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[发明专利]无线网络虚拟化的方法、装置、设备及存储介质-CN202011525337.6在审
发明人：刘佟佟;穆家松;曹斌 -专利权人：中国移动通信集团终端有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：本申请公开了一种无线网络虚拟化的方法、装置、设备及存储介质。具体包括：获取待传输的数据；根据容器的第一虚拟WiFi节点与宿主机的第二虚拟WiFi节点的映射关系，传输数据；其中，宿主机包括至少一个第二虚拟WiFi节点，以及与每个第二虚拟WiFi节点对应的至少一个容器；每个容器设置有一个第一虚拟WiFi节点。根据本申请实施例，能够基于该宿主机和容器之间的无线网络传输通道，支持安卓系统虚拟化时的容器无线数据通信。
无线网络虚拟方法装置设备存储介质

[发明专利]基于MAX-SINR干扰对齐的认知MIMO SWIPT网络频谱效率优化方法-CN202110736723.8有效
发明人：许晓荣;王玉军;赵彬;包建荣 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MAX‑SINR干扰对齐的认知MIMOSWIPT网络频谱效率优化方法。本发明步骤如下：步骤1、认知MIMOSWIPT网络场景假设与建模；步骤2、基于MAX‑SINR干扰对齐的主用户最优发送功率求解；步骤3、认知SWIPT网络最佳接收/转发中继选择；步骤4、认知MIMO SWIPT网络频谱效率优化。本发明通过对主网络发送功率进行优化，应用最大化信干噪比的干扰对齐方法，可以实现认知网络性能的提升。本发明方法可以最大化认知网络的频谱效率。同时，相比于不应用干扰对齐算法和应用最小化干扰泄漏的干扰对齐方法，本发明方法的认知接收端可达频谱效率有明显提高，在主用户发送干扰功率方面MAX‑SINR方法有大幅度下降。
基于 max sinr 干扰对齐认知 mimo swipt 网络频谱效率优化方法

[发明专利]网络参数配置方法及装置-CN201911180245.6有效
发明人：揣捷;陈志堂;程敏;吕文龙;朱重明;徐志节;沈非一 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2019-11-25 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：本发明公开了人工智能中的一种网络参数配置方法，包括：获取网络设备的运行状态信息，运行状态信息包括网络设备覆盖的N个区域的中每个区域的状态信息集合，状态信息集合包括D个维度状态信息子集；根据N个区域中每个区域的D个维度状态信息子集进行协商，以得到N个区域中每个区域的D个维度目标参数子集；向覆盖N个区域的网络设备发送配置指令，以指示网络设备按照所述配置指令携带的N个区域中每个区域的目标参数集合进行参数配置；其中，每个区域的目标参数集合是根据每个区域的D个维度目标参数子集得到的。本发明还公开了一种参数配置装置。采用本发明实施例有利于降低网络设备进行参数配置的难度和提高网络参数配置的效率。
网络参数配置方法装置

[发明专利]网络状态感知方法及装置、电子设备和存储介质-CN202210208897.1在审
发明人：刘蓓;邓胜超;粟欣;高晖;赵明;许希斌 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：本公开涉及一种网络状态感知方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：根据知识库，获取网络数据；根据网络数据与业务类型，以及网络状态评估模型，获得网络状态评估参数；根据资源需求量、实际资源量以及网络状态评估参数，确定网络状态评价结果。根据本公开的实施例的网络状态感知方法，能够根据知识库自动选择网络数据，以准确地评价当前网络的状态，且能够减少网络数据的数据维度，无需对所有网络数据进行完整地采集，可减少网络数据的采集量，节约资源开销，并通过资源需求量、实际资源量和网络状态评估参数自动获得网络状态评价结果，减少人工成本，缩短数据采集和数据分析之间的时间跨度。
网络状态感知方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于深度强化学习的空天地一体化网络资源分配方法-CN202210211932.5在审
发明人：张培颖;洪延榕;王亚琪;甘鹏;孙浩 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度强化学习的空天地一体化网络资源分配方法。由于传统地基网络所面临的基站损坏、通信故障等一系列问题，本发明基于空天地一体化网络，利用深度强化学习技术，对网络中的资源问题进行了优化。通过网络建模、属性设置、策略网络的搭建、特征提取以及训练与测试完成网络资源的分配过程。本发明提供的技术方案在空天地一体化网络领域具有重要的研究意义，并在虚拟请求接受率、长期平均收益、收益成本比等方面具有良好性能。
一种基于深度强化学习天地一体化网络资源分配方法

