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公开(公告)号：CN111246437B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010021520.6
申请日：2020-01-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种D2D中继时隙数量选择方法，属于窄带物联网领域。本发明包括以下步骤：S1：设置DRE的预留时隙数量为Nts，对候选中继进行排序，将中继意愿最大的UE作为实际DRE；S2：计算得到DRE的工作时间表；S3：建立DRE的传输成功率模型；S4：建立DRE的能量消耗模型；S5：构造效用函数f(Nts)，并得到优化问题Maxf(Nts)；S6：求得使f(Nts)最大化的Nts值。本发明能够根据用户的不同偏好需求，在不同的δ取值下，找到最大化效用函数值的Nts值，获得能耗和传输成功率的最优折中。
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公开(公告)号：CN109951864B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201910244702.7
申请日：2019-03-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W24/06 , H04B17/382 , H04B17/391 , H04W74/08
Abstract: 本发明涉及一种基于LAA不完美频谱探测与WiFi共存的系统性能分析方法，属于通信技术领域，包括以下步骤：S1：针对LBT机制中的能量检测部分设定Markov链的状态；S2：引入虚警概率Pf和漏检概率Pm同时结合Markov链，建立LAA不完美频谱探测时的数学模型；S3：根据Markov链模型，计算出LAA在不完美频谱探测下设备的传输概率，同时根据BianChi模型得到WiFi的传输概率；S4：分析LAA由于不完美频谱探测的对共存系统性能的影响，分别计算出LAA和WiFi的碰撞概率和吞吐量。
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公开(公告)号：CN111246502A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010021376.6
申请日：2020-01-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Q学习的能量阈值动态优化方法，属于通信技术领域。采用基于Q学习的方法，智能体经过反复的训练，然后根据收敛的Q表选取最优的动作达到目标状态。当前算法能够根据外部环境实时的动态调整LAA能量检测阈值，采用基于Q学习的算法能够保证共存系统处于高吞吐量高公平性的状态。
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公开(公告)号：CN110191431A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910457230.3
申请日：2019-05-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于能量收集的传感器节点在电池容量衰减下的最大化网络效用的方法，属于无线传感器技术领域。包括步骤：1、建立节点电池容量衰减模型；2、建立网络效用最大化的数学模型；3、引入拉格朗日函数和KKT优化条件；4、确定算法输入设置，分析节点收集的能量和能耗；5、初始化迭代次数k＝1和拉格朗日乘子；6、由步骤3所得公式更新采样率；7、令k←k+1，采用次梯度方法更新拉格朗日乘子；8、重复步骤6和7，至收敛到可接受的阈值ε，得节点随时间变化的采样率矩阵。该方法考虑电池的不完美性，这是更符合实际的，同时考虑了节点链路约束对节点采样率的影响，达到了有效提高网络整体效用的目的。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN109982300A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910245541.3
申请日：2019-03-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W4/70 , H04W40/10 , H04W40/22 , H04B17/336 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及一种基于D2D通信动态规划NB‑IoT中用户设备上行能量消耗最小化的方法，属于窄带物联网能量消耗问题。本发明包括以下内容：由蜂窝内信道条件较好的用户设备组成中继序列，使其能够在完成自身数据传输的情况下辅助远端信道条件较差的用户设备完成数据传输。本发明的目的是有效地均衡蜂窝内用户设备的能量消耗，使得用户设备能够在保证足够高的分组传输率的前提下降低网络能耗从而最大限度延长网络寿命。
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公开(公告)号：CN109951864A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910244702.7
申请日：2019-03-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W24/06 , H04B17/382 , H04B17/391 , H04W74/08
Abstract: 本发明涉及一种基于LAA不完美频谱探测与WiFi共存的系统性能分析方法，属于通信技术领域，包括以下步骤：S1：针对LBT机制中的能量检测部分设定Markov链的状态；S2：引入虚警概率Pf和漏检概率Pm同时结合Markov链，建立LAA不完美频谱探测时的数学模型；S3：根据Markov链模型，计算出LAA在不完美频谱探测下设备的传输概率，同时根据BianChi模型得到WiFi的传输概率；S4：分析LAA由于不完美频谱探测的对共存系统性能的影响，分别计算出LAA和WiFi的碰撞概率和吞吐量。
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公开(公告)号：CN111342920B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202010024557.4
申请日：2020-01-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B17/382 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种基于Q学习算法的提高频谱感知能效的信道选择方法，属于认知无线电技术领域。本发明包括以下步骤：S1：设置传感器节点的信道状态集合和动作集合；S2：初始化节点的状态和行为Q值，令迭代次数k＝1；S3：随机感应一个信道；S4：判定感应信道的结果。若感知信道忙碌，则节点从周围无线电信号中收集能量，若感知为空闲，则估计该信道的可用时间；S5：计算执行该动作后的奖励值，并选择下一动作；S6：根据公式更新Q值函数；S7：令k←k+1，重复执行步S3～S6，直至Q矩阵收敛。本发明使SU能学习并适应信道的动态行为，通过Q学习选择单位能耗检测到的信道可用时间更大的信道优先感知，最大化频谱资源检测率，提高了频谱感知能效。
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公开(公告)号：CN110212941A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910491167.5
申请日：2019-06-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于事件驱动型异质节点的分簇方法，属于认知无线电技术领域。本发明包括以下步骤：S1：检测到事件的数据节点激活周围的认知节点；S2：被激活的认知节点根据节点剩余能量值和节点到检测到事件的数据节点的平均距离选择簇首；S3：簇首发送数据包激活簇首到Sink节点之间的认知节点；S4：Sink节点建立从簇首到Sink节点的路由表并选择能耗最小的路由。本发明能够有效减少网络的冗余信息量，提高网络能量利用率，最终提高网络可运行轮次。
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