基于分层调制的无线中继安全转发方法

    公开(公告)号:CN102364903A

    公开(公告)日:2012-02-29

    申请号:CN201110358208.7

    申请日:2011-11-11

    Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域,提出了一种基于分层调制的无线中继安全转发方法。该方法中:在第一传输时隙,基站同时将广播消息和中继转发标志消息经分别调制后的信号叠加并发送,其中,广播消息信号发射功率大于中继转发标志消息信号发射功率;中继收到叠加信号后,先从中解码出广播消息,根据解码出的广播消息重建广播消息信号;中继从收到的叠加信号中减去重建的广播消息信号,得到中继转发标志消息信号;中继根据中继转发标志消息信号解码出中继转发标志消息;在第二传输时隙,根据中继转发标志消息,中继转发基站的广播消息给用户或者基站广播新的数据。本发明的方法提高了无线中继协同通信的信息安全程度,同时还可以减小广播的传输时延。

    一种多跳协同网络的多业务分集调度方法

    公开(公告)号:CN102036356A

    公开(公告)日:2011-04-27

    申请号:CN200910178814.3

    申请日:2009-09-27

    Abstract: 公开了一种用于多跳协同网络中的多业务调度方法,包括:基于所述多跳协同网络中不同的QoS参数分别建立各自的性能评估子模型;基于所述各个子模型生成用于评估所述多跳协同网络的总体服务质量的资源调度总模型;基于所述资源调度总模型建立最优化模型;以及基于所述最优化模型对所述多跳协同网络中的通信统进行资源调度分配。根据该方法,能够从用户对服务质量的满意度出发实现系统资源的合理分配,并能灵活的满足资源调度中各种QoS指标。

    移动通信网络中多跳中继时分双工自适应传输方法和装置

    公开(公告)号:CN101257439A

    公开(公告)日:2008-09-03

    申请号:CN200810000881.1

    申请日:2008-01-25

    Abstract: 本发明公开了移动通信网络中多跳中继时分双工自适应传输方法,包括:按照基站与所连接最远的中继站之间最大时延确定传输帧数;在各帧之间的负载差值最小时,按照基站和各个中间站之间负载比例确定各帧的传输跳数,按照各传输跳数间的负载比例分配时隙;按照确定好的帧数和跳数传输数据。确定各帧传输跳数的过程中,判断所述负载差值是否大于预定的阈值,如果大于,则进行负载均衡;在数据的传输过程中,判断中继站测量的信噪比是否大于阈值,如果大于,可重利用空间。本发明还公开了移动通信网络中多跳中继时分双工自适应传输装置。本发明可将根据网络的负载、传输的跳数自动调节帧结构,有效利用带宽资源,提高了系统吞吐量。

    基于智能反射表面辅助边缘网络的资源分配方法及系统

    公开(公告)号:CN114885417B

    公开(公告)日:2025-02-07

    申请号:CN202210179541.X

    申请日:2022-02-25

    Abstract: 本申请提供的一种基于智能反射表面辅助边缘网络的资源分配方法及系统,通过优化用户‑基站关联,确定计算卸载策略、资源分配策略和IRS相移设计策略以最小化所有用户的长期总能耗,同时保证用户的服务质量。由于用户和基站关联决策时间变化尺度大于计算卸载、资源分配和相移设计策略,本申请提出双时间尺度算法,将大尺度时间划分为大尺度时隙和小尺度时隙。对于大尺度时隙的用户‑基站关联问题,采用具有低复杂度的匹配算法进行一对多匹配。在小尺度时隙上,采用深度Q网络算法学习计算卸载、资源分配和IRS相移设计策略,可以适应无线环境的动态性,本申请的资源分配方法可以有效降低边缘网络能耗。

    基于SDN与NFV的服务功能链SFC资源分配方法及电子设备

    公开(公告)号:CN114205317B

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202111229430.7

    申请日:2021-10-21

    Abstract: 本申请提供基于SDN与NFV的服务功能链SFC资源分配方法及电子设备,其中,方法包括:基于软件定义网络SDN与网络功能虚拟化技术NFV构建网络映射模型;根据网络映射模型确定总用户效用;预测网络映射模型的下一时刻的网络状态信息;按照总用户效用的最大化的原理和下一时刻的网络状态信息确定资源分配算法,将资源分配算法运行在网络映射模型中的SDN控制器上;利用SDN控制器按照资源分配算法,从服务功能链SFC中确定待分配服务功能链SFC,对待分配服务功能链SFC进行资源分配。本申请的资源分配方法,能够保证网络长期运营过程中,在保持物理网络资源消耗不变的情况下,达到用户效用最大化。

