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公开(公告)号：CN111510272B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010289432.4
申请日：2020-04-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L5/00 , H04L1/00 , H04B7/0456 , H04W72/04
Abstract: 本发明涉及一种NR sidelink中两步SCI传输优化方法，属于移动通信技术领域。该方法将SCI分成两部分传输，其中第一部分即1st SCI为包含需要进行广播以及2nd SCI解调指示信息的固定大小SCI，需要被在通信范围内的所有UE进行盲检解调接收的，第二部分即2nd SCI为包含目标接收UE需要解调接收的可变大小SCI，目的UE在解调时可根据1st SCI中的指示信息直接解调，而不需要盲解。将2nd SCI映射到PSSCH信道上传输，通过复用PSSCH的DMRS信号来抵消增加的信令开销。本发明旨在降低接收端UE盲解SCI的复杂度和增加SCI设计的灵活性。
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公开(公告)号：CN111372219B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202010102490.1
申请日：2020-02-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种车联网链路选择和资源分配方法，属于移动通信技术领域。车联网中包含V2V、V2I等通信方式。传输车辆可通过Sidelink技术和接收车辆直接建立连接，或通过RSU转发数据至接收车辆。然而，在V2I通信中，当网络中出现恶意RSU节点时，将上报虚假的SINR信息给LSC，导致车辆通信质量及网络能效降低。为了避免恶意RSU节点对车联网性能的影响，提高网络总能效，本发明提出一种联合恶意RSU识别、模式选择和功率分配的优化算法。首先，LSC根据空间相关度理论检测出恶意RSU节点；然后，车辆根据不同链路能效值进行模式选择；最后，利用拉格朗日乘数法、次梯度更新法，优化传输功率，提高网络能效。
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公开(公告)号：CN111770073B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202010582927.6
申请日：2020-06-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/1074 , H04L67/1097 , H04L9/32 , G06Q40/04
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链技术的雾网络卸载决策和资源分配方法，属于移动通信技术领域。首先，针对移动设备的不同任务需求，进行最优卸载决策，并对卸载过程中的网络资源进行最优分配，提高任务卸载效率。其次，为解决网络安全问题，本发明引入区块链技术，通过选举出的主节点对交易处理形成新的块，并经过验证节点共识操作后，新的区块接入区块链系统中；针对区块链节点“勾结选票”问题，会出现恶意节点通过抱团等行为影响投票，导致选举出恶意节点成为主节点，采用改进的授权权益证明共识算法，通过基于信誉度的选举机制，选举信誉度高的节点成为区块链服务节点，并在共识过程中对新产生的区块内的交易信息实时监督验证。
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公开(公告)号：CN111083724B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201911373052.2
申请日：2019-12-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种雾计算网络下基于OCWG‑TOPSIS的用户关联方法，属于移动通信技术领域。本发明选取RSRP、Fog Node的剩余计算容量Cr、XeNB的剩余通信容量Tr、衡量用户QoS的时延、FeNB的总能耗、用户所需支付费用，作为六个KPI参数，构成关联决策方案的属性集；具体设计了针对密集异构蜂窝网络雾计算系统场景下的决策属性的数学建模，并设计了结合主观权重与客观权重的最优组合权重，将最优组合权重与属性规范化后的决策矩阵相乘，对关联决策矩阵的属性值进行加权；最后结合TOPSIS方法原理与GRA方法设计了关联决策方案的相对贴合度δ，并依据相对贴合度对关联方案进行排序。本方法可以实现用户与最佳FeNB建立关联，在保证用户QoS的同时，通过约束FeNB的最大负载，平衡业务流量分配，减少FeNB的总能耗。
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公开(公告)号：CN113919507A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111186244.X
