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公开(公告)号：CN106850859A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710192747.5
申请日：2017-03-28
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/721
CPC classification number: H04L67/327 , H04L45/124
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN的CDN网络的用户请求分配方法。SDN通过控制器对底层CDN网络设备进行集中式管理，同时可以实时收集网络全局信息，用来形成CDN网络中用户请求重定向的智能决策。智能中心作为全局大脑，不受单个SDN控制器处理能力有限的约束，一些计算量较大、运算复杂的决策转移到部署在的智能中心的决策模块进行，可减轻SDN控制器的压力，运用高效的智能算法，形成跨域智能决策，同时使网络功能具有更强的扩展性。智能中心的决策模块进一步采用基于MPC的用户请求分配算法，能有效降低用户平均响应时间，提高用户带宽满足度，同时保证系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN102497348A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110426013.1
申请日：2011-12-18
Applicant: 浙江大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开一种基于压缩感知技术的提高滤波器组多载波通信系统（FBMC）抗时域脉冲干扰能力的方法，其包括对FBMC系统发送端和接收端的信号处理，在发送端的信号处理包括：（1）对信号进行基带调制并进行串并变换；（2）在并行信号中随机插入零值，但是要求插入的零值个数固定；（3）对插入零值的并行信号进行FBMC多载波调制，然后对信号进行数模变换等操作，发送出去；在接收端的信号处理包括：（a）将接收到的信号调制到低频并进行模数变换，并将信号进行串并变换；（b）将并行信号进行处理，用以恢复时域的干扰信号，再将恢复出的干扰信号与原并行信号作运算；（c）将（b）运算后的结果进行多载波解调，恢复出原始信号。
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公开(公告)号：CN101895376A
公开(公告)日：2010-11-24
申请号：CN201010248898.6
申请日：2010-08-06
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开一种用于实现多跳无线网络中数据广播的传输方法，包括：各数据发送端在每个发送时隙随机选取一个数据包进行发送；中继节点在接收到上一跳节点发送的数据包后，或者在接收到的数据包中选择两个进行异或计算向下一跳节点发送而丢弃其余的数据包，或者在接收到的数据包中随机选择一个向下一跳节点广播，其余数据包丢弃；各数据接收端在从上一跳中继节点接收数据包后利用所接收到的数据包进行LT解码直至数据发送端所存储的待广播数据包全部恢复才停止接收数据包，并向发送端发送反馈信息说明接收成功；当一个数据发送端接收到所有数据接收端所发送的反馈信息后，所有数据发送端停止发送当前存储的带广播数据。
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公开(公告)号：CN118714311B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202410792434.3
申请日：2024-06-19
Applicant: 浙江大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/60 , G06T9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于交替学习的信道自适应稀疏语义视觉通信方法、系统，包括：将待处理图像输入至预先训练好的编码器中，得到第一语义嵌入表示；对第一语义嵌入表示进行展开，得到第一张量；将第一张量与第一语义基底相乘进行量化，得到二维稀疏表示；将二维稀疏表示通过信道进行传输，得到噪声信号；当信道的信噪比小于阈值时，通过预先训练的去噪模块对噪声信号进行去噪，得到第二张量；当信道的信噪比大于阈值时，将噪声信号作为第二张量；将第二张量与第二语义基底相乘进行去量化，得到第三张量；对第三张量进行降维，得到第二语义嵌入表示；将第二语义嵌入表示输入至预先训练好的解码器中，得到还原的图像。
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公开(公告)号：CN118714311A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410792434.3
申请日：2024-06-19
Applicant: 浙江大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/60 , G06T9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于交替学习的信道自适应稀疏语义视觉通信方法、系统，包括：将待处理图像输入至预先训练好的编码器中，得到第一语义嵌入表示；对第一语义嵌入表示进行展开，得到第一张量；将第一张量与第一语义基底相乘进行量化，得到二维稀疏表示；将二维稀疏表示通过信道进行传输，得到噪声信号；当信道的信噪比小于阈值时，通过预先训练的去噪模块对噪声信号进行去噪，得到第二张量；当信道的信噪比大于阈值时，将噪声信号作为第二张量；将第二张量与第二语义基底相乘进行去量化，得到第三张量；对第三张量进行降维，得到第二语义嵌入表示；将第二语义嵌入表示输入至预先训练好的解码器中，得到还原的图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112770357B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110025088.2
申请日：2021-01-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的无线网络拥塞控制方法，属于无线网络资源管理以及强化学习领域。该方法包括：无线接入网信息预测网络的初始化和预训练，奖励函数再分配网络的初始化和预训练，动作控制网络、价值评价网络和表示网络的初始化和训练，最后实现无线网络拥塞控制。本发明得到的拥塞控制方法相较于以往的传统拥塞控制方法，能得到更高的吞吐量和更低的往返时间，并具有更好的公平性。
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公开(公告)号：CN113811009A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111118071.8
申请日：2021-09-24
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征提取强化学习的多基站协同无线网络资源分配方法，明通过图注意力机制提取各5G基站的位置信息和空间特征，并用长短期记忆机制学习网络用户的行为习惯，提取时间特征，分析各个切片数据包在时空上的波动情况，相较于基于优化算法以及遗传算法的资源分配策略以及基于传统强化学习的资源分配策略，能够得到更高的系统回报，即更高的频谱效率和更好的用户体验，同时可以适应动态变化的环境，更具灵活性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111182637A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911347500.1
申请日：2019-12-24
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗强化学习的无线网络资源分配方法，属于无线资源分配以及强化学习领域。该方法包括：生成器网络G和鉴别器网络D的初始化，执行资源分配，训练生成器网络G和鉴别器网络D的权重，最后实现无线网络资源分配。本发明得到的资源分配策略相较于基于DQN的资源分配方法以及平均分配资源的方法，能得到更高的系统回报值，即更高的频谱效率和更好的用户体验。
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公开(公告)号：CN107135523A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710272575.2
申请日：2017-04-24
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于软件定义网络的802.11无线接入网的管理方法。802.11无线接入网包括SDN控制器、网络应用和一个以上无线接入点。无线接入点负责处理无线终端发送的802.11帧以及向无线终端发送802.11帧，同时，无线接入点通过OpenFlow协议扩展功能接口向SDN控制器上报接入请求、链路状况以及事件触发消息，SDN控制器处理无线接入点发送的OpenFlow消息，向无线接入点下发建立虚拟无线接入点、接收信号强度指示触发器的请求，SDN控制器向上层的网络应用提供开发网络应用的REST接口，网络应用负责对无线终端接入、切换行为以及干扰状况和信道配置进行管理。本发明实现了对802.11无线接入网进行集中式管理，使得SDN控制器既能管理核心网又能管理无线接入网。
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公开(公告)号：CN101902797B
公开(公告)日：2012-11-21
申请号：CN201010226050.3
申请日：2010-07-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了面向矩阵式无线传感器网络的分块式随机路由的选择方法：(1)以设定的概率随机选择网络中传感器节点为路径开启节点，路径开启节点根据其节点编号选择所对应的路径终止节点；(2)路径开启节点成为准备发送数据包的节点，根据所对应的路径终止节点的编号执行后续步骤；(3)准备发送数据包的节点根据其节点编号判断是选择汇聚节点为接收其数据包的下一跳节点从而结束随机路由选择，或是选择其他下一跳节点接收其数据包；(4)下一跳节点判断所接收的数据包中的编号信息中是否存在其自身节点编号从而选择以更新后数据包或以所接收的数据包作为该下一跳节点在下一步路径选择中所要发送的数据包并返回执行步骤(3)。
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