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公开(公告)号：CN109450512B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201811082275.9
申请日：2018-09-17
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(广州)有限公司
Abstract: 一种网络编码与无线中继在边缘缓存协作的方法，核心网在接收到边缘设备的需求后，会相应生成需要缓存的未来使用文件，除此之外核心网处还有此时正常通信的正常文件。核心网将正常文件传输至宏基站以及中继基站，将未来使用文件传输至宏基站，宏基站对正常文件与未来使用文件进行“异或”无线网络编码后传输至中继基站，中继基站可以解码得到正常文件与未来使用文件，将未来使用文件缓存至MEC服务器中用于未来的文件访问，将正常文件用于给予分集增益或者是重传请求。本申请可以在确保正常通信内容传输的同时将MEC需要提前缓存的内容缓存至边缘中继基站，在解决MEC传输资源问题的同时还可以一定程度上满足正常通信内容的分集增益、重传请求，是一种具有可行性、实用性、创新性的高效应用方案。
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公开(公告)号：CN110972309A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911089450.1
申请日：2019-11-08
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(广州)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种联合图信号与强化学习的超密集无线网络功率分配方法，方法包括：S1，获取无向图，并根据无向图构建邻接矩阵和权值矩阵；S2，计算每个顶点的干扰参数，并计算网络平滑度，以及根据网络平滑度计算网络环境参数；S3，对超密集无线网络的功率进行再次分配，并计算再次分配后的网络环境参数，以及根据该网络环境参数计算回报函数值；S4，根据该回报函数值进行再次分配，并计算再次分配后的网络环境参数，以及根据该网络环境参数计算回报函数值；重复步骤S4，直至得到最大累积回报函数值，停止超密集无线网络功率分配；从而实现在超密集无线网络中进行自组织、自优化的功率分配，进而降低超密集无向网络的干扰程度，有效提高网络性能。
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公开(公告)号：CN103338094B
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201310319949.3
申请日：2013-07-26
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(广州)有限公司
Abstract: 一种多输入多输出系统信道的建模方法，涉及无线通信。在基站端和移动终端天线均采用水平-垂直极化的双极化天线阵列，在室内环境下，大量散射体存在，极化天线的性能可以发挥的更加出色，且在室内环境下，基站端和移动终端的角域特性等是分离的，结合不同建模技术的利弊，用不同的建模技术分别捕获基站端和移动终端的特性。在移动终端采用波形叠加法捕获移动终端的空时特性，在基站端采用相关矩阵建模法捕获基站端的空间特性，然后进行耦合，推导出信道矩阵，这种基于相关矩阵和波形叠加结合的室内系统信道建模方法实现了复杂度和精确度的折衷。
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公开(公告)号：CN105120529A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510558200.3
申请日：2015-09-06
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(广州)有限公司
CPC classification number: H04W72/0453 , H04W72/0486 , H04W76/11
Abstract: 基于长期演进蜂窝网络的设备到设备通信建立装置及方法。通信建立装置设用户设备装置、eNode B装置；用户设备装置设有设备信息发送、接收、测量装置和缓存器；eNode B装置设接收、发送、控制装置和缓存器。用户发送信息，检测其他D2D设备信息，主动发起D2D连接请求；eNode B发送策略表；用户端进行信道测量并生成反馈信息表发给eNode B；eNode B进行模式选择并下发配置资源信息；主动发起用户在所选其他用户之间发训练序列进行链路测量，与所选用户通信并发送确认消息；eNode B构建D2D维护列表，并周期性收集D2D对/簇的测量信息更新列表，若收到释放链路信息，则删除D2D对或簇的信息。
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公开(公告)号：CN104918287A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510329533.9
申请日：2015-06-15
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(广州)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种负载均衡的方法及装置，该方法包括：在本小区负载过载时，获取终端上报的测量报告；根据所述测量报告，从所述终端中确定待切换边缘终端及其对应的待切换目标小区，根据所述本小区的负载信息及所述待切换目标小区的负载信息，确定所述待切换边缘终端的负载平衡因子，根据所述负载平衡因子，从所述待切换边缘终端中确定进行切换的边缘终端及切换的目标小区，将对所述本小区及所述待切换目标小区的负载影响最大的负载平衡因子对应的待切换边缘终端，切换至所述待切换边缘终端对应的待切换目标小区，通过确定的负载平衡因子，选取进行切换的边缘终端和目标小区的方式，可以在进行负载均衡时，避免切换后的小区出现过载的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104768184A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510213107.9
