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公开(公告)号：CN103582109B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201210255693.X
申请日：2012-07-23
Applicant: 京信通信系统(中国)有限公司
IPC: H04W56/00
Abstract: 本发明公开了一种时间同步方法及装置，该方法包括：每隔第一间隔时间确定设定时长内来自终端的每个参考信号对应的时间同步估计值；在每确定一个设定时长内来自终端的每个参考信号对应的时间同步估计值之后，根据确定的时间同步估计值，调整所述第一间隔时间和用于发送时间同步估计值的第二间隔时间，并以调整后的第一间隔时间继续采集设定时长内来自终端的每个参考信号对应的时间同步估计值；以及在调整后的第二间隔时间到达时，在距离到达时间点最近的一次采集的来自终端的每个参考信号对应的时间同步估计值中，选择一个时间同步估计值并发送给所述终端。采用本发明提出的技术方案，能够较好地节省系统的资源消耗，提高时间同步的稳定性。
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公开(公告)号：CN103248599B
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201210025533.6
申请日：2012-02-06
Applicant: 京信通信系统(中国)有限公司
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明提供了一种物理下行共享信道PSDCH的物理资源映射方法和装置，主要内容为：根据无线帧中的下行子帧和/或特殊子帧可能映射的各信道类型和信号类型的不同，将子帧区分为多种映射类型，当需要针对某一子帧确定其中映射的PDSCH的物理资源时，可以根据该子帧所属的映射类型，确定其中可映射的信道类型和信号类型，进而去除PDSCH外其他信道和信号占用的RE后，剩余的RE即为PDSCH映射的物理资源。由于本发明的方案无需考虑资源指示方式，以及可应用于各种不同带宽的系统中，因此，可有效地简化并统一PDSCH资源映射方式，减少了针对PDSCH资源映射表格的计算时长，进而可以快速的完成不同带宽环境的无缝切换。
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公开(公告)号：CN102624493A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210119539.X
申请日：2012-04-20
Applicant: 京信通信系统(中国)有限公司
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明提供一种接收机解码方法，包括如下步骤：根据发射机所使用的通信协议计算所接收的码块中各个填充比特的地址；根据所述填充比特的地址对码块中对应位置的填充比特进行回填；对所述经过回填处理后的码块进行解码。本发明还提供一种接收机解码装置，通过本发明技术，避免了错误的填充比特输入解码器进行解码，彻底解决了因为填充比特错误而导致解码失败，导致整个传输块被丢弃或者重传的问题，提高了接收机的解码效率和吞吐量，降低了解码数据的误比特率。
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公开(公告)号：CN110995461A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911031015.3
申请日：2019-10-28
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(广州)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种网络故障诊断方法及介质，其中该方法包括：获取KPI指标的实时序列流，并对KPI指标的实时序列流进行截窗处理以获取KPI指标的实时序列向量；将KPI指标的实时序列向量与预先训练好的KPI指标的正常属性向量进行K-S分布检验，以判断KPI指标的实时序列向量是否分布正常；当所有KPI指标中任意一个KPI指标的实时序列向量分布出现异常时，将所有KPI指标在K-S分布检验时的偏差值按顺序排列以构成偏差值向量；采用新型引力聚类模型，根据偏差值向量获取与偏差值向量相似度最高的网络故障类别，并将网络故障类别作为网络故障诊断结果；从而无需人工介入即可实现网络故障的诊断过程，大大提高了网络智能运维的高效性和便捷性。
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公开(公告)号：CN112383368B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202011092683.X
申请日：2020-10-13
Applicant: 厦门大学 , 京信网络系统股份有限公司
IPC: H04B17/318 , H04W72/04 , H04W72/08
Abstract: 本发明公开了一种波束测量方法、介质、设备及系统，基站包括多个波束，其中，每个波束具有相应的覆盖区域；方法包括：获取每个波束对应的概率分布值，并根据概率分布值对多个波束进行排序，以及根据波束的排序进行物理层参考信号接收功率测量；根据测量结果更新每个波束对应的概率分布值，并根据更新后的概率分布值计算对应的标准差和期望值；判断标准差是否小于等于预设的最大标准差阈值；如果是，则根据期望值对多个波束进行排序，并根据排序结果依序向终端设备发送波束对应的参考信号，以及根据该参考信号对波束进行测量，以便根据测量结果选择终端设备的工作波束；能够在移动通信过程中，对波束进行有效测量，同时，提高波束测量效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113382414B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202110271324.9
