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公开(公告)号：CN107819840B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201711050127.4
申请日：2017-10-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种超密集网络架构中的分布式移动边缘计算卸载方法，属于无线通信网络与云计算技术领域。计算移动设备的干扰，若需要卸载，则选择满足负载限制、干扰限制和时延限制的策略进行计算卸载；进一步的，当所选策略的能量消耗优于当前计算卸载策略，发送请求更新信息到当前所选基站，请求更新自身的计算卸载策略；移动设备在获得基站允许更新计算策略的信息后，通知其他移动设备已获得本次更新机会，并在下一时隙采用更新的策略；如果移动设备未获得更新机会，则在下一时隙保持现有的策略。本发明方法在保证一定时延限制的前提下，有效地降低了计算卸载过程中的能量开销，有效的达到了节约能耗的目的，有着很好的前沿性和可应用性。
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公开(公告)号：CN106912079B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201710089226.7
申请日：2017-02-20
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种缓存异构网络中联合用户接入选择及资源分配方法，涉及移动通信领域，具体为：首先，基于某个单小区的D2D异构网络，建立系统模型；针对某请求用户i，在通信连接过程中，获取系统模型对应的各限制条件和效用函数Ui；然后，根据系统模型的各限制条件以及效用函数Ui，建立完整的用户接入选择及资源分配模型，并进行求解分析，将模型中的0‑1变量进行松弛，转化为凸优化问题；最后，对凸优化问题求解论证，得到系统的最大效用收益和在资源分配最大化下的用户接入选择方案，并进行仿真验证。本发明通过引入效用函数联合建模，将非凸优化问题转化为凸优化问题，最大限度提升系统吞吐量，为宏蜂窝分流，提升频谱利用率。
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公开(公告)号：CN109413680B
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201811109505.6
申请日：2018-09-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种超密集网络中基于认知和接入点协作的自治愈方法，属于无线通信技术领域。本发明首先对超密集网络中的接入点AP基于地理位置划分成簇，在每个簇中设置一个主AP；主AP通过认知无线电技术定期检测簇中其他AP的工作状态，记录各AP的频段占用情况；当某个AP对应的频段未被占用时，将该AP对应的运行参数输入基于多臂抽奖问题建立的故障诊断模型中进行判断，当判定出现故障，主AP向AP发送一条探询信令进一步判定；当AP故障时，主AP进行故障恢复，为受影响用户恢复服务。本发明在簇内应用自治愈机制，有效降低了计算复杂度，缩短了检测时间，避免了在检测过程中的大量的冗余信令开销和频谱占用。
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公开(公告)号：CN107466099B
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201710641064.3
申请日：2017-07-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非正交多址接入的干扰管理自优化方法，属于无线网络领域，具体是首先，在超密集场景中，针对固定子带宽，每个小基站分别计算与各自请求用户之间的信噪比，根据感知到的相邻基站干扰信号强度，删除本基站的相邻干扰基站，独立自主地构建动态本地干扰图；然后，综合考虑用户的通信需求和本地干扰图信息，各个小基站独立完成资源分配，为了降低网络间干扰，将干扰优化问题建模为基于满意度的博弈问题，并采用分布式算法得到资源分配结果，每个小基站为各自的请求用户合理分配不同的功率和子带宽，让系统干扰达到最优化。本发明有效地降低了网络干扰，保证了用户的通信需求，同时具有良好的收敛性。
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公开(公告)号：CN107466016B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201710936023.7
申请日：2017-10-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于用户移动性的小小区缓存设备分配算法，属于无线通信领域。首先在初始化阶段进行用户群长期移动轨迹的数据集合分析，将用户移动轨迹数据集的系统时间按照一定的时间间隔分为离散的时间槽。用户在每一个时间槽内请求一次文件，计算总体缓存命中率；然后将缓存分配问题转化为一个整数规划问题；使用遗传退火算法，在解空间内搜索缓存设备容量初始分配问题的最优解。其中包括专门优化设计的适应度函数、选择操作、交叉操作等操作；若解已收敛，则输出此时设备文件在小小区基站间的分布，并据此在小小区基站间分配缓存设备，得到最优缓存设备分配方案，提高用户的缓存命中率性能并有效地节约了设备铺设成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105957520B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201610519040.6
