公开(公告)号：CN119031485A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202410988776.2

申请日：2024-07-23

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 唐伦 ,  蒲洲林 ,  侯强 ,  黄琼 ,  陈前斌

IPC: H04W72/0446 ,  H04W28/08

Abstract: 本发明涉及一种基于随机网络演算的端到端网络切片时延均衡方法及系统，属于移动通信技术领域。其包括：获取网络切片m的到达过程和服务过程参数；计算网络切片m在不同服务节点上的时延界限上界；根据时延界限上界，确定网络切片m在RAN域和CN域内所需的最小资源量并分配相应的网络资源；端到端切片跨域协调器实时获取传输时延，将获取到的实际传输时延与预设的时延要求进行比较；若实际传输时延不满足时延要求，通过跨域协调器根据端到端时延定义时延比例因子，依据时延比例因子重新分配网络资源。本发明可以有效平衡各端到端网络切片的时延需求，优化资源利用率，提高网络性能，确保各类业务的高效传输。

公开(公告)号：CN119012236A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411091404.6

申请日：2024-08-09

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 唐伦 ,  汪杰 ,  侯强 ,  蒲洲林 ,  陈前斌

IPC: H04W24/02 ,  G06F9/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  H04L41/14 ,  H04L41/16

Abstract: 本发明涉及一种数字孪生辅助的虚拟网络功能资源预测和迁移方法，属于移动通信领域。其包括：建立AMT‑DMG时空融合预测模型对VFN的资源需求进行预测，其中，通过基于注意力的多尺度时间卷积网络TCN和基于距离的多头图注意力网络GAT分别提取时空特征并融合得到VNF的资源需求预测结果；在训练过程中，将基于可信度加权的群体学习框架嵌入至预测模型中，通过共享每个VDT节点处的预测模型的训练参数加速训练模型的收敛；根据VNF资源需求的预测结果的采用多智能体近端策略优化算法求解出以最大化系统QoS为优化目标的迁移策略。本发明能在保证QOS要求约束下降低VNF的迁移概率，有效降低迁移所需成本以及网络能耗。

公开(公告)号：CN119031417A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202410988737.2

申请日：2024-07-23

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 唐伦 ,  侯强 ,  蒲洲林 ,  黄琼 ,  陈前斌

IPC: H04W28/084 ,  H04W72/53 ,  H04W72/50

Abstract: 本发明涉及一种网络切片场景中虚拟网络功能的数字孪生体动态部署方法，属于移动通信技术领域。该方法包括：构建数字孪生辅助的网络切片架构，通过数字孪生服务器构建每个VNF的数字孪生体，并实时维护和更新VNF孪生体；VNF服务器和DT服务器关联交互，在计算、内存、带宽的多维资源约束下，以最小化VNF数字孪生体的传输、构建和信息同步时延为目标，建立优化问题，采用MAPPO求解最优的VNF数字孪生部署策略；引入基于迁移学习的方法为动态迁移的VNF选择新的DT部署方案，以降低VNF数字孪生体更新时延问题。本发明能够实现网络切片场景下VNF数字孪生体的动态部署和迁移，提高了VNF数字孪生体的部署效率和准确性。

公开(公告)号：CN119031484A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202410988743.8

申请日：2024-07-23

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 唐伦 ,  蒲洲林 ,  侯强 ,  黄琼 ,  陈前斌

IPC: H04W72/0446 ,  H04W72/1263

Abstract: 本发明涉及一种工业物联网中数字孪生辅助端到端确定性时延网络切片的资源分配方法，属于移动通信技术领域。该方法包括以下步骤：S1：在工业物联网场景下，构建数字孪生辅助的端到端网络切片架构；S2：分析数字孪生映射过程的计算资源偏移和同步时延对业务的端到端时延影响；S3：引入随机网络演算SNC来表征业务传输中的时延上界；S4：以最大化系统效用同时保证确定性时延为目标，构建联合多维资源的分配问题；S5：提出DT‑PER‑MASAC算法解决优化问题。本发明能够实现对端到端网络切片中资源分配策略的优化，提升网络效用同时保障业务时延的确定性。

公开(公告)号：CN119030877A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202410988740.4

申请日：2024-07-23

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 唐伦 ,  侯强 ,  蒲洲林 ,  黄琼 ,  陈前斌

IPC: H04L41/0895 ,  H04L41/40

Abstract: 本发明涉及一种基于资源预测的数字孪生辅助虚拟网络功能主动迁移方法，属于移动通信技术领域。该方法包括：构建数字孪生辅助虚拟网络功能迁移架构，通过数字孪生技术实时监控和收集VNF运行信息。根据数字孪生的采集信息，构建数字孪生全局网络拓扑，利用图神经网络充分提取网络拓扑的时空信息，进行VNF资源需求预测，根据预测结果对将要过载或者轻载的节点完成VNF主动迁移。根据VNF资源需求预测结果制定数字孪生辅助基于多智能体演员评论家的VNF主动迁移策略。本发明能够在网络资源有限的情况下，实现对虚拟网络功能迁移策略的优化，降低VNF平均时延与平均资源方差，提升网络系统的服务性能。