[发明专利]信号传播模型的确定方法及装置-CN201910828985.X有效
发明人：杨艳;冯毅;张涛 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2019-09-03 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：本申请提供了一种信号传播模型的确定方法及装置，涉及通信领域，用于提高信号传播模型的准确度。该方法包括：服务器根据基站覆盖区域内的SINR与RSRP的映射关系，以及基站覆盖区域内的P个地点的SINR值，确定P个地点的RSRP；服务器根据P个地点的RSRP，确定P个测量参数集合；测量参数集合包括：信号传播距离的值和测量路径损耗的值；服务器根据P个测量参数集合，确定N个拟合参数集合，服务器根据N个拟合参数集合，确定第一拟合函数和第二拟合函数；服务器根据第一拟合函数和第二拟合函数，确定路径损耗常量的目标值以及衰减系数的目标值；服务器根据路径损耗常量的目标值以及衰减系数的目标值，确定信号传播模型。
信号传播模型确定方法装置

[发明专利]基于联盟形成博弈的无人设备内容协同实现方法-CN202110874441.4有效
发明人：孙彦赞;钟心琳;张舜卿;陈小静;徐树公 -专利权人：上海大学
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：一种基于联盟形成博弈的无人设备内容协同实现方法，根据用户间相似度，利用谱聚类算法对用户进行分簇，并基于用户偏好和目前内容流行度分布，在无人设备上进行内容缓存，再根据无人设备系统效用函数最大化原则，将无人设备的协作内容传输问题建模为联盟博弈模型，进行无人设备结盟博弈，最终收敛形成稳定的联盟结构。本发明基于联盟博弈算法构建无人设备联盟，分析无人设备传输能耗和用户满意度以及系统可靠性，建立多无人设备协同通信策略，以达到最大化系统效用目标。
基于联盟形成博弈无人设备内容协同实现方法

[发明专利]一种毫米波异构网络用户关联方法-CN202010198200.8有效
发明人：龙恳;蒋明均;吴翰 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-03-19 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：本发明涉及一种毫米波异构网络用户关联方法，属于无线通信技术领域，包括以下步骤：S1：建立毫米波异构网络系统模型，采用一个LOS信道参考距离dL，将毫米波链路中d＞dL的链路近似等效于NLOS链路；S2：根据信道模型建立异构网络用户的信噪比、系统吞吐量；S3：给出系统吞吐量优化目标函数以及限制条件；S4：构建二部图G＝(VBS,VUE,E)S5：将基站点集按其最大负载重量进行拓展，通过增加虚拟用户的做法将用户点集进行拓展；S6：计算用户i与基站j的数率Ri,j代表ei,j的边权值，构建吞吐量权值矩阵Wi,j；S7：将吞吐量权值矩阵作为KM算法权值矩阵进行求解得到全局最优匹配。本发明所提出的方法相较于一些启发式匹配算法能够获得全局最优匹配。
一种毫米波网络用户关联方法

[发明专利]一种无线资源优化方法、装置和计算机可读存储介质-CN202011340530.2在审
发明人：解宇瑄;孙奇;段然 -专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种无线资源优化方法、装置和计算机可读存储介质，所述方法包括：非实时无线接入网智能控制器基于小区特征参数生成用于配置无线资源优化的相关信息；发送所述相关信息到近实时无线接入网智能控制器，用于所述近实时无线接入网智能控制器配置无线资源优化算法、并由基站最终完成无线资源优化操作。
一种无线资源优化方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种智能电网系统中中继辅助URLLC服务资源配置的方法-CN202210271394.9在审
发明人：张华;黄红兵;任晏清;王俊波;章毅;邱兰馨;杨鸿珍;汤亿则;凌芝;徐阳洲;史俊潇;洪道鉴;施敏达 -专利权人：东南大学;国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
申请日： 2022-03-18 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能电网系统中中继辅助URLLC服务资源配置的方法，包括：针对智能电网中的用户，建立源基站和中继基站的中继辅助URLLC服务系统模型；针对时延和错误概率要求，源基站和中继基站分别计算各自的预功率和带宽分配矢量；根据当前的功率和带宽分配矢量，以用户的最小速率为优化目标，获取最优的功率和带宽分配矢量；判断是否满足迭代完成的条件；若满足，则获得最优的功率和带宽分配矢量。本发明利用中继基站绕过障碍物建立通信链路的优势，提高了用户的速率性能。
一种智能电网系统中继辅助 urllc 服务资源配置方法

