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公开(公告)号：CN110972227B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201911136083.6
申请日：2019-11-19
Applicant: 三峡大学
Abstract: 通过机会移动网络卸载蜂窝流量的种子节点选择方法，通过蜂窝网络传递到移动网络中某些选定的初始种子，然后通过使用机会通信方式免费的传播，移动网络中所有的节点都能够访问蜂窝网络；在考虑直接通过蜂窝网络传输的成本和所传播内容的新鲜度的基础上，找到最佳数量的初始种子，以最大程度地提高总体内容效用值；定义内容效用值增益，计算通过蜂窝网络传递内容的最优副本数量k；基于种子选择方法，来找到初始种子的最佳数量，使网络中节点的总体内容效用值最大化。本发明方法考虑内容的新鲜度和从蜂窝网络到初始种子的传输成本，为了解决效用优化问题，提出了两种种子选择方法来找到初始种子的最佳数量，使网络中节点的总体内容效用值最大化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113115362A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110411328.2
申请日：2021-04-16
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明实施例提供一种协同边缘缓存方法及装置，首先获取边缘缓存系统的覆盖范围内各用户终端在对应的边缘设备触发的内容请求；然后以边缘缓存系统的系统能耗最小为优化目标，以边缘缓存系统中请求处理主体唯一、边缘缓存系统中各边缘设备的缓存容量限制以及用户终端允许的请求延迟限制为约束条件，基于内容请求，采用强化学习算法确定内容请求对应的最优协同边缘缓存策略；最后基于最优协同边缘缓存策略，对内容请求对应的内容进行处理。可以确定出最优协同边缘缓存策略，使得边缘缓存系统的系统能耗降至最低，减少了边缘缓存系统的应用成本，提高了MBS下所有协同SBS的缓存利用率，减少回程流量的负载。
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公开(公告)号：CN111428774A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010197726.4
申请日：2020-03-19
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明实施例提供一种移动社交网络中发现社团的方法及装置，其中方法包括获取移动社交网络中单位时间内的两两节点之间的分离时间，根据所述两两节点之间的分离时间确定移动社交网络中的社团。本发明利用分离时间，而不是接触间隔时间、接触持续时间，能够更加准确地描述节点间的亲密关系，进而确定出移动社交网络中的社团，通过大量的真实数据集的仿真实验，本发明的在移动社交网络中发现社团的方法能够准确反映出社团的演化规律，与人类日常的行为规律一致。
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公开(公告)号：CN110856227A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911132825.8
申请日：2019-11-19
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法，包括：获取每一移动用户MU中的应用程序可容忍的最大时延；基于所述最大时延构建反向拍卖优化算法模型，所述反向拍卖优化算法模型的目标是最大化运营商MNO的收益，所述反向拍卖优化算法模型的约束条件包括确保每一MU的传输延迟不超过对应的最大延迟阈值；利用贪婪获胜者选择算法选择获胜WiFi接入点分配给MU。本发明实施例提供的基于贪婪算法和反向拍卖的WiFi卸载激励方法，从商业角度将Wi-Fi卸载问题转化为基于反向拍卖的激励问题，旨在最大化MNO的收益，并且提出一种新的基于延迟约束和反向竞价的激励机制来刺激Wi-Fi接入点参与数据卸载过程。
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公开(公告)号：CN108601056A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810858255.X
申请日：2018-07-31
Applicant: 三峡大学
IPC: H04W40/02
Abstract: 面向最大数据传输概率的路由机制工作方法，每个节点都利用自己的缓存记录与其它节点的历史接触时间间隔，节点i和j之间记录的历史接触时间间隔用 表示，代表第k次记录的节点i和j之间的历史接触时间间隔；利用存储的接触历史记录，每个节点计算和其他节点的接触频率；每个节点根据存储的历史数据计算到其他节点的k-hop机会转发路径的最大数据传递概率；每个节点根据到目的节点的最大数据传递概率以及是否到达目的节点，来确定是否转发数据。本发明旨在从多跳和分布式的角度对节点的社交接触特征进行研究，并且为机会移动网络设计一种面向最大数据传输率的路由机制。这种路由机制不仅可以大大提高数据的传输成功率，而且可以尽可能地减少数据的传输开销。
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公开(公告)号：CN107318117A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710437686.4
申请日：2017-06-12
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种占空比机会移动网络中基于预期的接触值的自适应工作方法，包括四个步骤：每个节点都利用自己的缓存记录与其它节点的历史接触时间间隔，在每个周期的开始时间，每个节点将周期长度T分为np个时隙，并且更新与其它节点在上一个周期内的最后一次接触时间。在更新完与其它节点在上一个周期内的最后一次接触时间后，利用存储的接触历史记录，每个节点计算在当前周期内每个时隙的预期的接触值。网络中的每个节点将会选择nw个时隙唤醒，并且这nw个时隙有更大的预期的接触值。上述的过程在每个周期的开始时间重复进行，这样网络中的每个节点就可以在每个周期的开始时间自适应地设定自己的工作方法。本发明不仅可以大大降低节点的能量消耗，而且可以尽可能地最小化降低网络性能。
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