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公开(公告)号：CN102647773B
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201210132200.3
申请日：2012-05-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W48/16
Abstract: 基于Q学习的异构网络接入控制优化选择方法，属于无线网络领域，本发明为解决针对WCDMA/WLAN融合异构网络系统，采用基于测量的接入方案选择网络类型不能实现全局最优，而采用基于模型的接入方案选择网络类型计算过于复杂，很难应用于实际系统的问题。本发明所述基于Q学习的异构网络接入控制优化选择方法包括以下步骤：步骤一、判断接入新用户时的异构网络状态；步骤二、查询Q值表，选择步骤一所述异构网络状态对应的Q值表中的最大Q值对应的子网络作为新用户的接入网络。本发明方法用于新用户接入时能根据当前的实际情况快速选择接入的网络类型。
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公开(公告)号：CN103533648A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310507337.7
申请日：2013-10-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 基于支持向量机的无线异构网络移动用户位置预测方法，涉及无线异构网络领域，它是为了适应无线异构网络移动用户位置预测的需求。本发明提出一种基于支持向量机(SVM)的异构网络环境中移动用户的位置预测方法，来解决异构网络环境中移动用户的位置预测问题。本发明提出目标区域的概念，根据用户所在位置不同，自适应的调整位置预测方法。根据用户所在区域不同，应用不同的位置预测方法，这样既能够保证预测精度，又能够在一定程度上降低整体方法复杂度，减少预测开销，节省资源。本发明适用于无线异构网络移动用户位置预测。
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公开(公告)号：CN103546895A
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201310506958.3
申请日：2013-10-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 认知无线电网络中基于移动性预测的信道分配方法，涉及通信系统中认知无线电技术中信道分配技术。它是为了解决传统信道静态频谱分配方法没有考虑认知用户的移动特性导致有效信道利用率低和系统公平性性差的问题。本方法首先设置可用信道概率门限α和干扰边概率门限β，根据移动认知用户间的干扰关系预测各个子图，并根据移动认知用户与授权用户的干扰关系预测子图中每个认知用户的可用信道列表，从而得到整个网络的预测拓扑图以及每个认知用户的预测可用信道列表。然后从公平性角度出发，逐个对每个预测子图进行信道分配。每个子图的分配是先求解极大独立集，而后统一对子图内的节点进行信道分配。本发明适用于认知无线电网络中的信道分配。
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公开(公告)号：CN102857924A
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201210344224.5
申请日：2012-09-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W16/02
Abstract: 认知无线电中基于授权信道切换概率的极大独立集频谱分配方法，它涉及一种频谱分配方法。本发明可提高认知系统公平性，解决传统图论频谱分配方法在周期性的分配频谱过程中没有考虑授权信道工作状态切换对系统性能的负面影响的问题。其方法：如未完成所有子图的频谱分配，则选择一个未完成分配的子图，逐一计算出每个子图的所有极大独立集；并行极大独立集相同频谱的同时分配；如果子图还有没分配的频谱，则按已分配期望频谱和干扰期望从小到大的顺序为节点分配频谱；更新各节点频谱列表和相应的独立集节点的已获频谱均值。本发明适用于频谱分配。
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公开(公告)号：CN103152827A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310081228.3
申请日：2013-03-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W64/00
Abstract: WCDMA与WLAN异构网络环境中移动用户位置预测方法，本发明涉及WCDMA与WLAN异构网络环境中双覆盖区域里的针对移动用户的位置预测方法。本发明目的在于提高移动用户位置预测的准确性，以解决双覆盖区移动用户位置预测决策算法复杂的问题，而提出了WCDMA与WLAN异构网络环境中移动用户位置预测方法。一、将双覆盖区域划分为不同敏感区；二、计算用户移出当前小区的概率；三、对用户进行位置预测；四、判断下一周期是否来临，即完成了WCDMA与WLAN异构网络环境中移动用户位置的预测。本发明应用于通信系统中无线异构网络领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103152827B
