一种基于最小化乘性路损的基站及智能反射面选择方法

    公开(公告)号:CN113993180A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111096343.9

    申请日:2021-09-15

    Abstract: 本发明提出了一种基于最小化乘性路损的基站及智能反射面选择方法。考虑到无源的智能反射面融入现有网络,改变原有空间能量分布,需要重新设计用户服务站点的选择,智能反射面的远场大尺度衰落特性符合乘性路损模型,故优先选择乘性路损小的智能反射面和基站,但所选反射链路可能被遮挡,因此需要测量比较SINR是否满足数据传输要求,设计了SINR不满足要求时的后续处理方法,更加具有可靠性,通过设置一个智能反射面服务半径,合理地缩小搜索范围,减小信令开销和时延。

    一种6G下异构无人机网络切换参数设定方法

    公开(公告)号:CN113993102A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111227397.4

    申请日:2021-10-21

    Abstract: 本发明提供一种6G下异构无人机网络切换参数设定方法。多层无人机网络能满足更复杂的用户需求,为保证服务的连续性,切换参数需要细致的设定。在所述方法中,建立无人机基站与用户的距离等效模型,应用等效模型可以等效计算出任何一层无人机基站满足切换、切换失败、乒乓条件时与用户的水平距离,以切换失败概率与乒乓效应概率为指标,设定最优的切换参数。具体为,以无人机基站发射功率、高度等参数、环境参数和用户速度参数为输入参数,比较各个切换参数下、各个层之间切换失败概率与乒乓效应概率,选择并设定其中切换失败概率与乒乓效应概率相加或加权相加的最小时的切换参数,完成各个层之间特定的切换参数设定,包括切换触发时间和裕度。

    一种面向三维空间移动无人机用户的切换参数配置方法

    公开(公告)号:CN113993099A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111105040.9

    申请日:2021-09-15

    Abstract: 异构网络和无人机的高动态移动提高网络容量的同时也带来了移动管理的巨大挑战;因此,本发明实例研究了一种面向三维空间移动无人机用户的切换参数配置方法。具体如下:首先获取目标异构场景的部署参数,推导得到近似以小基站为中心的半球状切换触发边界;再引入对无人机三维移动的建模,从而推导出切换触发概率表达式;其次,基于切换触发概率,得到失败概率和乒乓概率关于部署和切换参数TTT、offset的表达式,从而使用切换失败概率和乒乓概率这一对切换指标来联合表征通信系统的切换性能;最后就可得到最优的参数方案。本发明采用触发边界的切换建模方式,考虑无人机的三维移动影响,最优化无人机三维移动参数和切换参数。

    一种空间约束下无人机辅助网络的干扰协调方法

    公开(公告)号:CN113993067A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111102929.1

    申请日:2021-09-15

    Abstract: 无人机凭借其大概率视距链路和快速部署能力,成为空天地一体化网络中实现热点分流重要网络单元。本发明实施提供了一种考虑无人机与宏基站空间约束的无人机辅助网络干扰协调方法,通过设定无人机与宏站的约束距离D确定小区中心区域与小区边缘区域.为避免跨层干扰,将无人机部署在小区边缘,并设计了三种服务模式:小区中心用户,由宏基站服务;小区边缘用户选择接收信号功率最强的无人机为其服务无人机,并判断其与宏站接收功率的比值γ′,若γ′大于给定阈值γ,则由无人机单独服务,若γ′小于给定阈值γ,则由宏站与无人机协同传输进行干扰管理。根据覆盖、容量性能,调整无人机高度、密度、约束半径、功率阈值等参数,最优化网络性能。

    一种基于链路稳定优先的空天地一体化网络路由方法

    公开(公告)号:CN113825201A

    公开(公告)日:2021-12-21

    申请号:CN202110933146.1

    申请日:2021-08-11

    Abstract: 本发明提供基于链路稳定优先的空天地一体化网络路由方法。在所提出的路由方法中,节点之间根据相对运动速度与运动方向,并根据节点间的链路状态,权值量化后的节点间链路的持续时间。并考虑节约频繁的路由重组操作造成的信令开销,本发明通过选择链路持续时间最长的路径作为路由路径,确保节点在高动态网络拓扑下仍能维持正常数据传输服务。与传统RIP路由协议相比,随着节点数目的增加,将链路持续时间考虑在路由选择准则,随着节点数目的增加,路由表更新周期逐渐稳定在链路持续时间阈值10s附近在牺牲一定端到端时延的基础上,对网络鲁棒性上具有其明显优越性。