[发明专利]一种异构网络系统、扇形排空区域干扰测定方法及应用-CN202110217248.3有效
发明人：刘刚;符志航;陈镇涛;郭漪 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-02-26 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：本发明属于无线通信技术领域，公开了一种异构网络系统、扇形排空区域干扰测定方法及应用。所述异构网络系统包含传统微波基站SBS和毫米波基站MBS，SBS是以PPP的方式部署的，并记为Φs，密度为λs，发射功率为Ps；MBS以MPHP的方式进行部署记为Φm，其基准过程记为密度为发射功率为Pm；MBS的等效PPP密度为在同一层内的所有发射基站的功率是相同的；用户UE以PPP的方式部署记为Φu，密度为λu。蜂窝平均半径增大和排空扇形半径与圆心角的增大会导致覆盖概率的不同变化趋势。此外，相同程度的两种基站密度变化对于覆盖率的影响程度也是不同的，适当减少传统微波基站有利于覆盖率的提升。
一种网络系统扇形排空区域干扰测定方法应用

[发明专利]一种基于简单预测-校正环节的分布式信号跟踪方法-CN201910544597.9有效
发明人：陈飞;林志聪;项林英 -专利权人：东北大学秦皇岛分校
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于简单预测‑校正环节的分布式信号跟踪方法，包括：构造多智能体的网络结构拓扑图；根据所述网络结构拓扑图构建多智能体系统的成本函数；利用每个节点k时刻与k‑1时刻节点状态的变化作为预测方向，代入预测公式得到每个节点k+1时刻节点状态的预测值；利用梯度下降法对每个节点k+1时刻节点状态的预测值进行校正，得到每个节点k+1时刻节点状态的最优估计值；进行时间更新，继续计算下一时刻即k+2时刻节点状态的最优估计值。与现有技术相比，本发明能够提高系统的鲁棒性和自适应性，降低运算复杂度，提高运算效率，提高实时性。
一种基于简单预测校正环节分布式信号跟踪方法

[发明专利]一种双层异构缓存网络的最优概率缓存方法-CN201910927650.3有效
发明人：刘家佳;孙文;张海宾;郭鸿志;徐宁;张书彬 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种双层异构缓存网络的最优概率缓存方法，构造一个由多个边缘服务器和缓存辅助器组成的异构缓存网络，缓存辅助器是指能够存储内容并与典型用户通信的设备，考虑无服务容量限制的场景，以平均命中概率作为性能指标，通过随机几何理论分析所提出的异构网络模型的命中概率，以平均命中概率来构造效用函数，使其最大化，可以证明该优化问题是一个凸问题，首先在由边缘服务器组成的单层缓存网络中推导出内容的最佳缓存概率，再推导出另一层上的最佳缓存概率；同样以平均命中概率作为效用函数，最后采用凸函数规划的差分法找出最佳缓存概率。本发明优化缓存概率，最大化平均命中率，减少缓存冗余，增加缓存的内容和提高命中概率。
一种双层缓存网络最优概率方法

[发明专利]基于物联网任务迁移周期的传输功率与计算资源分配方法-CN201911026324.1有效
发明人：胡新;张博为;吴维农;张导;陈聿;冯文江;邓雪波;李果;付泉泳;谢应昭;王菁 -专利权人：国家电网有限公司;国网重庆市电力公司信息通信分公司
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于物联网任务迁移周期的传输功率与计算资源分配方法，包括如下步骤：S1.确定终端k迁移任务的迁移周期S2.确定终端k迁移任务的能耗S3.根据终端k迁移任务的迁移周期与能耗构建终端计算任务迁移周期的最小化处理模型S4.基于终端计算任务迁移周期的最小化处理模型对传输功率与计算资源进行合理分配。本发明的一种基于物联网任务迁移周期的传输功率与计算资源分配方法，能够高效、合理地分配联合导频、数据传输功率和计算资源。
基于联网任务迁移周期传输功率计算资源分配方法

[发明专利]一种基于智能边缘缓存的部分机会性干扰对齐方法-CN202010236488.3有效
发明人：郑杰;胡心悦;梁雨昕;张泽仑;高岭;王海;杨旭东 -专利权人：西北大学
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： H04W16/22 文献下载
摘要：一种基于智能边缘缓存的部分机会性干扰对齐方法，在异构网络环境下考虑时变信道和时变需求的智能边缘缓存下行链路部分机会干扰对齐方法，将时变信道建模为有限马尔可夫状态，将边缘缓存内容替换作为最大动态规划，然后，将异构网络中边缘缓存辅助的部分机会干扰对齐的优化问题转化为一个深度强化学习问题，边缘缓存可用于部机会干扰对齐中的动态上下文更新和信道状态信息的交换，最后，实验结果验证了深度强化学习在异构网络下行传输中智能优化边缓存辅助部分机会干扰对齐的可行性和优越性，结果表明，所提出的方法可以获得相当高的平均和速率和平均能量效率。
一种基于智能边缘缓存部分机会干扰对齐方法