申请日：2016-07-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G10L15/06 , G10L15/08 , G10L15/20 , G10L21/0208 , G10L25/84
Abstract: 本发明是一种适用于回声消除系统的语音状态检测方法，涉及基于IP网络的语音交互技术领域。本发明利用噪声训练样本和语音训练样本构造支持向量机(SVM)分类器，待检测信号是分块后的远端和近端信号，使用构造好的基于高斯混合模型的SVM分类器对本分块远端信号进行VAD判决，如果判断结果为无语音，停止滤波器更新和滤波，直接输出近端语音信号，如果判断远端有语音，进行双端通话判决；当处于双端通话时，停止滤波器系数更新，对近端信号进行滤波；否则，根据远端信号进行滤波器系数更新和滤波。本发明提高了语音活动性检测的准确性，避免将双端静音状态误判为双端通话状态，防止了在没有参考信号的情况下滤波器的错误更新和滤波。
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公开(公告)号：CN107645731B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201710861949.4
申请日：2017-09-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种非正交多址接入系统中基于自组织资源分配的负载均衡方法，属于无线通信领域。首先，统计分层异构网络中的每个小小区基站的移动数据量，引入流量预测模型MMSE预测每个小小区基站下一时刻的网络流量；并将所有小小区基站预测的下一时刻的网络流量需求形成负载均衡问题；对负载均衡问题建模，针对系统的吞吐量建立优化目标函数，转化成MINP问题，利用QPSO算法对该优化问题求解，根据得到的流量负载自动为网络分配资源，最终将资源有效地分配到流量负载需求大的小小区基站上，最大化网络吞吐量。同时利用改进的均衡因子EBF，衡量网络资源利用率，实现负载均衡，使系统达到最大吞吐量。
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公开(公告)号：CN106454920B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201610952448.2
申请日：2016-11-02
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种LTE与D2D混合网络中基于时延保证的资源分配优化算法，属于无线通信技术领域；具体为：步骤一、针对LTE单小区，同时存在配对的D2D用户和LTE用户，建立通信系统。步骤二、对通信系统中的D2D用户对与LTE用户进行资源分配，在最大化系统吞吐量和用户时延低于门限时延的条件下进行数学建模；步骤三、采用基于粒子群优化的资源分配算法对数学模型求解，得到系统吞吐量最大时每个粒子最终的位置；步骤四、对基于粒子群优化的资源分配算法进行仿真验证，有效降低系统时延。优点在于：在LTE网络和D2D通信混合网络架构下，在保证用户时延不超过时延门限的前提下，最大化系统整体吞吐量；实现了无线资源的合理分配和优化。
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公开(公告)号：CN106301501B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201610696182.X
申请日：2016-08-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/0413 , H04L25/03 , H04L27/26
Abstract: 本发明一种联合编码调制的即时数据传输优化方法，属于移动通信领域；通过搭建大规模MIMO中继网络的仿真场景；包括K对发送用户和接收用户，分别通过基站的N对天线进行通信；具体过程为：首先，每个发送用户和接收用户分别将信道状态信息发送给基站N根对应的天线，从而形成信道状态矩阵ΗS和ΗD；然后，初始化所有发送用户的数据服务质量的上限与下限；根据数据服务质量的上限与下限，基站计算每个发送用户的调制星座点mk；最后基站将调制星座点数以及调制方式返给发送用户，将最佳接收方式发射给接收用户，完成通信；优点在于：降低了系统兼顾单个用户QoS和用户间公平性的难度，从而在保证系统总体数据传输服务质量的同时达到较好的用户间公平性。
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公开(公告)号：CN105898807B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201610404200.2
申请日：2016-06-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明一种在超密集网络下的联合接入点选择和资源分配的自治愈方法，属于超密集网络领域；具体为：首先、WNCU判断是否有接入点出现故障，如果有，WNCU记录该接入点正在服务的通信受损用户名单，并广播给相邻接入点；相邻接入点各自从正常子信道中动态划分自治愈子信道；然后，通信受损用户根据自治愈信道划分结果以及自身的速率请求，选择合适的相邻接入点继续获取服务。最后，接入点采用量子粒子群算法重新为原有用户和新接入的通信受损用户分配资源；优点在于，实现超密集网络下的自治愈功能，在接入点发生故障的情况下，有效地保证了通信受损用户的服务要求，提高了系统能效，降低了运营成本。
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