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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
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: 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。
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公开(公告)号：CN104486767B
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201410767493.1
申请日：2014-12-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W16/14
Abstract: 本发明涉及一种异构蜂窝网络中基于分簇的动态ABS干扰抑制方法，属于无线通信技术领域。该方法首先计算密集小蜂窝之间的干扰权重，确立小蜂窝网络间的干扰关系，即小蜂窝间是否存在干扰边，从而建立关于小蜂窝干扰关系的干扰图；然后基于建立的小蜂窝干扰图，将小蜂窝分配到K个簇中，在分配过程中保证簇间的干扰权重最大，最后为不同的簇分配不同的频带资源。为了进一步减少簇内干扰，对簇内的小蜂窝采取了交叉式动态ABS分配方法，簇内小蜂窝基于负载的大小分为两组，根据两组的负载，用户平均传输速率信息，动态的调节组间的ABS比例，从而进一步降低了簇内小蜂窝的干扰，提高了资源利用率，从而提高了系统的吞吐量。
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公开(公告)号：CN105188124B
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201510597901.8
申请日：2015-09-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种多用户OFDMA中继系统中非完美CSI下的鲁棒博弈功率控制方法，将用户的功率控制问题转变为一个非合作的博弈问题。在考虑到信道估计误差情况下，满足用户传输功率约束和中断概率约束下，用户之间通过控制发射功率互相竞争，最大化自身容量。基于worst‑case鲁棒资源分配策略，本算法考虑到了最坏信道估计误差的鲁棒博弈功率控制研究信道估计误差对网络性能的影响，然后建立了相应的网络容量最大化模型。分析证明了鲁棒博弈的纳什均衡的存在性以及唯一性,进一步提出了一种分布式鲁棒功率控制算法,提高网络的容量。并仿真结果表明提出的鲁棒功率控制算法可以使得用户获得更好的性能，并且有效的降低系统中断事件的发生，是有效的算法。
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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: 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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公开(公告)号：CN104486767A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410767493.1
申请日：2014-12-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W16/14
CPC classification number: H04W16/14
Abstract: 本发明涉及一种异构蜂窝网络中基于分簇的动态ABS干扰抑制方法，属于无线通信技术领域。该方法首先计算密集小蜂窝之间的干扰权重，确立小蜂窝网络间的干扰关系，即小蜂窝间是否存在干扰边，从而建立关于小蜂窝干扰关系的干扰图；然后基于建立的小蜂窝干扰图，将小蜂窝分配到K个簇中，在分配过程中保证簇间的干扰权重最大，最后为不同的簇分配不同的频带资源。为了进一步减少簇内干扰，对簇内的小蜂窝采取了交叉式动态ABS分配方法，簇内小蜂窝基于负载的大小分为两组，根据两组的负载，用户平均传输速率信息，动态的调节组间的ABS比例，从而进一步降低了簇内小蜂窝的干扰，提高了资源利用率，从而提高了系统的吞吐量。
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公开(公告)号：CN105188124A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510597901.8
申请日：2015-09-17
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04W52/241 , H04W52/265 , H04W52/46
Abstract: 本发明请求保护一种多用户OFDMA中继系统中非完美CSI下的鲁棒博弈功率控制方法，将用户的功率控制问题转变为一个非合作的博弈问题。在考虑到信道估计误差情况下，满足用户传输功率约束和中断概率约束下，用户之间通过控制发射功率互相竞争，最大化自身容量。基于worst-case鲁棒资源分配策略，本算法考虑到了最坏信道估计误差的鲁棒博弈功率控制研究信道估计误差对网络性能的影响，然后建立了相应的网络容量最大化模型。分析证明了鲁棒博弈的纳什均衡的存在性以及唯一性,进一步提出了一种分布式鲁棒功率控制算法,提高网络的容量。并仿真结果表明提出的鲁棒功率控制算法可以使得用户获得更好的性能，并且有效的降低系统中断事件的发生，是有效的算法。
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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
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W16/22
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。
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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
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W28/16
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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