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公开(公告)号：CN108601074B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201810316647.3
申请日：2018-04-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于异构联合缓存的网络资源分配方法及装置。所述方法包括：在基于移动边缘缓存的异构联合网络中，基站缓存和D2D缓存同时存在，通过基站处MEC服务器缓存所有数据，通过用户设备缓存部分数据；当收到用户的数据请求时，根据所述异构联合网络的吞吐量约束条件、干扰约束层级、频谱因子以及功率要求，对数据传输节点进行功率分配和频谱分配，以使所述异构联合网络的整体目标效益最大。本发明将MEC服务器部署在更接近于传统的基站设施附近，用户之间使用D2D缓存模式协调数据资源，根据网络情况进行不同模式的选择，从而对网络资源进行分配管理，使得异构系统兼具基站缓存和D2D缓存的优越性，同时整体目标效益最大。
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公开(公告)号：CN110049436A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910397165.X
申请日：2019-05-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于异构频谱的分布式信道分配与共享方法及系统，方法包括：获取频谱信息、用户信息以及链路连接信息，频谱信息包括网络系统中频带信息以及每个频带的信道信息，用户信息包括用户的位置信息和小小区用户的干扰阈值信息；基于频谱信息、用户信息以及链路连接信息，确定网络系统分配和共享的优化问题；对网络系统分配和共享的优化问题求解，得到网络系统的信道分配和共享方案，以对网络系统的信道进行分配和共享。本发明实施例提供的一种基于异构频谱的分布式信道分配与共享方法及系统，提供异构频谱用于小小区用户的多小区信道接入，利用D2D用户和SUE之间的频谱共享提高频谱利用率。
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公开(公告)号：CN110022547A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910196737.8
申请日：2019-03-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W4/70 , H04W28/14 , H04L29/08 , H04N21/231
Abstract: 本发明实施例提供一种D2D网络中缓存放置方法及装置，该方法包括：获取用户的接触时长和间隔接触时长，将文件平分为多个文件块，根据预设规则进行文件块传输，得到从临近用户处获取的平均文件块个数和从基站处获取的平均文件块个数；获取传输成本，根据传输成本、接触时长、间隔接触时长、从临近用户处获取的平均文件块个数和从基站处获取的平均文件块个数，得到网络平均消耗成本和文件平均传输时延；根据网络平均消耗成本和文件平均传输时延，进行资源分配，得到缓存放置集合。本发明实施例提供的D2D网络中缓存放置方法及装置，设计基于平均消耗成本最小化的文件缓存放置方案，解决了用户终端移动场景下的移动互联网视频业务激增问题。
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公开(公告)号：CN105657750B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201511019255.3
申请日：2015-12-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种网络动态资源的计算方法及装置，本发明实施例提供的方案中，首先将具有资源供求关系的云服务提供商和用户端转化为多主多从两阶段斯坦伯格博弈模型；根据多主多从两阶段斯坦伯格博弈模型，建立云端效用函数和用户端效用函数；根据所述多主多从的斯坦伯格博弈模型计算云端最优带宽价格策略和用户端最优带宽分配策略，以用于为用户端分配网络的动态资源。应用本发明实施例所提供的方法来计算用户端的网络动态资源需求，最大化了网络性能，满足了用户端的网络动态资源需求，增强用户的体验值。
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公开(公告)号：CN108495340A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810316613.4
申请日：2018-04-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于异构混合缓存的网络资源分配方法及装置。所述方法包括：在基于移动边缘缓存的异构混合网络中，基站缓存和D2D缓存同时存在，通过基站处MEC服务器缓存所有数据，通过用户设备缓存部分数据；当收到用户的数据请求时，根据所述异构混合网络的功率资源约束条件、信道资源约束条件及干扰约束层级约束条件，对数据传输节点进行功率分配和频谱分配，以使所述异构混合网络的资源利用率最高。本发明将MEC服务器部署在更接近于传统的基站设施附近，用户之间使用D2D缓存模式协调数据资源，根据网络情况选择不同模式，从而对网络资源进行分配管理，使异构系统兼具基站缓存和D2D缓存的优越性，并使系统资源利用率最高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106851833A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611238670.2