    一种基于时间相关性的无人机基站群组部署方法

    公开(公告)号:CN110430577B

    公开(公告)日:2021-11-30

    申请号:CN201910724873.X

    申请日:2019-08-06

    Abstract: 本发明提供了一种基于时间相关性的无人机基站群组部署方法。在所述方法中,地面基站的覆盖盲区作为无人机基站群组覆盖的目标区域,根据目标区域的环境参数(位置、大小、建筑物平均高度)确定无人机基站群组的部署位置和部署范围。由于无人机基站传输时,三维空间信道中视距和非视距链路之间的转换及障碍物的遮挡情况的变化导致了链路状况波动,瞬时速率不再能准确表征网络的平均速率,因此引入时间相关性,并获取大尺度时间的网络性能。具体地,用干扰相关系数度量时间相关性,用联合覆盖率表征大尺度时间的网络性能,根据联合覆盖率随无人机基站群组的部署高度和群内无人机基站数量的变化关系,确定最优的部署高度和无人机基站的数量。

    一种针对高速移动场景下时变信道的SRS周期配置方法

    公开(公告)号:CN113645001A

    公开(公告)日:2021-11-12

    申请号:CN202110927932.0

    申请日:2021-08-11

    Abstract: 本发明公开了一种针对高速移动场景下时变信道的SRS周期配置方法,包括:获取协作范围内各个基站到终端的瞬时信道信息H以及终端的移动速率v,构建信道状态信息时变模型;基于上述时变模型,引入基于确定性等同的波束赋形算法设计,得到在瞬时信道信息获取后一段时间内的发送权值设计以及容量性能;根据容量性能随时间变化,确定最优SRS周期,协作范围内终端统一配置;终端根据确定的SRS周期进行SRS传输。采用本发明,能够保证SRS周期内较小的容量性能损失,从而维持系统性能的稳定。

    一种基于Backhaul容量感知的用户为中心无人机群组构建方法

    公开(公告)号:CN110392350B

    公开(公告)日:2021-05-07

    申请号:CN201910720510.9

    申请日:2019-08-06

    Abstract: 由于无人机基站的高动态移动性和大概率视距链路,无人机通信成为B5G/6G网络重要解决方案,然而,无人机基站的非理想Backhaul链路限制了用户数据的传输,成为网络容量提升的瓶颈。本发明实施例提供一种基于Backhaul容量感知的用户为中心无人机群组构建方法,基于无人机Backhaul链路容量大小和参考信号接收功率计算的BRSRP值,为用户动态构建无人机群组,使用户始终感觉处于小区中心。特殊地,网络中BRSRP值最大的N个无人机构成用户的无人机群组,群组中RSRP最大的无人机作为用户的服务站,从而实现backhaul链路容量的分集增益。仿真结果表明,网络信干比覆盖率随着群组大小的增加而增加。

    一种面向未来5G网络的虚拟UE传输任务分配装置和方法

    公开(公告)号:CN109041113B

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN201810783448.3

    申请日:2018-07-17

    Abstract: 本发明实例提供了一种面向5G未来网络的虚拟UE传输任务分配装置和方法。本发明所提供的传输任务分配装置设置于用户所连的小站中。该装置接收用户的请求并为用户组建虚拟UE,同时根据潜在的虚拟UE从用户的信道条件和位置,为每个虚拟UE的主用户分配为其协助传输的从用户。然后建立能耗模型计算虚拟UE的总耗电量,包括基站的发射能耗,从用户的接收能耗,从用户的发射能耗,及主用户的接收能耗,利用获取的context信息(主用户的业务速率需求、剩余电量,从用户的传输速率等),通过求解能耗最小的最优化问题得到传输任务分配方案。本发明的虚拟UE传输任务分配方法可使得低电量的用户在其他用户的协助下满足其业务数据需求。

    一种利用反射波束补充覆盖的无人机基站部署方法

    公开(公告)号:CN112367668A

    公开(公告)日:2021-02-12

    申请号:CN202011199918.5

    申请日:2020-10-30

    Abstract: 本发明提供了一种利用反射波束补充覆盖的无人机基站部署方法。具体的,当无人机和用户之间的直射波束没有被阻塞时,利用直射波束进行覆盖,当直射波束被阻塞时,利用反射波束进行覆盖补充,发挥反射波束的覆盖潜力,扩充无人机的覆盖区域,有效降低用户的中断概率。首先建模分析建筑物对无人机毫米波传播的影响,选用路径长度最短的一阶反射径进行服务,推导服务一阶反射波束的垂直投影长度s的概率密度表达式,最终得到无人机基站的覆盖率,将目标覆盖区域的实际传播环境参数如建筑物的密度、平均高度等带入覆盖率表达式,根据覆盖率随无人机部署参数的变化关系,得到使覆盖性能最优的无人机部署高度、密度,对实际无人机基站的部署提供指导。

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