申请日：2015-04-30
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(广州)有限公司
CPC classification number: Y02D70/00 , H04W24/08 , H04W16/20 , H04W52/0206
Abstract: 基于规模部署的家庭基站节能与干扰抑制方法和系统，涉及移动通信领域。所述基于规模部署的家庭基站节能与干扰抑制的方法，包括至少两个家庭基站组成的家庭基站簇，并将其中一个家庭基站设置为簇首家庭基站，其余家庭基站设置为簇成员家庭基站，所述簇首家庭基站工作在激活状态，所述簇成员家庭基站可切换为激活状态、预备休眠状态或休眠状态。簇成员家庭基站，用于与簇首家庭基站规模部署形成家庭基站系统，包括：通信业务模块、统计模块、决策模块、系统交互模块、执行模块；簇首家庭基站，用于与簇成员家庭基站规模部署形成家庭基站系统，包括：通信业务模块、统计模块、系统交互模块、决策模块、执行模块。
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公开(公告)号：CN102724677B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201210225335.4
申请日：2012-07-02
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(广州)有限公司
Abstract: 一种过载指示阈值动态调整系统与调整方法，涉及移动通信领域。调整系统设有LTE移动通信用户终端和LTE移动通信小区基站，所述LTE移动通信用户终端与LTE移动通信小区基站通过LTE移动通信网络通讯，所述LTE移动通信小区基站设有信息收集存储模块、统计模块、计算模块、决策模块和执行模块。根据LTE移动通信系统的干扰协调技术的特点与需求，通过对过载指示阈值的动态调整，使过载指示阈值与LTE移动通信网络的实际情况相适应，更真实地反映了LTE移动通信网络当前的负荷与干扰情况，有效地解决了原LTE移动通信系统中固定的过载指示阈值带来的系统不稳定或网络性能恶化等问题。
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公开(公告)号：CN104113903A
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201410373841.7
申请日：2014-07-31
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(广州)有限公司
IPC: H04W52/14
Abstract: 基于交互式认知学习的下行功率调整方法和装置，涉及通信技术。家庭基站作为具备学习能力的智能体，以提高组网性能为学习目标，通过调整资源块的功率分配来进行网络优化。除了自身的学习进化，家庭基站之间还可以根据交流相似度和专业知识度，来进行交互式学习以提高学习效率同时节省由自身通过空中接口积累学习经验的长时间能量损耗。通过调整资源块的功率分配来进行网络优化，能够减小混合组网的干扰，提高吞吐量。除自身学习以外，将家庭基站网关作为案例库，家庭基站可以根据相似度和专业知识度，来交互学习以提高学习效率同时节省由空中接口积累学习经验的长时间能量损耗。
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公开(公告)号：CN103369571A
公开(公告)日：2013-10-23
申请号：CN201310319481.8
申请日：2013-07-26
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(广州)有限公司
IPC: H04W24/02
Abstract: 基于多网联合测量的传播模型校正与覆盖自优化方法，涉及移动通信的传播模型。包括：本地多个分属不同接入技术的小区的归属终端设备启动测量反馈模块，上报接收功率水平到测量收集模块；测量收集模块将记录数据上报给性能分析模块；性能分析模块根据其网规网优要求，收集足量的数据后利用PSO算法等进行在线传播模型校正，分析网络覆盖情况，并将结果提交给优化模块；优化模块根据性能分析结果，判断是否需要覆盖优化，若需要优化则自适应调整无线发射参数以执行网络自优化。
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公开(公告)号：CN112634266B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110014812.1
申请日：2021-01-06
Applicant: 厦门大学 , 厦门大学附属中山医院
Abstract: 本发明公开了一种喉镜图像的半自动标注方法、介质、设备及装置，其中该方法包括：获取标记有杓状软骨位置和前联合位置的喉镜图像；对喉镜图像进行跟踪算法处理，以获取杓状软骨位置信息和前联合位置信息；根据杓状软骨位置信息计算杓状软骨的质心，以及根据前联合位置信息计算前联合的中心；以及对喉镜图像进行预处理，以从喉镜图像中获取声带区域图像；对声带区域图像进行分割处理，以获取声门区域图像，并在声门区域图像中获取区域最左边的点和区域最右边的点；最后根据杓状软骨的质心、前联合的中心和区域最左边的点和区域最右边的点对喉镜图像进行标注；从而在节约时间成本和人力成本的同时还为大数据分析打下了基础。
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