申请日：2021-03-12
Applicant: 厦门大学 , 京信网络系统股份有限公司
IPC: H04W16/10 , H04W28/16 , H04W52/14 , H04W72/044
Abstract: 本发明公开了一种基于网络切片的非正交多址接入系统下行资源分配方法、介质、设备及装置，其中方法包括：获取多个用户发起的业务请求，其中，每个用户的业务请求包括对应的业务类型和信道状态信息；根据用户的业务类型为该用户分配相应的网络切片；将每个网络切片中所有用户对应的信道状态信息输入到预先构建好的资源分配模型，以便通过资源分配模型生成相应的子信道分配信息和功率调整信息，并根据子信道分配信息和功率调整信息进行多域资源分配；能够在不同网络切片场景下对用户进行资源的差异化分配，提高切片用户接入数和实现系统频谱效率与能量效率最大化的权衡。
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公开(公告)号：CN112469091B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202011221866.7
申请日：2020-11-05
Applicant: 厦门大学 , 京信网络系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于数据共享的无线通信网的多系统测量方法、介质、设备及装置，其中方法包括：对多系统的信号覆盖区域进行栅格化，并采集保存栅格化后每个栅格对应的历史测量数据，同时对各个栅格进行评级和数据处理；当用户所在栅格被评级为切换频繁栅格时，系统发送相应测量事件，用户上报测量结果，最后由系统根据所述测量结果判断用户是否需要进行切换；如果用户需要进行切换，则获取用户当前所处栅格信息，并根据用户当前所处栅格信息获取对应的历史测量数据处理结果，从而确定用户的目标小区及系统。能够实现保证用户切换成功率的同时，降低系统测量所需时间，改善用户的系统测量和切换体验。
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公开(公告)号：CN110972309A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911089450.1
申请日：2019-11-08
Applicant: 厦门大学 , 京信通信系统(广州)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种联合图信号与强化学习的超密集无线网络功率分配方法，方法包括：S1，获取无向图，并根据无向图构建邻接矩阵和权值矩阵；S2，计算每个顶点的干扰参数，并计算网络平滑度，以及根据网络平滑度计算网络环境参数；S3，对超密集无线网络的功率进行再次分配，并计算再次分配后的网络环境参数，以及根据该网络环境参数计算回报函数值；S4，根据该回报函数值进行再次分配，并计算再次分配后的网络环境参数，以及根据该网络环境参数计算回报函数值；重复步骤S4，直至得到最大累积回报函数值，停止超密集无线网络功率分配；从而实现在超密集无线网络中进行自组织、自优化的功率分配，进而降低超密集无向网络的干扰程度，有效提高网络性能。
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公开(公告)号：CN110839292B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201910966175.0
申请日：2019-10-12
Applicant: 厦门大学 , 京信网络系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于波束分配的干扰协调方法、介质、设备及装置，其中方法包括：获取宏微异构网络中每个用户的波束信息；根据波束信息获取每个微小区中每个用户的工作波束与该微小区中其他用户的工作波束之间的正交关系，并根据正交关系判断每个用户的工作波束与其他用户的工作波束是否均正交；如果否，则根据波束信息判断该用户是否存在多个可用波束；如果是，则获取每个可用波束所对应的信号与干扰噪声比，并根据每个可用波束的信号与干扰噪声比和每个可用波束与其他用户的工作波束之间的正交关系对该用户的工作波束进行选择；能够有效减少宏微异构网络下波束之间的干扰，提高频谱利用率，同时，提升网络的传输效率。
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公开(公告)号：CN110972309B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201911089450.1
申请日：2019-11-08
Applicant: 厦门大学 , 京信网络系统股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种联合图信号与强化学习的超密集无线网络功率分配方法，方法包括：S1，获取无向图，并根据无向图构建邻接矩阵和权值矩阵；S2，计算每个顶点的干扰参数，并计算网络平滑度，以及根据网络平滑度计算网络环境参数；S3，对超密集无线网络的功率进行再次分配，并计算再次分配后的网络环境参数，以及根据该网络环境参数计算回报函数值；S4，根据该回报函数值进行再次分配，并计算再次分配后的网络环境参数，以及根据该网络环境参数计算回报函数值；重复步骤S4，直至得到最大累积回报函数值，停止超密集无线网络功率分配；从而实现在超密集无线网络中进行自组织、自优化的功率分配，进而降低超密集无向网络的干扰程度，有效提高网络性能。
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