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公开(公告)号：CN102394904B
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201110197239.9
申请日：2011-07-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，公开了一种异构泛在网络环境下的终端聚合系统及方法。根据不同终端能力集合中的终端的个体信息和协同信息，通过TOPSIS多属性决策计算终端与最优终端的贴近度，采用多目标进化算法计算得到一组Pareto最优解集，最后根据对终端个体表现和协同表现的要求，确定所述最优解集中各最优解的综合表现，按照综合表现最大的最优解来选择终端形成聚合终端群。本发明充分考虑了终端的个体能力和协同能力，因而最终形成的聚合终端群的整体效能最优，可有效支持终端聚合问题；此外，本发明还自动确定多指标参数的权重，可以减轻用户负担且通用性较好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102711179B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201210137241.1
申请日：2012-05-04
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种异构无线网络环境下的多业务动态带宽分配方法，包括：S1，当收到业务的接入请求，收集各网络的多域信息；S2，对请求接入的业务进行分类，分为可变比特率VBR业务及固定比特率CBR业务，根据VBR业务的特性，制定VBR业务带宽分配规划策略；S3，选取对应的层次分析法判别矩阵，应用层次分析法计算适配各个可接入网络的适应性因子；S4，针对不同网络状态，应用效用函数建立引入适应性因子的效用公平带宽分配策略，多个网络为请求接入业务分配带宽。本发明解决了用户公平性保障与系统性能提升的兼顾问题，充分利用网络的异构性以提升系统的整体性能，有效地提升了系统资源利用率。
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公开(公告)号：CN102711178B
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201210137170.5
申请日：2012-05-04
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于用户需求和网络负载均衡的群体联合接纳控制方法，包括以下步骤：S1、基于用户目标偏离度以及网络负载均衡度构建目标函数；S2、针对所述目标函数进行基于遗传方法或基于固定用户数的网络侧决策。本发明由于采用网络侧控制的方式，解决了群体联合接纳控制造成的信息不完全问题，可以满足用户需求并且能充分利用异构网络资源，实现网络负载均衡。此外，综合考虑用户需求以及网络负载状况，能够尽可能满足用户需求同时达到网络负载均衡的目标，并且可以有效减少群体联合接纳控制场景下用户的掉话率。
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公开(公告)号：CN102711178A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210137170.5
申请日：2012-05-04
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于用户需求和网络负载均衡的群体联合接纳控制方法，包括以下步骤：S1、基于用户目标偏离度以及网络负载均衡度构建目标函数；S2、针对所述目标函数进行基于遗传方法或基于固定用户数的网络侧决策。本发明由于采用网络侧控制的方式，解决了群体联合接纳控制造成的信息不完全问题，可以满足用户需求并且能充分利用异构网络资源，实现网络负载均衡。此外，综合考虑用户需求以及网络负载状况，能够尽可能满足用户需求同时达到网络负载均衡的目标，并且可以有效减少群体联合接纳控制场景下用户的掉话率。
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公开(公告)号：CN102711179A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210137241.1
申请日：2012-05-04
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种异构无线网络环境下的多业务动态带宽分配方法，包括：S1，当收到业务的接入请求，收集各网络的多域信息；S2，对请求接入的业务进行分类，分为可变比特率VBR业务及固定比特率CBR业务，根据VBR业务的特性，制定VBR业务带宽分配规划策略；S3，选取对应的层次分析法判别矩阵，应用层次分析法计算适配各个可接入网络的适应性因子；S4，针对不同网络状态，应用效用函数建立引入适应性因子的效用公平带宽分配策略，多个网络为请求接入业务分配带宽。本发明解决了用户公平性保障与系统性能提升的兼顾问题，充分利用网络的异构性以提升系统的整体性能，有效地提升了系统资源利用率。
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公开(公告)号：CN102394904A
公开(公告)日：2012-03-28
申请号：CN201110197239.9
申请日：2011-07-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，公开了一种异构泛在网络环境下的终端聚合系统及方法。根据不同终端能力集合中的终端的个体信息和协同信息，通过TOPSIS多属性决策计算终端与最优终端的贴近度，采用多目标进化算法计算得到一组Pareto最优解集，最后根据对终端个体表现和协同表现的要求，确定所述最优解集中各最优解的综合表现，按照综合表现最大的最优解来选择终端形成聚合终端群。本发明充分考虑了终端的个体能力和协同能力，因而最终形成的聚合终端群的整体效能最优，可有效支持终端聚合问题；此外，本发明还自动确定多指标参数的权重，可以减轻用户负担且通用性较好。
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