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公开(公告)号：CN103476039B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310416172.2
申请日：2013-09-12
Applicant: 东南大学
CPC classification number: Y02D70/122
Abstract: 本发明公开了一种基于载波聚合的时频增强小区间干扰协调方法，定义发送用户物理下行控制信道的成员载波为主成员载波，发送用户物理下行共享信道的成员载波为辅成员载波；考虑距离中心宏站较近的位置有numpico个pico eNB，且pico eNB之间的距离较远的场景；对pico进行小区范围扩展；中心宏小区是干扰源小区，pico用户受到来自中心宏小区的严重的下行干扰；按照每个成员载波的中心频点由低到高排序；进行小区特定的候选PCC的配置、低功率PDSCH子帧的配置、小区特定的候选SCC的配置和成员载波的调度。在保证所有小区作为一个系统的频谱效率的前提下，pico小区的用户PDCCH SINR和PDSCHSINR有较大改善，边缘用户吞吐量和小区吞吐量有较大增益。
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公开(公告)号：CN105515629A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510981422.6
申请日：2015-12-23
Applicant: 东南大学
CPC classification number: H04B7/0404 , H04W16/26 , H04W16/28 , H04W24/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进粒子群优化的LTE网络覆盖优化方法，其包括初始化网络构成；设置候选天线倾角集合和天线倾角调整尺度；计算当前天线倾角集合对应的系统效用，即负载约束下系统覆盖的用户数；判断是否满足负载约束，重新初始化不满足负载约束的天线倾角集合；记录自身及全局最优天线倾角集合；更新候选天线倾角集合和天线倾角调整尺度；设置各天线倾角。该方法通过将天线倾角与改进粒子群优化中的粒子位置相联系，利用改进粒子群优化基站（eNB）的天线倾角，在保证网络负载约束的同时，获得网络覆盖性能的极大提升。
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公开(公告)号：CN105188125A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510475281.0
申请日：2015-08-05
Applicant: 东南大学
IPC: H04W52/26
CPC classification number: H04W52/267
Abstract: 本发明公开了一种无线网络能效谱效联合优化的功率分配方法，包括定义一种能效和谱效联合优化的代价函数，通过对代价函数的迭代求解获得能效、谱效的折衷。在每次迭代中，先寻找用户速率的下限来近似用户速率，再通过梯度法更新基站最佳总发射功率，最后利用拉格朗日对偶的方法对用户功率进行分配。当用户功率收敛时，迭代结束并获得最佳用户功率分配。本发明给出了一种能实现谱效和能效联合优化的有效、快速的功率分配方法，避免了暴力求解方法带来的复杂度。同时，运营商可以通过调节加权系数，灵活配置谱效和能效之间的比重，从而实现能效和谱效的折衷。
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公开(公告)号：CN105188080A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510474466.X
申请日：2015-08-05
Applicant: 东南大学
IPC: H04W24/04
CPC classification number: H04W24/04
Abstract: 本发明公开了一种移动通信网络中基于直推式置信机和假设检验的小区中断检测方法。本发明首先通过直推式置信机给出待检测数据点与正常小区或者异常小区的匹配度，然后根据匹配度信息进行假设检验。假设检验中根据匹配度定义了一种数据点判决为正常小区和异常小区的判决信息量，然后根据判决信息量定义判决准则，利用序贯检测进行最终判决。该方法判决准确度高，误警率低。采用本发明中的方法，能够通过调节阈值在判决的准确度和复杂度之间得到协调。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104796902A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510246926.3
申请日：2015-05-14
Applicant: 东南大学
IPC: H04W16/10
CPC classification number: H04W16/10
Abstract: 本发明公开了一种超密集网络中基于图着色的频域资源分配方法，利用干扰关系图反映小站之间的干扰情况，然后采基于传统图着色Brelaz算法的复用算法对该干扰关系图着色，并根据着色结果为每个用户分配子频带，从而达到减小小站之间干扰的目的。本方法能够显著减小小站之间的干扰，从而提高系统总吞吐量和边缘吞吐量。
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公开(公告)号：CN102891711B
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201210327015.X
申请日：2012-09-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明是一种多点协作场景下的用户选择方法，该方法基于ZF(ZeroForcing)预编码方式，同时考虑小区内干扰和小区间干扰，进行多用户MIMO的用户选择。考虑到小区边缘用户受到其它小区的干扰比较严重，算法先考虑小区间干扰，然后考虑小区内干扰。协作基站根据用户反馈的信道状态信息，通过所提出的用户选择策略，使得小区边缘得到调度的用户服务信号质量尽量最优以及干扰尽可能最小化。根据提出的用户选择方法选择用户，配合预编码方式，可以有效地降低小区间干扰和小区内干扰，因而可以显著提高小区边缘用户的系统性能。
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公开(公告)号：CN103068004B
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201210589779.6
申请日：2012-12-29
Applicant: 东南大学
IPC: H04W48/06
Abstract: 本发明公开了一种移动通信网络中的准入控制方法，通过考虑机会调度与不同服务质量保障，本发明可在不影响网络已存在用户QoS满意度的情况下尽量接入更多用户。首先对所有最小速率需求用户均设置其多用户分集增益为1，然后计算接入一个新MRR用户所需资源数，再更新所有MRR用户的MDG并用其迭代计算新接入MRR用户所需资源数。当迭代结果稳定时，若新接入MRR用户的最小速率需求可以被网络严格满足，它才可成功接入网络，否则阻塞它。接着计算接入一个新尽力而为BE用户可分配的资源数，并用其计算全网总效用函数的改变，当且新接入BE用户可提升全网总效用函数时，它才可成功接入网络，否则阻塞它，停止算法。
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公开(公告)号：CN103945442A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410191589.8
申请日：2014-05-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出一种移动通信系统中基于线性预测原理的系统异常检测方法。该方法利用异常检测器对系统的各种关键性能指标(Key Performance Indicator，KPI)进行监测，若KPI值出现剧烈变化则判定系统出现异常。所述异常检测器由线性预测器和判决器组成，所述线性预测器由最小均方误差算法实现，利用系统前N时刻的KPI采样值预测当前时刻的KPI值，计算并输出采样值和预测值之间的预测误差；所述判决器对预测误差进行标准化处理，如果标准化结果的绝对值大于10，则判定系统出现异常，反之，判断系统运行正常。本发明提出的系统异常检测方法能够对系统运行环境变化或者用户行为变化等非系统故障引起的系统性能变化作出自适应的调整，并准确检测到由系统故障引起的异常现象。
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公开(公告)号：CN103906211A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410153805.X
申请日：2014-04-16
Applicant: 东南大学
CPC classification number: H04W52/0206 , Y02D70/126
Abstract: 本发明公开了一种基于优选关闭基站的网络节能方法，首先定义用户的接入函数、基站的负载函数与能耗函数，利用定义的函数估计关闭某个基站给整个网络带来的负载增加的代价，设计基于网络代价大小的基站排序方法，最后根据基站排序，优先关闭节能效果好的基站，将用户按照网络负载增加最小的原则完成切换。采用本发明的优选基站关闭方法，能够减少网络能量整体消耗，性能接近穷举求解的最优值，同时使得计算的复杂度大大降低。
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