    TSN网络联合路由选择与流分配方法及相关设备

    公开(公告)号:CN114286413A

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN202111290231.7

    申请日:2021-11-02

    Abstract: 本申请提供一种TSN网络联合路由选择与流分配方法及相关设备,所述方法包括:基于软件定义网络,构建TSN网络的系统模型,所述系统模型包括控制器;构建TSN网络中通信流分配和路由选择问题的马尔可夫决策模型,确定状态空间、动作空间和奖励函数;将所述控制器作为智能体,基于所述马尔可夫决策模型,以满足约束条件下所述通信流的最小端到端平均时延为优化目标,利用DQN算法得到所述通信流的路由选择策略;根据所述路由选择策略,为各所述通信流分配路由路径。本申请的技术方案,能够满足高优先级流量传输的服务质量的同时,低优先级流量也能在最大端到端时延内完成传输。

    一种用于分配多运营商联合网络切片资源的方法和装置

    公开(公告)号:CN112615731B

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202011322840.1

    申请日:2020-11-23

    Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种用于分配多运营商联合网络切片资源的方法和装置。该方法包括:在多运营商联合网络切片环境中,每个独立的运营商动态接收用户发送的请求切片服务的计算任务;基于计算任务,确定资源分配方式;基于资源分配方式、计算任务、预设的服务质量要求和预设的效用阈值,确定资源分配方案;基于资源分配方案进行网络资源的分配。本实现方式可以基于运营商接收到的计算任务确定资源分配方式,从而基于确定的资源分配方式确定资源分配方案,以在满足切片服务质量要求的同时,最大效用地进行网络资源的分配。

    高可靠性的多维复杂网络自治愈系统

    公开(公告)号:CN113411824A

    公开(公告)日:2021-09-17

    申请号:CN202110594382.5

    申请日:2021-05-28

    Abstract: 本发明提供一种高可靠性的多维复杂网络自治愈系统,该系统包括:终端检测模块,用于检测网络状态信息;网络端检测模块,用于再次确定终端所在小区中断情况;网络切换预测模块,用于确定每个时隙内网络节点对终端的覆盖状态,根据覆盖状态确认是否将会出现由于节点覆盖范围有限造成的网络切换;网络补偿模块,用于根据接收到的网络端检测模块的检测结果,进行网络补偿;网络切换模块,用于进行网络切换准备,以及在收到网络补偿模块无效结果后,进行网络切换。该系统能够提前与预测切换的网络节点进行握手,实现资源预留,有效保证终端用户通信的连续性。采用双端检测,以及网络补偿与切换准备并行的方案,保证通信的连续性,减小网络恢复时延。

    一种基于统计特性参考的功率分配方法

    公开(公告)号:CN109195222B

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN201810878879.8

    申请日:2018-08-03

    Abstract: 本发明实施例提供一种基于统计特性参考的功率分配方法,包括:根据超密集网络下每一用户的平均信干噪比、平均传输速率和用户使用的传输功率对应的功率等级比率,构建功率分配最优化模型;所述功率分配最优化模型由平均传输速率之和最大化函数以及约束条件构成;求解所述功率分配最优化模型,获取功率分配优化方案,根据所述功率分配优化方案进行功率分配。本发明实施例提供的方法,基于随机几何理论构建功率分配最优化模型,解决了网络节点数量剧增导致的资源分配计算量过大的问题,降低了系统测量和反馈开销,实现了高效的功率分配,提高了系统性能和资源利用效率。

    针对多类不均衡异常流量的网络攻击检测方法及装置

    公开(公告)号:CN110572362B

    公开(公告)日:2020-09-15

    申请号:CN201910718219.8

    申请日:2019-08-05

    Abstract: 本发明实施例提供一种针对多类不均衡异常流量的网络攻击检测方法及装置。方法包括:获取网络中待检测流量包的特征数据;将特征数据输入至预设神经网络模型中的若干组交替设置的特征提取层和特征融合层,得到融合特征;将融合特征输入至预设神经网络模型中的分类层,根据分类结果确定待检测流量包对应的网络攻击类型;其中,特征提取层,用于提取特征数据的语义特征和高分辨率特征;特征融合层,用于对语义特征和高分辨率特征进行特征融合;预设神经网络模型是根据带有网络攻击类型标签的特征数据进行训练后得到的。能够有效地对不同网络攻击类型下的流量包进行准确分类,确保了网络攻击检测结果的准确性。

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