申请日：2021-10-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于DAG区块链的联邦学习方法，属于移动通信技术领域。首先，在备选设备集中选择在滑动窗口w内信誉值较高的设备参与局部训练。其次，在被选中的设备进行本地训练过程中进行基于本地DAG区块链局部模型的聚合。最后主雾节点收集训练的局部模型，并采用基于隔离森林的快速检测算法初步检测出潜在恶意模型。再由主雾节点利用任务发布者的测试数据集，测试潜在恶意模型的精度，如果其精度与当前全局模型精度差大于β，该模型被确认为恶意模型，否则为正常模型；最后，得到新的全局模型。当完成目标模型训练结束后，任务发布者从主区块链获取目标模型，以及相关物联网设备局部模型的属性记录，由主雾节点进行物联网设备信誉值更新。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113379066A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110646617.0
申请日：2021-06-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于雾计算的联邦学习方法，属于移动通信技术领域。位于云端的运营商作为联邦学习任务的发布者，位于边缘的雾节点作为区块链共识节点为联邦学习提供安全的协调服务，同时物联网设备如智能手机和平板电脑作为联邦学习的客户端，通过区块链提供的安全验证服务和给出的分簇联邦学习方法，提出的联邦学习刚刚可以有效地提高联邦学习效率和稳定性。为解决联邦学习存在的单点故障问题和模型恶意攻击问题，提出了基于区块链的客户端协作学习方式，并且为减少引入区块链技术所产生的额外时延，雾节点所维护的区块链共识方式为PBFT，将区块链网络划分为多个子网，每个子网内基于不同的联邦学习任务进行共识验证以减少共识时延。
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公开(公告)号：CN108599913B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201810385087.7
申请日：2018-04-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L5/00
Abstract: 本发明涉及一种多运营商场景下LTE‑U和WiFi的共存方法，属于无线通信技术领域。本发明提出基于时延优先级的资源调度算法，可保证多运营商之间资源分配的公平性，同时保证WiFi的传输性能和时延敏感LTE‑U用户的传输质量。该算法首先提出一种基于用户时延优先级的子信道分配方案，其次，提出一种基于最优功率和价格的资源调度方案，该方案综合考虑用户传输速率、行道干扰和时延代价对网络性能的影响响，在满足时延敏感LTE‑U用户时延需求的前提下，最大化网络频谱效用。本发明所提算法可实现LTE‑U的用户和运营商的最优效用，保证多运营商之间资源的公平分配，同时保证时延敏感LTE‑U用户的传输质量。
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公开(公告)号：CN111770073A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010582927.6
申请日：2020-06-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链技术的雾网络卸载决策和资源分配方法，属于移动通信技术领域。首先，针对移动设备的不同任务需求，进行最优卸载决策，并对卸载过程中的网络资源进行最优分配，提高任务卸载效率。其次，为解决网络安全问题，本发明引入区块链技术，通过选举出的主节点对交易处理形成新的块，并经过验证节点共识操作后，新的区块接入区块链系统中；针对区块链节点“勾结选票”问题，会出现恶意节点通过抱团等行为影响投票，导致选举出恶意节点成为主节点，采用改进的授权权益证明共识算法，通过基于信誉度的选举机制，选举信誉度高的节点成为区块链服务节点，并在共识过程中对新产生的区块内的交易信息实时监督验证。
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公开(公告)号：CN111757361A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010750641.4
申请日：2020-07-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种雾网络中基于无人机辅助的任务卸载方法，属于移动通信技术领域。以最小化系统总时延和能耗为目标，联合优化无人机轨迹，通信资源分配及任务卸载比例。首先，在地面网络中，用户可通过D2D链路卸载任务，定义一个效率指标函数，由服务质量效用和成本共同决定，R-ID可在F-ID中选择效率指标函数值最大的F-ID进行任务卸载；其次，在空中网络中，构建G2A任务卸载模型。R-ID的计算任务通过无线链路卸载到无人机。本方案在优化无人机的轨迹，通信资源分配的同时，有效地降低了系统总开销。
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公开(公告)号：CN111741480A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010752243.6
申请日：2020-07-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种车联网内容缓存决策优化方法，属于移动通信技术领域。本模型中，每个雾节点负责计算任务卸载并缓存具有高流行度的内容，同时，当今的智能设备，例如智能手机和平板电脑，通常具有大容量的存储容量，而这些容量通常并未得到充分利用。通过利用这些存储空间，可以有效地实现无基础架构的缓存，即在设备级别的缓存，降低内容获取时延。在发明提出的场景下，雾节点所覆盖的一部分物联网设备UEs也具有一定的缓存能力。该方法可以解决内容调度问题，并优化缓存决策，以最小化用户获取内容总时延。
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