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公开(公告)号：CN104768184A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510213107.9
申请日：2015-04-30
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(广州)有限公司
CPC classification number: Y02D70/00 , H04W24/08 , H04W16/20 , H04W52/0206
Abstract: 基于规模部署的家庭基站节能与干扰抑制方法和系统，涉及移动通信领域。所述基于规模部署的家庭基站节能与干扰抑制的方法，包括至少两个家庭基站组成的家庭基站簇，并将其中一个家庭基站设置为簇首家庭基站，其余家庭基站设置为簇成员家庭基站，所述簇首家庭基站工作在激活状态，所述簇成员家庭基站可切换为激活状态、预备休眠状态或休眠状态。簇成员家庭基站，用于与簇首家庭基站规模部署形成家庭基站系统，包括：通信业务模块、统计模块、决策模块、系统交互模块、执行模块；簇首家庭基站，用于与簇成员家庭基站规模部署形成家庭基站系统，包括：通信业务模块、统计模块、系统交互模块、决策模块、执行模块。
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公开(公告)号：CN106714115B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201611190492.0
申请日：2016-12-21
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种车联网中的安全消息单跳协作广播方法，属于车载无线通信领域。提供在保证安全消息时延的前提下提高消息的接收成功率的车联网中的安全消息单跳协作广播方法。建立邻居信道质量表；初始化广播；选择协作节点；协作重广播；首先对每辆车建立起自己的邻居信道质量表，实时记录自己和每个邻居节点的信道情况；其次，进行初始化广播，当车辆遇到紧急情况时，便在自己的时隙中将安全消息广播出去；然后，进行协作节点选择，源节点根据各备选协作节点发送协作应答消息的快慢选择最优的协作节点；最后，进行协作重传，被选中的协作节点和源节点一起在源节点的时隙内重传数据包。
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公开(公告)号：CN104486435B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201410808066.3
申请日：2014-12-22
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于传感器网络的低能耗生态环境监控节点部署方法，涉及物联网。首先，确定需要监测的因子及具有相关因子的关键点；根据监测的因子及关键点建立最优化数学监控模型；然后，对数学模型求解，找出属性最多的关键点作为预选择点。若预选择点数量大于1，调用属性优化方法来选择所有属性都靠近属性均值的关键点作为监测点。通过上述处理后，若还存在两个以上的预选择点，则调用作物生长因子加权法来确定监测点。如此处理后，若仍然存在两个以上的预选择点，则采用随机算法，随机确定经过作物生长因子加权法处理后的预选择点为监测点。最后，采用关键点与属性的矩阵优化方法对关键点与属性的矩阵T进行处理，得到最终的监测节点数量及分布位置。
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公开(公告)号：CN106604343A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611055266.1
申请日：2016-11-25
Applicant: 厦门大学 , 京信通信技术(广州)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种小区虚拟化的方法及装置，宏基站接收终端的业务接入请求，业务接入请求中携带终端标识；根据终端标识，确定终端的虚拟小区；其中，虚拟小区包括多个微基站，用于为终端进行用户面数据传输；并根据虚拟小区中各微基站的服务方式，确定为终端服务的微基站为虚拟小区中的第一微基站集合；将接收的第一业务数据包发送给第一微基站集合，第一微基站集合用于将第一业务数据包传输给所述终端。本发明实施例提供的小区虚拟化的方法及装置通过将微基站中用户面和控制面解耦，由宏基站实现微基站控制面功能，缓解了密集组网下用户切换率和信令风暴的问题；同时实现了以用户为中心的小区虚拟化，缓解了小区边缘用户性能差的问题，提高系统整体性能。
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公开(公告)号：CN106162753A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610567507.4
申请日：2016-07-19
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种资源分配方法及装置，用以实现TDD‑LTE制式网络与FDD‑LTE制式网络资源的统一调度，有效解决“伪拥塞”问题。所述资源分配方法，包括：根据多个物理小区的覆盖范围以及预设虚拟小区生成策略，生成虚拟小区，并建立多个物理小区的物理资源块与虚拟小区的虚拟资源块之间的映射关系；在接收到用户的数据传输请求时，获取用户的地理位置信息，根据用户的地理位置信息确定用户所属的虚拟小区，在用户所属的虚拟小区中分配与该用户进行数据传输的虚拟资源块；根据映射关系以及为用户分配的虚拟资源块，确定与该用户进行数据传输的物理资源块以及物理小区，并利用物理资源块在物理小区上与用户进行数据传输。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105101214A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510551435.X
