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公开(公告)号：CN113993101B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202111227382.8
申请日：2021-10-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W4/40 , H04W16/18 , H04W16/26 , H04L67/568
Abstract: 本发明公开了一种适用于带有缓存空间的无人机在辅助地面基站的情况下，利用随机几何工具取得最佳文件缓存分布的方法。本发明是在无人机处于用户中心网络下，作为微站辅助宏站进行文件传输、热点覆盖，用户访问文件首先通过查询为其服务的无人机群组缓存空间里面是否有所请求的文件，当请求得不到响应后，再向地面基站请求该文件，将对应请求方式进行建模后，通过最小化请求失败概率来得到无人机中的最佳的缓存分布概率情况。使用上述方法，可以减缓信道回程拥塞，提高网络内用户的覆盖率。
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公开(公告)号：CN113242566B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202110381913.2
申请日：2021-04-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明研究和讨论了密集城区下建筑物的遮挡问题，提出了一种遮挡效应下无人机基站选择方法，该方法考虑了波束穿透一次建筑物后仍具有一定能量，即穿透损耗因子不为零的情况，根据密集城区环境参数及穿透损耗因子，确定用户与可连接范围内无人机基站间链路的遮挡情况及链路的穿透损耗。用户选择可连接范围内最近的未被建筑物遮挡的无人机基站作为服务无人机基站，当不存在未被建筑物遮挡无人机基站时，选择最近的被建筑物遮挡一次的无人机基站作为服务基站。在单个无人机基站的覆盖范围较小时，即无人机天线角度较小时，基于提出的考虑遮挡效应的无人机基站选择方法，考虑被建筑物遮挡的无人机基站对用户的服务将有效地提高覆盖率。
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公开(公告)号：CN110430542B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910721824.0
申请日：2019-08-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种面向无人机站点群组网的快速波束跟踪机制。具体的，用户通过上行波束扫描选择最优波束对与无人机群组建立波束对连接，并将次优波束对作为备份波束对；随着无人机站点和用户的移动，若原服务波束对和备份波束对都无法满足链路性能需求，用户对原服务波束对进行分层的两次波束跟踪；若原服务波束对两次波束跟踪结果仍无法满足波束对链路性能要求，用户对原备份波束对进行分层的两次波束跟踪。本发明的快速波束跟踪方法中增加了快速波速恢复过程，并且基于先前的波束跟踪结果来调整波束跟踪地区，与基于IEEE 802.11ay协议中的波束跟踪方法相比，在保证波束链路性能的同时减少了波束跟踪开销。
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公开(公告)号：CN110430542A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910721824.0
申请日：2019-08-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种面向无人机站点群组网的快速波束跟踪机制。具体的，用户通过上行波束扫描选择最优波束对与无人机群组建立波束对连接，并将次优波束对作为备份波束对；随着无人机站点和用户的移动，若原服务波束对和备份波束对都无法满足链路性能需求，用户对原服务波束对进行分层的两次波束跟踪；若原服务波束对两次波束跟踪结果仍无法满足波束对链路性能要求，用户对原备份波束对进行分层的两次波束跟踪。本发明的快速波束跟踪方法中增加了快速波速恢复过程，并且基于先前的波束跟踪结果来调整波束跟踪地区，与基于IEEE 802.11ay协议中的波束跟踪方法相比，在保证波束链路性能的同时减少了波束跟踪开销。
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公开(公告)号：CN111970046B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010840199.4
申请日：2020-08-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种面向无人机网络动态cache部署的协同传输方法。根据实时信道状态和文件请求热度分布，构建用户为中心的无人机群组，使用户始终感觉处于小区中心，并通过调整群组内的cache部署和文件传输方法，优化网络覆盖和容量性能。具体来说，热度文件存储在无人机群组的所有服务UAV站点内，并通过联合传输(joint transmission)的方式提升数据传输的鲁棒性。非热度文件依据一定概率存储在UAV群组中，以增加文件多样性和cache命中率。当用户请求非热度文件时，选择群组内存储该请求文件且信道条件最好的无人机作为其服务基站进行数据传输。每个传输间隔，UAV根据实时信道条件和文件请求概率分布动态调整无人机站点cache空间内热度文件的存储比例ρ，以优化网络覆盖性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111970713B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202010820050.X