申请日：2016-12-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W72/04 , H04B7/0456 , H04B17/391
CPC classification number: H04W72/042 , H04B7/0456 , H04B17/391 , H04W72/0473
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于最大比传输预编码的MIMO功率分配方法及系统，该方法包括：获取最大比传输预编码的多输入多输出系统的终端和基站的射频电路增益的幅度和相位，确定上行信道模型和下行信道模型。根据上行信道模型和下行信道模型，确定近似和速率。根据近似和速率，建立以最大化近似和速率为目标的非凸性优化函数。通过将函数由非凸性转换为凸性的公式，将非凸性优化函数转化为凸性优化函数。在近似和速率最大时，确定凸性优化函数的最优解，根据最优解配置多输入多输出系统的下行功率。通过本发明的基于最大比传输预编码的MIMO功率分配方法，实现提高通信系统资源配置的合理性，节约系统的通信资源。
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公开(公告)号：CN108495340B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201810316613.4
申请日：2018-04-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于异构混合缓存的网络资源分配方法及装置。所述方法包括：在基于移动边缘缓存的异构混合网络中，基站缓存和D2D缓存同时存在，通过基站处MEC服务器缓存所有数据，通过用户设备缓存部分数据；当收到用户的数据请求时，根据所述异构混合网络的功率资源约束条件、信道资源约束条件及干扰约束层级约束条件，对数据传输节点进行功率分配和频谱分配，以使所述异构混合网络的资源利用率最高。本发明将MEC服务器部署在更接近于传统的基站设施附近，用户之间使用D2D缓存模式协调数据资源，根据网络情况选择不同模式，从而对网络资源进行分配管理，使异构系统兼具基站缓存和D2D缓存的优越性，并使系统资源利用率最高。
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公开(公告)号：CN106603133B
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201611237407.1
申请日：2016-12-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/0426 , H04W52/14 , H04W52/26
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于迫零预编码的非匹配信道功率分配方法及系统，该方法包括：获取并根据迫零预编码的多输入多输出系统的终端和基站的射频电路增益的幅度和相位，建立上行信道模型和下行信道模型。根据上行信道模型和下行信道模型，确定近似和速率。根据近似和速率，建立以最大化近似和速率为目标的优化函数。在基站侧的收发电路匹配，终端侧的收发电路不匹配时，根据优化函数，通过注水定理，确定基站功率分配的最优解。或在终端侧的收发电路匹配，基站侧的收发电路不匹配时，根据优化函数，通过将函数由非凸性转换为凸性的公式，确定使近似和速率最大的最优解。根据最优解，配置多输入多输出系统的下行功率。
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公开(公告)号：CN110022547B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201910196737.8
申请日：2019-03-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W4/70 , H04W28/14 , H04L29/08 , H04N21/231
Abstract: 本发明实施例提供一种D2D网络中缓存放置方法及装置，该方法包括：获取用户的接触时长和间隔接触时长，将文件平分为多个文件块，根据预设规则进行文件块传输，得到从临近用户处获取的平均文件块个数和从基站处获取的平均文件块个数；获取传输成本，根据传输成本、接触时长、间隔接触时长、从临近用户处获取的平均文件块个数和从基站处获取的平均文件块个数，得到网络平均消耗成本和文件平均传输时延；根据网络平均消耗成本和文件平均传输时延，进行资源分配，得到缓存放置集合。本发明实施例提供的D2D网络中缓存放置方法及装置，设计基于平均消耗成本最小化的文件缓存放置方案，解决了用户终端移动场景下的移动互联网视频业务激增问题。
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公开(公告)号：CN107171704B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201710434668.0
申请日：2017-06-09
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04B7/0426 , H04W52/14 , H04W52/26
Abstract: 本发明提供一种大规模MIMO系统的上行功率控制方法及装置，该方法包括：S1，根据系统和速率上界建立非凸性优化函数，并将所述非凸性优化函数转化为凸性优化函数；S2，根据所述凸性优化函数，获取小区内用户设备的功率分配结果。这样在满足本小区内用户设备速率需求的同时，使得大规模MIMO系统内所有用户设备的速率之和达到最大，充分发挥了大规模MIMO系统的潜力。
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