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公开(公告)号：CN118338318A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410509066.7
申请日：2024-04-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W24/02 , H04W4/029 , H04W4/40 , H04W72/50 , H04W72/566
Abstract: 本发明公开了一种无人机辅助的联邦学习用户选择和资源分配方法，属于通信技术领域。其包括如下步骤：无人机作为领导层，以全局损失最小化为优化问题，根据自身的效用函数和约束条件及用户的信息，决策出最优的无人机位置列表和对应的用户优先级列表；用户作为从属层，以用户能耗最小化为优化问题，根据所述最优的无人机位置列表和对应的用户优先级列表，以及自身的效用函数和约束条件，动态调整资源分配，直至遍历完所述最优的无人机位置列表；无人机根据用户的资源分配方案，确定最优的无人机位置和选择的用户。本发明通过同时考虑全局损失最小化和用户的能耗最小化，建立了优化问题，提升联邦学习性能的同时，减少了用户能耗。
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公开(公告)号：CN118250821A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410350252.0
申请日：2024-03-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W72/51 , H04W24/02 , H04W4/029 , H04W16/18 , H04B7/185 , H04L67/1021 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种无人机位置与资源分配联合优化方法和装置，在用户设备任务数据量、通信和计算因果性等约束下，建立了用户代价函数最小化问题，该问题对用户设备发射功率、本地计算频率、数据上传时间和无人机位置进行优化。所提出的方法首先采用Kmeans++算法对无人机位置优化，然后将资源分配问题分解为用户发射功率和本地计算频率优化子问题以及数据上传时间优化子问题。采用逐次凸逼近算法对用户发射功率和本地计算频率子问题进行求解，通过推导获得数据上传时间表达式，最终得到合适的用户发射功率、本地计算频率、数据上传时间和无人机位置，本发明通过合理的安排资源和无人机飞行的位置，降低用户设备完成任务的代价。
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公开(公告)号：CN113905354B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202111332459.8
申请日：2021-11-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W4/46 , H04W28/06 , H04L67/288 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于区域内容流行度的车载网络内容传递方法及系统，具体涉及车载网络技术领域，针对目标区域所对应内容库、以及目标区域内各个目标车辆，完成各个目标车辆对内容库中内容对象的响应，目标区域对应内容库中的各个内容对象、以及各个内容对象分别所对应的预设数据类型的数据特征值，分别针对目标区域内接收到数据筛选请求的各个目标车辆，针对数据筛选请求，获得符合数据筛选请求的内容对象并对其进行调度，通过构建效用函数，获得各个目标车辆响应的数据筛选请求的集合。通过本发明的技术方案，提升目标车辆的内容传输质量，通过最大化效用函数获得目标车辆响应的数据筛选请求集合，实现了请求成功率和请求时延的折中。
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公开(公告)号：CN114650228B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210274109.9
申请日：2022-03-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L41/14 , H04L41/0823 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种异构网络中基于计算卸载的联邦学习调度方法，首先宏基站利用用户本地的数据训练机器学习模型，用户可以将这些数据卸载到小基站附近的边缘服务器进行计算；然后综合考虑了联邦学习的精度，以及运算和通信中产生的能耗和时延，建立了优化问题，并分成了对本地学习精度和卸载决策，用户计算频率，用户资源块分配进行优化这三个子问题。通过仿真，本发明分析了在不同参数条件下所取得的效果。仿真结果表明，本发明提出的方法可以有效降低训练过程中的开销。
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公开(公告)号：CN114844549B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202210411026.X