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201310081228.3
申请日：2013-03-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W64/00
Abstract: WCDMA与WLAN异构网络环境中移动用户位置预测方法，本发明涉及WCDMA与WLAN异构网络环境中双覆盖区域里的针对移动用户的位置预测方法。本发明目的在于提高移动用户位置预测的准确性，以解决双覆盖区移动用户位置预测决策算法复杂的问题，而提出了WCDMA与WLAN异构网络环境中移动用户位置预测方法。一、将双覆盖区域划分为不同敏感区；二、计算用户移出当前小区的概率；三、对用户进行位置预测；四、判断下一周期是否来临，即完成了WCDMA与WLAN异构网络环境中移动用户位置的预测。本发明应用于通信系统中无线异构网络领域。
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公开(公告)号：CN102647773A
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN201210132200.3
申请日：2012-05-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W48/16
Abstract: 基于Q学习的异构网络接入控制优化选择方法，属于无线网络领域，本发明为解决针对WCDMA/WLAN融合异构网络系统，采用基于测量的接入方案选择网络类型不能实现全局最优，而采用基于模型的接入方案选择网络类型计算过于复杂，很难应用于实际系统的问题。本发明所述基于Q学习的异构网络接入控制优化选择方法包括以下步骤：步骤一、判断接入新用户时的异构网络状态；步骤二、查询Q值表，选择步骤一所述异构网络状态对应的Q值表中的最大Q值对应的子网络作为新用户的接入网络。本发明方法用于新用户接入时能根据当前的实际情况快速选择接入的网络类型。
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公开(公告)号：CN103546895B
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201310506958.3
申请日：2013-10-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 认知无线电网络中基于移动性预测的信道分配方法，涉及通信系统中认知无线电技术中信道分配技术。它是为了解决传统信道静态频谱分配方法没有考虑认知用户的移动特性导致有效信道利用率低和系统公平性性差的问题。本方法首先设置可用信道概率门限α和干扰边概率门限β，根据移动认知用户间的干扰关系预测各个子图，并根据移动认知用户与授权用户的干扰关系预测子图中每个认知用户的可用信道列表，从而得到整个网络的预测拓扑图以及每个认知用户的预测可用信道列表。然后从公平性角度出发，逐个对每个预测子图进行信道分配。每个子图的分配是先求解极大独立集，而后统一对子图内的节点进行信道分配。本发明适用于认知无线电网络中的信道分配。
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公开(公告)号：CN103533648B
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201310507337.7
申请日：2013-10-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 基于支持向量机的无线异构网络移动用户位置预测方法，涉及无线异构网络领域，它是为了适应无线异构网络移动用户位置预测的需求。本发明提出一种基于支持向量机(SVM)的异构网络环境中移动用户的位置预测方法，来解决异构网络环境中移动用户的位置预测问题。本发明提出目标区域的概念，根据用户所在位置不同，自适应的调整位置预测方法。根据用户所在区域不同，应用不同的位置预测方法，这样既能够保证预测精度，又能够在一定程度上降低整体方法复杂度，减少预测开销，节省资源。本发明适用于无线异构网络移动用户位置预测。
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公开(公告)号：CN103220751B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201310167173.8
申请日：2013-05-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于Q学习资源分配策略的异构网络准入控制方法，涉及一种异构网络准入控制方法。它是为了在兼顾网络整体性能和用户QoS需求，实现在异构网络的网络拥塞情况下进行用户呼叫准入控制。本发明采用Q学习方法控制门限控制模块中的门限设定，利用Q学习的自学习性质，动态的对有限的无线分配资源优先级分配。通过一段时间的学习，能够找到在不同的网络状态下，资源分配的最优策略。这样，用户的准入控制能够适应动态变化的网络环境，尤其在异构网络拥塞情况下，本发明的方法仍具有效性。本发明适用于异构网络下用户的准入控制。
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