申请日：2020-08-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 由于密集城区建筑物遮挡效应严重、基站流量压力大，导致用户体验不佳。因此，本发明实例研究了一种面向密集城区的无人机基站部署方法与三维参数设定。具体如下：首先模拟目标密集城区，以建筑物水平中心为顶点进行水平三角剖分；其次找出三角形内部水平LoS角最大的位置，在此位置上放置UAV；然后根据信道状态，计算UAV覆盖范围以及可放置高度范围；接着考虑建筑物遮挡，利用最优化策略选择覆盖用户数最多的高度；最后按照“服务用户数多、重叠用户数少”的原则进行UAV筛选，直到达到所要求的覆盖率。本发明采用三角剖分进行建模，考虑建筑物遮挡效应，节约部署资源的同时还可以得出密集城区UAV三维部署参数设定方法。
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公开(公告)号：CN113993067A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111102929.1
申请日：2021-09-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 无人机凭借其大概率视距链路和快速部署能力，成为空天地一体化网络中实现热点分流重要网络单元。本发明实施提供了一种考虑无人机与宏基站空间约束的无人机辅助网络干扰协调方法，通过设定无人机与宏站的约束距离D确定小区中心区域与小区边缘区域.为避免跨层干扰，将无人机部署在小区边缘，并设计了三种服务模式：小区中心用户，由宏基站服务；小区边缘用户选择接收信号功率最强的无人机为其服务无人机，并判断其与宏站接收功率的比值γ′,若γ′大于给定阈值γ,则由无人机单独服务，若γ′小于给定阈值γ,则由宏站与无人机协同传输进行干扰管理。根据覆盖、容量性能，调整无人机高度、密度、约束半径、功率阈值等参数，最优化网络性能。
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公开(公告)号：CN110392350B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910720510.9
申请日：2019-08-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 由于无人机基站的高动态移动性和大概率视距链路，无人机通信成为B5G/6G网络重要解决方案，然而，无人机基站的非理想Backhaul链路限制了用户数据的传输，成为网络容量提升的瓶颈。本发明实施例提供一种基于Backhaul容量感知的用户为中心无人机群组构建方法，基于无人机Backhaul链路容量大小和参考信号接收功率计算的BRSRP值，为用户动态构建无人机群组，使用户始终感觉处于小区中心。特殊地，网络中BRSRP值最大的N个无人机构成用户的无人机群组，群组中RSRP最大的无人机作为用户的服务站，从而实现backhaul链路容量的分集增益。仿真结果表明，网络信干比覆盖率随着群组大小的增加而增加。
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公开(公告)号：CN112217544A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010820048.2
申请日：2020-08-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04J11/00 , H04L5/00 , H04W16/18
Abstract: 无人机基站凭借高移动性、更大的视距概率和灵活部署特性，成为未来B5G/6G网络覆盖和容量增强的重要候选解决方案。然而，单个无人机通信能力受限，无法为用户提供持久而稳定的服务。同时，无人机大概率的视距链路在提升服务链路质量的同时，也带来了强同频干扰。因此，为了保证无人机网络服务的一致性和连续性，我们提出了用户为中心的无人机基站群组，群组内的无人机通过联合传输(joint transmission,JT)的方式同时为用户服务，以增强数据传输的鲁棒性。特别的，每个无人机配备F根天线同时为多个用户提供服务，并采用迫零波束赋形减少小区间干扰。仿真结果表明，存在使得网络信干比覆盖率最优的和无人机群组大小和无人机部署高度。
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公开(公告)号：CN113645634B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110918709.X
申请日：2021-08-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 由于无人机大概率视距链路在提高通信链路质量的同时，也为邻小区用户带来强干扰。因此，本发明提出了一种6G下多天线无人机网络部署参数设定方法。具体如下：首先根据环境参数，确定无人机基站群组的部署中心和部署高度，确定为地面用户服务的无人机基站的范围；其次引入多天线模型，通过伽马近似计算干扰信号与有用信号的功率强度；然后基于该多天线无人机网络的有用和干扰信号强度，获取网络覆盖范围内的地面用户的平均遍历速率，并探索地面用户的平均遍历速率随无人机的群组半径和无人机基站负载因子的变化情况；最后设置遍历精度,对无人机群组半径和负载因子进行遍历，选择地面用户平均遍历速率最高的参数，得到最优的无人机基站部署方案。
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