申请日：2022-04-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种缓存辅助中继系统的资源分配方法，该方法针对具有能量缓存和数据缓存功能的多中继协作通信场景下的吞吐量最大化问题，考虑了能量因果、能量容量、数据因果和数据容量的限制，联合优化中继对选择和功率分配；该方法根据中继对选择机制确定每一时隙的接收中继和发射中继，再利用拉格朗日乘子迭代法得到发射中继的最优发射功率，保证吞吐量最大化，得到了中继对选择和功率分配的最佳方案。该方法可以合理利用传输资源和缓存资源，有效提高系统吞吐量性能。
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公开(公告)号：CN116113049A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310087682.3
申请日：2023-02-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W72/0453 , H04W72/53 , H04B7/22
Abstract: 本发明公开了一种无人机辅助的共生无线电系统资源分配方法，针对多物联网设备场景如何提高系统传输速率的问题，提出了一种无人机辅助的多个反向散射设备BD下基于共生无线电通信系统的无源传感器数据采集机制，基站给蜂窝用户发送信号的同时，地面多个物联网BD对基站发送的射频信号进行能量采集和反向散射，无人机接收BD的反向散射信号，采集地面上所有BD的数据，即所有BD与蜂窝用户共享射频源，构成了无人机辅助的基于共生无线电的数据采集模型。BD接收到基站发送的射频信号分成两部分，一部分进行能量采集用于BD自身电路消耗，另一部分采用共生无线电技术将数据发送给无人机，传输过程采用TDMA技术以减少BD间的互相干扰。
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公开(公告)号：CN115942389A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211023513.5
申请日：2022-08-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/14 , H04W4/029 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于用户位置预测的移动边缘缓存方法，该方法针对多基站缓存场景，将一部分文件缓存在具有存储功能的移动边缘网络的节点中，使得用户请求这些被缓存的文件时，可以直接通过边缘节点获得，而无需通过回程链路向服务器发送请求，避免了文件的重复传输，缓解了运营商回程链路的压力。同时引入用户位置预测机制，采用LSTM模型对用户位置进行预测，获得某一时间段内基站服务区域的用户群体，并计算得到文件请求分布。在缓存容量的限制下，通过优化全局缓存策略，构建了运营商缓存收益最大化问题，简化为背包问题，采用动态规划算法求得每个时刻每一基站缓存策略的最优解。有效降低回程链路开销，提高运营商的缓存收益。
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公开(公告)号：CN110139282B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN201910392825.5
申请日：2019-05-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的能量采集D2D通信资源分配方法，该方法首先假设已知所有时刻的系统信息，在满足蜂窝用户服务质量的条件下利用KM算法为D2D组分配信道，考虑采集能量的因果性和最大发送功率限制，分析不同时段发送功率的大小关系得到离线功率优化分配方法，然后考虑仅知道当前时刻的系统信息，将离线功率分配的最优发送功率和影响发送功率的系统参数作为训练数据集训练神经网络，得到发送功率的优化模型，进一步提出在线功率优化分配方法，最后考虑D2D用户的服务质量要求，以最大化D2D组总容量为目标优化D2D组内两个接收端的功率分配因子。本发明考虑共信道干扰和能量采集约束，优化D2D用户的信道分配和功率分配，可以提高D2D组的总容量。
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公开(公告)号：CN115103405A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210610433.3
申请日：2022-05-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/08 , H04L67/10 , H04L41/0833 , H04L41/083 , H04W4/70
Abstract: 本发明公开了一种基于D2D通信的计算卸载优化方法，基于图论的多用户任务卸载方法根据用户任务的完成截止时间和能量约束，将用户计算任务划分为时延敏感型任务与能耗敏感型任务，基于图论将空闲设备、MEC服务器以及MCC远端云服务器分别构建相应的时延权重图与能耗权重图，并定义优化目标为时延与能耗；采用最大匹配最小代价图算法求解获得卸载策略，首先求解时延权重图，获得时延敏感型任务的卸载决策及其需要的计算资源，剩余的计算资源用于能耗敏感型任务，求解能耗权重图，获得能耗敏感型任务的卸载决策；本发明通过求解出的卸载决策，降低了完成任务的时延与能耗，能够根据任务的要求，充分利用有限的计算资源完成更多的计算任务。
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