实现邻区列表和负载均衡联合优化的系统

    公开(公告)号:CN102905307A

    公开(公告)日:2013-01-30

    申请号:CN201210337833.8

    申请日:2012-09-12

    Abstract: 本发明公开了一种实现邻区列表和负载均衡联合优化的系统,所述系统包括:负载监测模块,用于对服务小区和邻区的负载状态进行周期性监测,并交互负载状态;邻区信号统计模块,用于统计服务小区中终端测量的邻区的信号质量;邻区列表建立模块,用于依据服务小区和邻区各自的负载状态及统计的信号质量建立邻区列表,并发送邻区列表给参数调整模块;参数调整模块,用于根据所述邻区列表动态调整切换参数,以进行切换,并将调整后的参数反馈给负载检测模块和邻区信号统计模块。本发明的邻区列表兼顾信号强度和小区负载,根据该邻区列表进行切换参数调整,并按切换参数对用户进行小区切换,相对于现有的切换方式更合理。

    基于业务时延需求的频谱聚合方法

    公开(公告)号:CN102843229A

    公开(公告)日:2012-12-26

    申请号:CN201210306246.2

    申请日:2012-08-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于业务时延需求的频谱聚合方法,涉及无线通信技术领域,本发明的方法通过对空间可用离散频段的搜索,在聚合跨度的范围内,为待分配频谱的用户选择最优的聚合频段。本发明充分考虑了用户的丢包紧急度,并结合频谱生存时间进行频谱优化选择,最小化了用户的丢包率,同时提高了频谱的时间利用率,减少了用户的频谱切换,尽可能地容纳了更多的用户,从而避免了频谱浪费,提高了频谱效率。

    移动协作网络中最优分布式干扰源选择方法

    公开(公告)号:CN102438235A

    公开(公告)日:2012-05-02

    申请号:CN201110241820.6

    申请日:2011-08-22

    CPC classification number: Y02D70/34

    Abstract: 本发明涉及移动通信技术领域,提出了一种移动协作网络中最优分布式干扰源选择方法。该方法中,通过周期性发送训练序列及反馈信息获得候选协作节点的可能状态和状态转移概率;判断信源节点能否与目的节点直接通信,如果能直接通信,则进行最优干扰节点选择;否则进行最优中继-干扰对选择;为协作节点的各个可能状态计算相应的优先标识值并选择适当的节点协助传输数据。本发明可根据信道的具体状态选择最优干扰源来应对移动协作网络中非法节点的窃听行为,保障通信安全的同时充分考虑了协作节点的电量消耗和传输误码率保证了通信质量。

    基于十字交叉注意力的信道信息压缩方法及装置

    公开(公告)号:CN115250507B

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202210892762.1

    申请日:2022-07-27

    Abstract: 本发明提供一种基于十字交叉注意力的信道信息压缩方法及装置。该方法包括:对任意信道状态信息CSI矩阵进行维度变换,得到CSI矩阵对应的行向量和列向量;基于行向量和列向量,得到第一矩阵,第一矩阵用于指示CSI矩阵中每一个响应点与同行同列上其余响应点的点积;基于CSI矩阵中每一个响应点与同行同列上其余响应点的幅值之积,确定第二矩阵;将第一矩阵和第二矩阵相除,得到CSI矩阵中每一个响应点与同行同列上其余响应点的余弦相似度矩阵。本发明提供的基于十字交叉注意力的信道信息压缩方法及装置,保证能够提取信道状态信息矩阵中有效信息的同时,也可以通过矩阵变换巧妙地降低计算复杂度。

    基于深度强化学习的边云协同优化方法

    公开(公告)号:CN113067873B

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202110298308.9

    申请日:2021-03-19

    Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的边云协同优化方法,所述方法包括:在离线阶段,通过离线训练深度学习模型生成带有多个早退点的多分支网络,并获取云服务器与终端设备运行深度学习模型中的不同神经网络层的时延和能耗作为设备参数;在优化决策阶段,将预先获取的时延、能耗、准确率以及带宽的设备参数一起输入至优化器进行优化,得到深度学习模型关于早退点、分割点以及量化编码的推理方案;在在线推理阶段,边缘设备与云服务器建立连接并运行深度学习模型,优化器根据边缘设备实时检测到的带宽对推理方案进行动态优化,并按照优化后的推理方案指导边缘设备与云服务器协同实施。本发明对于传输数据的时延、能耗和准确率能够有效优化。

    高可靠性的多维复杂网络自治愈系统

    公开(公告)号:CN113411824B

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202110594382.5

    申请日:2021-05-28

    Abstract: 本发明提供一种高可靠性的多维复杂网络自治愈系统,该系统包括:终端检测模块,用于检测网络状态信息;网络端检测模块,用于再次确定终端所在小区中断情况;网络切换预测模块,用于确定每个时隙内网络节点对终端的覆盖状态,根据覆盖状态确认是否将会出现由于节点覆盖范围有限造成的网络切换;网络补偿模块,用于根据接收到的网络端检测模块的检测结果,进行网络补偿;网络切换模块,用于进行网络切换准备,以及在收到网络补偿模块无效结果后,进行网络切换。该系统能够提前与预测切换的网络节点进行握手,实现资源预留,有效保证终端用户通信的连续性。采用双端检测,以及网络补偿与切换准备并行的方案,保证通信的连续性,减小网络恢复时延。

    一种自适应的数字模拟混合预编码方法

    公开(公告)号:CN110601730B

    公开(公告)日:2022-01-25

    申请号:CN201910881464.0

    申请日:2019-09-18

    Abstract: 本发明实施例提供一种自适应的数字模拟混合天线结构及预编码方法,该天线结构包括:模拟移相器APS、开关网络及射频天线;APS数量与天线数量相等,APS与天线之间通过可编程的逻辑开关网络连接;对于每一射频RF链路,分别由移相器对应的开关网络中的一列开关,控制发送链路的选通。该天线结构在不增加APS数量的情况下,保持了全连接网络的性能,增加了天线结构的可控性,能有效减少硬件成本和功率消耗。基于该天线结构的混合预编码方法,以预设的用户平均功率目标值为约束条件,以总消耗功率为优化目标,同时考虑到了QOS以及总功率消耗,结合全连接的可控性,能够在保证用户QOS的情况下,使总功率消耗最低。

    基于区块链的智能制造架构及方法、调度匹配方法及模型

    公开(公告)号:CN113298316A

    公开(公告)日:2021-08-24

    申请号:CN202110648048.3

    申请日:2021-06-10

    Abstract: 本发明提供一种基于区块链的智能制造架构及方法、调度匹配方法及模型。其中,智能制造架构通过平台层对产品制造服务订单进行处理和交易决策,实现了具有全局利益的制造安排和控制交互,通过应用层为服务请求者和服务提供者提供服务,实现了服务与控制分离,通过将交易全过程的信息记录到区块链上,可以对差异化的制造服务进行安全及时地响应,保证整个产品生命周期的信息安全,实现高效透明的按需定制。其中,平台层交易决策的调度匹配方法是通过根据区块大小、时间要求、可靠性要求、价格要求,以服务请求者的净利润最大化为目标构建的净利润模型,在服务请求者净利润最大化的情况下,确定调度的任务信息和与任务信息相匹配的服务提供者来实现。

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