信息和负载预测值，自主选择协作接入点，通过降低用户选择高负载接入点的概率，达到提高用户数据速率和接入概率的目标。
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公开(公告)号：CN105323819A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201410228053.9
申请日：2014-05-27
Applicant: 上海无线通信研究中心 , 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种传感器节点的分簇方法，包括：选取簇内节点，计算选取的簇内节点传输感知数据时产生的能量消耗e，计算该簇内节点所在的分簇中所有簇内节点的感知数据进行簇内汇聚算法后再传输的能量消耗E，计算将该簇内节点剔除出去后的分簇将簇内剩余簇内节点的感知数据进行簇内汇聚算法后再传输的能量消耗E’，判断E是否小于E’与e的和，若是，保留该簇内节点；若否，剔除，判断是否存在生成的新分簇，若否，创建新分簇，将剔除的簇内节点加入到新分簇内；若是，将剔除的簇内节点加入到已存在的新分簇内；获取最终分簇信息。本发明在保证簇内节点的相关性的同时，也保证簇内节点之间的数据传输的高效性，提升数据汇聚算法的性能。
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公开(公告)号：CN111431950B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910017119.2
申请日：2019-01-08
Applicant: 上海科技大学
Abstract: 本申请提供了一种任务卸载方法、装置、移动终端、雾节点和存储介质，通过发送任务至雾节点，获取预测的最短处理时延，并判断所述最短处理时延是否满足所述任务的时延要求；若满足，则获取预测所述任务处理完成后所述移动终端是否还在所述雾节点的服务范围内的预测信息；若否，则令所述雾节点将所述任务广播至服务范围覆盖到所述移动终端预出现的区域的雾节点上以供其响应所述任务；若是，则令所述雾节点将所述任务卸载至所述最短处理时延对应的网络路径中的各雾节点。本申请使得移动终端可以更快速地接入网络，更快速、灵活地获取雾计算层的计算、存储等资源，从而降低了服务时延，节约了带宽资源，提升了移动性支持。
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公开(公告)号：CN114004336A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111270563.9
申请日：2021-10-29
Applicant: 上海科技大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , H04B7/0413
Abstract: 本发明提供了一种基于增强变分自编码器的三维射线重构方法，用于完善预测用户信道幅值的神经网络模型训练所使用的射线追踪数据的神经网络训练样本集，其特征在于，建立增强条件变分自编码器，获得待完善的神经网络训练样本集，指定子区间，基于指定子区间所对应的类别标签获得指定类别标签向量lc将其输入到训练好的增强条件变分自编码器的解码器中，即可实现指定信道幅值区间的训练样本的生成。本发明使得生成的射线样本分布更符合真实环境特征，可有效降低高误差用户数、神经网络的预测误差以及大幅降低获得信道幅值的时间开销。
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公开(公告)号：CN109756578B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201910141575.8
申请日：2019-02-26
Applicant: 上海科技大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种面向动态雾计算网络的低时延任务调度方法，网络中的帮助节点不会实时广播自己的节点状态信息，如任务队列信息与可共享计算资源信息，或者说帮助节点并不会实时响应对这些信息的请求。在每次有任务卸载需求时，任务节点需要实时做出卸载决策，从当前的候选帮助帮助节点中选择一个卸载任务。由于任务节点对帮助节点状态未知，任务自身也有时延需求，任务节点则需要良好地从自己过往的任务卸载经验进行学习，为当前决策提供判断。本发明为非动态与动态变化的雾计算或者边缘计算网络提出了一种基于在线学习方法的单对多任务卸载算法，该方法可以大大减少网络中由于信息传播带来的能量开销，延长任务节点和帮助节点的使用时长。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109600432B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201811463076.2
申请日：2018-12-03
Applicant: 上海科技大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种内容中心移动边缘网络用户动态接入方法，其特征在于，通过接入节点接收并上报用户服务请求、自身特性及网络环境至控制器，控制器通过接入节点上报的服务能力、用户的服务请求以及对用户的服务请求预测结果为参数，为接入节点提供用户动态接入控制策略。由于移动边缘计算/雾计算网络各接入节点具备一定的存储能力，根据接入节点的自身服务能力和网络状态为用户动态地提供文件传输服务，一方面有利用分布式的网络性能优化提升，减小中央控制器与接入节点间链路负载，提升网络运行稳定性；另一方面有利于提高网络整体吞吐量，提升用户服务质量性。
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公开(公告)号：CN113011582A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110236817.9
申请日：2021-03-03
Applicant: 上海科技大学
Abstract: 本申请提供的一种基于自审视的多单元反馈网络模型、设备和存储介质，该反馈网络模型主要由三个智能体组成：编码单元、自审视单元、及解码智单元。自审视单元将编码智能体编码结果作为输入，对编码结果进行再处理，纠错后再输入到编码单元中进行编码，最后解码单元进行解码三个智能体紧密合作使得整个网络有着更强的反思纠错能力。
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公开(公告)号：CN108924254B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201810876655.3
申请日：2018-08-03
Applicant: 上海科技大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种以用户为中心的分布式多用户计算任务卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：将多个雾计算计算节点统一抽象为具有服务器的接入点，接入点兼具计算和通信能力，当任一用户产生计算任务时，综合考虑其他用户的卸载决定，依据当前时隙下的卸载决定选择在本地计算或者将计算任务卸载到其他计算节点中的一个从而最小化自身开销。本发明提出了一类以用户为中心的分布式多用户间计算任务卸载方法。此类方法可以以分布式执行的方式，实现多用户间稳定、高效的计算任务卸载。本发明不但可以达到用户满意的结果，而且可以保证较好的系统整体性能(相比于系统最优的策略)。
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公开(公告)号：CN112019245A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010870548.7
申请日：2020-08-26
Applicant: 上海科技大学
IPC: H04B7/0413 , H04B17/309 , H04B17/373
Abstract: 本申请提供的一种信道信息实时预测与测量方法、装置、设备和介质，通过对不同用户的原始信号利用经验模态分解算法进行分解，以得到若干个固有模态函数；依据所有不同用户对应的所述固有模态函数的个数计算平均值，并判断各所述用户对应的所述固有模态函数是否低于所述平均值；若是，则采用动态模式分解算法预测该用户的信道信息；若否，则采用改进的动态模式分解算法预测该用户的信道信息；其中，改进的动态模式分解算法针对所述动态模式分解算法所计算的系统模态特征值进行选择性归一化处理。本申请不仅可以在MIMO环境中有效预测不同移动速度场景下用户的信道信息，还能适应其他因素变化的场景下用户的信道信息。
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公开(公告)号：CN113242064B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110516817.4
申请日：2021-05-12
Applicant: 上海科技大学
IPC: H04B7/0413 , H04W72/12 , H04W16/22 , H04W24/02
Abstract: 本发明提供了一种基于用户空域特征和信道预测的多小区调度方法，作用对象为多小区通信系统，在该多小区通信系统拓扑中，以每个基站为中心，周围共有3个不同小区，每个小区中含有数量不等的若干用户，其特征在于，每个基站在每个调度周期调度每个小区的N个用户，N≥1。在多输入多输出(MIMO)的5G环境下，本发明计算用户的空域特征以及进行信道预测，通过发明的算法提升各小区调度预测的准确性，降低算法的复杂性，保证调度的公平性以及提升系统总的吞吐量。
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