一种异构网络中基于负载感知的动态干扰管理方法

    公开(公告)号:CN104394555B

    公开(公告)日:2018-03-30

    申请号:CN201410766928.0

    申请日:2014-12-12

    Abstract: 本发明涉及一种异构网络中基于负载感知的动态干扰管理方法,属于移动通信技术领域。在该方法中,基于其信道环境特性,建立宏用户分类标准,将宏用户划分为室内宏用户和室外宏用户;通过抑制微基站在特定子帧内的数据传输,从而为室内宏用户提供良好的信道环境,最终实现干扰管理,提高网络性能;通过微基站主动感知室内宏用户的网络负载,并结合微蜂窝网络负载状态,动态的调整当前网络ABS子帧比例,从而实现在抑制网络中干扰的条件下提高网络资源利用率。本方法可以对异构网络室内场景中产生的干扰进行有效的管理,从而增加网络吞吐量,提高系统性能;并且该干扰管理方案可以有效的适应网络中动态的负载,提高资源利用率。

    一种基于社会网络任务分发模型的DTN路由方法

    公开(公告)号:CN105049347A

    公开(公告)日:2015-11-11

    申请号:CN201510551578.0

    申请日:2015-09-01

    CPC classification number: H04L45/00 H04L45/125

    Abstract: 本发明涉及一种基于社会网络任务分发模型的DTN路由方法,属于DTN无线网络技术领域。该方法包括以下步骤:步骤1、确定网络中各对象(节点和home:一种节点频繁访问区域设定的辅助节点)拥有社会资源以及节点拥有的社会名誉值;步骤2、有消息任务要转发的home,根据就近原则协商,从邻居home中选取最佳邻居home作为消息任务的合作者,并限制合作者数目;步骤3、home确定合适的合作home后,根据消息任务对社会资源的需求,从当前邻居中选取最佳路由节点;步骤4、中继节点在转发消息任务的过程中,根据消息任务类型采用不同的分发方式,并根据节点完成消息任务情况进行奖惩;步骤5、消息任务分发完后,等待消息任务携带者home完成消息任务的要求。本方法能够提高不同消息任务分发的可靠性,同时提高了消息的投递率,减小了网络开销。

    一种基于马尔可夫链的通信网络负载状态信息预测方法

    公开(公告)号:CN104469798B

    公开(公告)日:2017-11-10

    申请号:CN201410768962.1

    申请日:2014-12-12

    Abstract: 本发明涉及一种基于马尔可夫链的通信网络负载状态信息预测方法,属于无线通信技术领域。该方法包括以下步骤:步骤一:获取并统计通信网络当前及历史的负载状态数据信息;步骤二:使用网络负载状态信息构造的马尔可夫链学习一组状态信息,计算出状态转移矩阵;步骤三:使用步骤二中得到的状态转移矩阵,结合当前网络负载状态信息,对将来网络负载状态信息进行预测;步骤四:对比状态信息预测值与实际值,计算预测误差概率;步骤五:对比预测误差概率与系统误差门限,依据结果调整系统统计学习时间。本方法可以对通信网络负载信息进行精确的预测,且能够智能调整系统统计学习时间,适应网络动态变化,提高预测精确度。

    一种基于社会网络任务分发模型的DTN路由方法

    公开(公告)号:CN105049347B

    公开(公告)日:2018-02-06

    申请号:CN201510551578.0

    申请日:2015-09-01

    Abstract: 本发明涉及一种基于社会网络任务分发模型的DTN路由方法,属于DTN无线网络技术领域。该方法包括以下步骤:步骤1、确定网络中各对象(节点和home:一种节点频繁访问区域设定的辅助节点)拥有社会资源以及节点拥有的社会名誉值;步骤2、有消息任务要转发的home,根据就近原则协商,从邻居home中选取最佳邻居home作为消息任务的合作者,并限制合作者数目;步骤3、home确定合适的合作home后,根据消息任务对社会资源的需求,从当前邻居中选取最佳路由节点;步骤4、中继节点在转发消息任务的过程中,根据消息任务类型采用不同的分发方式,并根据节点完成消息任务情况进行奖惩;步骤5、消息任务分发完后,等待消息任务携带者home完成消息任务的要求。本方法能够提高不同消息任务分发的可靠性,同时提高了消息的投递率,减小了网络开销。

    一种基于马尔可夫链的通信网络负载状态信息预测方法

    公开(公告)号:CN104469798A

    公开(公告)日:2015-03-25

    申请号:CN201410768962.1

    申请日:2014-12-12

    CPC classification number: H04W16/22

    Abstract: 本发明涉及一种基于马尔可夫链的通信网络负载状态信息预测方法,属于无线通信技术领域。该方法包括以下步骤:步骤一:获取并统计通信网络当前及历史的负载状态数据信息;步骤二:使用网络负载状态信息构造的马尔可夫链学习一组状态信息,计算出状态转移矩阵;步骤三:使用步骤二中得到的状态转移矩阵,结合当前网络负载状态信息,对将来网络负载状态信息进行预测;步骤四:对比状态信息预测值与实际值,计算预测误差概率;步骤五:对比预测误差概率与系统误差门限,依据结果调整系统统计学习时间。本方法可以对通信网络负载信息进行精确的预测,且能够智能调整系统统计学习时间,适应网络动态变化,提高预测精确度。

    一种异构网络中基于负载感知的动态干扰管理方法

    公开(公告)号:CN104394555A

    公开(公告)日:2015-03-04

    申请号:CN201410766928.0

    申请日:2014-12-12

    CPC classification number: H04W28/16

    Abstract: 本发明涉及一种异构网络中基于负载感知的动态干扰管理方法,属于移动通信技术领域。在该方法中,基于其信道环境特性,建立宏用户分类标准,将宏用户划分为室内宏用户和室外宏用户;通过抑制微基站在特定子帧内的数据传输,从而为室内宏用户提供良好的信道环境,最终实现干扰管理,提高网络性能;通过微基站主动感知室内宏用户的网络负载,并结合微蜂窝网络负载状态,动态的调整当前网络ABS子帧比例,从而实现在抑制网络中干扰的条件下提高网络资源利用率。本方法可以对异构网络室内场景中产生的干扰进行有效的管理,从而增加网络吞吐量,提高系统性能;并且该干扰管理方案可以有效的适应网络中动态的负载,提高资源利用率。

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