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公开(公告)号：CN109729543A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811641540.2
申请日：2018-12-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据压缩的高能效计算任务卸载方法，包括如下步骤：步骤一：建立基于数据压缩的高能效计算任务卸载方法解决的优化问题模型及其优化条件；步骤二：根据步骤一所述的优化问题模型对优化用户设备总能耗进行可行性判断；步骤三：对用户设备K的任务卸载比例，任务总压缩率和任务数据传输时间联合优化，并求得用户设备k的最优的任务卸载比例，卸载部分任务压缩率和数据传输功率，本发明的一种基于数据压缩的高能效计算任务卸载方法，通过对卸载计算任务数据进行适当的压缩处理，减少计算任务数据传输量和传输能耗，最终可以减少用户设备的总能耗，减少计算任务数据传输量，更好的处理计算数据量大的任务。
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公开(公告)号：CN109474957A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811199922.4
申请日：2018-10-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于认知微微蜂窝和双链接的数据卸载方法，该方法用于异构网络中，当宏蜂窝用户终端进入认知微微蜂窝基站通信范围时，宏蜂窝用户终端的同时连接宏蜂窝基站和认知微微蜂窝基站，并采用所述数据卸载方法将部分或全部数据卸载至认知微微蜂窝基站；该方法以最大化认知微微蜂窝用户终端的总数据速率为目标问题构建问题模型，并设置约束条件，通过求解问题，得到数据卸载的具体参数。解决了认知无线网络技术解决频谱缺乏和利用率低的问题，提高了用户服务数据速率。
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公开(公告)号：CN109361483A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811188740.7
申请日：2018-10-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382 , H04W52/28 , H04W52/34
Abstract: 本发明提出的一种主用户最小速率需求下的认知无线供能网络资源分配方法，场景如下：认知无线供能网络包括一个主用户基站，一个认知基站，N个主用户和N个具有能量采集技术的次用户。本发明的目的是在满足主用户最小速率约束，主用户基站发射功率约束，次用户能量消耗约束下，通过优化两阶段时长，主用户基站两阶段发射功率和τ1阶段次用户的上行发射功率，以最大化次用户的上行传输速率。本发明在不影响主用户性能的前提下，认知无线供能网络通过允许次用户使用主用户频段，实现频谱资源的高效利用。次用户通过射频能量采集技术从基站射频信号中收集能量，减少了基站射频信号能量的损耗，摆脱了电池的限制，增长了使用周期，提高了移动性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109362080B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201811328018.9
申请日：2018-11-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种中断约束下的认知无线供电网络资源分配方法，在认知无线供电网络中，次用户通过为主用户进行无线供电，换取接入主用户频谱的传输机会，从而达到双赢的目的。为了保证主用户的服务质量，主用户的中断时隙数即主用户未达到目标传输速率的时隙数不能高于预定义阈值。本发明假设所有时隙的信道增益都是先验已知，在满足主用户中断约束的条件下，以最大化次用户的传输速率为目标，提出了一种对时间、子载波和功率进行优化分配的资源分配方法。该方法通过中断约束保证了主用户的服务质量，并以此为前提，对剩余资源进行优化分配，提升了次用户的传输速率。
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公开(公告)号：CN109729543B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201811641540.2
申请日：2018-12-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据压缩的高能效计算任务卸载方法，包括如下步骤：步骤一：建立基于数据压缩的高能效计算任务卸载方法解决的优化问题模型及其优化条件；步骤二：根据步骤一所述的优化问题模型对优化用户设备总能耗进行可行性判断；步骤三：对用户设备K的任务卸载比例，任务总压缩率和任务数据传输时间联合优化，并求得用户设备k的最优的任务卸载比例，卸载部分任务压缩率和数据传输功率，本发明的一种基于数据压缩的高能效计算任务卸载方法，通过对卸载计算任务数据进行适当的压缩处理，减少计算任务数据传输量和传输能耗，最终可以减少用户设备的总能耗，减少计算任务数据传输量，更好的处理计算数据量大的任务。
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公开(公告)号：CN109474957B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201811199922.4
申请日：2018-10-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于认知微微蜂窝和双链接的数据卸载方法，该方法用于异构网络中，当宏蜂窝用户终端进入认知微微蜂窝基站通信范围时，宏蜂窝用户终端的同时连接宏蜂窝基站和认知微微蜂窝基站，并采用所述数据卸载方法将部分或全部数据卸载至认知微微蜂窝基站；该方法以最大化认知微微蜂窝用户终端的总数据速率为目标问题构建问题模型，并设置约束条件，通过求解问题，得到数据卸载的具体参数。解决了认知无线网络技术解决频谱缺乏和利用率低的问题，提高了用户服务数据速率。
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公开(公告)号：CN109361483B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201811188740.7
申请日：2018-10-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382 , H04W52/28 , H04W52/34
Abstract: 本发明提出的一种主用户最小速率需求下的认知无线供能网络资源分配方法，场景如下：认知无线供能网络包括一个主用户基站，一个认知基站，N个主用户和N个具有能量采集技术的次用户。本发明的目的是在满足主用户最小速率约束，主用户基站发射功率约束，次用户能量消耗约束下，通过优化两阶段时长，主用户基站两阶段发射功率和τ1阶段次用户的上行发射功率，以最大化次用户的上行传输速率。本发明在不影响主用户性能的前提下，认知无线供能网络通过允许次用户使用主用户频段，实现频谱资源的高效利用。次用户通过射频能量采集技术从基站射频信号中收集能量，减少了基站射频信号能量的损耗，摆脱了电池的限制，增长了使用周期，提高了移动性。
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公开(公告)号：CN109362080A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811328018.9
申请日：2018-11-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种中断约束下的认知无线供电网络资源分配方法，在认知无线供电网络中，次用户通过为主用户进行无线供电，换取接入主用户频谱的传输机会，从而达到双赢的目的。为了保证主用户的服务质量，主用户的中断时隙数即主用户未达到目标传输速率的时隙数不能高于预定义阈值。本发明假设所有时隙的信道增益都是先验已知，在满足主用户中断约束的条件下，以最大化次用户的传输速率为目标，提出了一种对时间、子载波和功率进行优化分配的资源分配方法。该方法通过中断约束保证了主用户的服务质量，并以此为前提，对剩余资源进行优化分配，提升了次用户的传输速率。
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