申请日：2015-09-01
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: Y02D70/00 , H04W16/04 , H04W16/18 , H04W52/0206
Abstract: 一种超密集无线网络的资源虚拟化映射方法，属于移动通信领域。1)物理区域G栅格化；2)建立优化目标模型；3)根据优化目标模型，实现活跃状态的基站映射，保证对相关区域全面覆盖；4)把每个栅格与每个活跃基站覆盖区域重合部分称为虚拟小区；5)针对虚拟小区，获取虚拟资源请求；6)根据优化目标模型，在保证满足区域G内请求资源量的前提下，进行资源映射和基站活跃状态的再映射，确定最终虚拟资源映射方案；7)执行步骤6)形成的最终映射方案，经过时间T后，进入步骤5)，获取新的资源请求统计量，开始新一轮映射。以节能为目标，在保证小区覆盖及资源需求的前提下尽量降低网络能耗。
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公开(公告)号：CN106162753B
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201610567507.4
申请日：2016-07-19
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种资源分配方法及装置，用以实现TDD‑LTE制式网络与FDD‑LTE制式网络资源的统一调度，有效解决“伪拥塞”问题。所述资源分配方法，包括：根据多个物理小区的覆盖范围以及预设虚拟小区生成策略，生成虚拟小区，并建立多个物理小区的物理资源块与虚拟小区的虚拟资源块之间的映射关系；在接收到用户的数据传输请求时，获取用户的地理位置信息，根据用户的地理位置信息确定用户所属的虚拟小区，在用户所属的虚拟小区中分配与该用户进行数据传输的虚拟资源块；根据映射关系以及为用户分配的虚拟资源块，确定与该用户进行数据传输的物理资源块以及物理小区，并利用物理资源块在物理小区上与用户进行数据传输。
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公开(公告)号：CN105101214B
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201510551435.X
申请日：2015-09-01
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 一种超密集无线网络的资源虚拟化映射方法，属于移动通信领域。1)物理区域G栅格化；2)建立优化目标模型；3)根据优化目标模型，实现活跃状态的基站映射，保证对相关区域全面覆盖；4)把每个栅格与每个活跃基站覆盖区域重合部分称为虚拟小区；5)针对虚拟小区，获取虚拟资源请求；6)根据优化目标模型，在保证满足区域G内请求资源量的前提下，进行资源映射和基站活跃状态的再映射，确定最终虚拟资源映射方案；7)执行步骤6)形成的最终映射方案，经过时间T后，进入步骤5)，获取新的资源请求统计量，开始新一轮映射。以节能为目标，在保证小区覆盖及资源需求的前提下尽量降低网络能耗。
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公开(公告)号：CN106604343B
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201611055266.1
申请日：2016-11-25
Applicant: 厦门大学 , 京信通信技术(广州)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种小区虚拟化的方法及装置，宏基站接收终端的业务接入请求，业务接入请求中携带终端标识；根据终端标识，确定终端的虚拟小区；其中，虚拟小区包括多个微基站，用于为终端进行用户面数据传输；并根据虚拟小区中各微基站的服务方式，确定为终端服务的微基站为虚拟小区中的第一微基站集合；将接收的第一业务数据包发送给第一微基站集合，第一微基站集合用于将第一业务数据包传输给所述终端。本发明实施例提供的小区虚拟化的方法及装置通过将微基站中用户面和控制面解耦，由宏基站实现微基站控制面功能，缓解了密集组网下用户切换率和信令风暴的问题；同时实现了以用户为中心的小区虚拟化，缓解了小区边缘用户性能差的问题，提高系统整体性能。
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公开(公告)号：CN104486435A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410808066.3
申请日：2014-12-22
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于传感器网络的低能耗生态环境监控节点部署方法，涉及物联网。首先，确定需要监测的因子及具有相关因子的关键点；根据监测的因子及关键点建立最优化数学监控模型；然后，对数学模型求解，找出属性最多的关键点作为预选择点。若预选择点数量大于1，调用属性优化方法来选择所有属性都靠近属性均值的关键点作为监测点。通过上述处理后，若还存在两个以上的预选择点，则调用作物生长因子加权法来确定监测点。如此处理后，若仍然存在两个以上的预选择点，则采用随机算法，随机确定经过作物生长因子加权法处理后的预选择点为监测点。最后，采用关键点与属性的矩阵优化方法对关键点与属性的矩阵T进行处理，得到最终的监测节点数量及分布位置。
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