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公开(公告)号：CN106060876B
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201610607904.X
申请日：2016-07-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04W28/08
Abstract: 本发明提供一种异构无线网络均衡负载的方法，包括：1)产生种群，所述种群包含多名个体，每名个体用于指示无线网络范围内的各个用户是否接入小区；2)对所述种群执行遗传算法以产生满足种群适应度要求的种群。所述方法还包括：对所述种群执行退火算法以产生满足退火适应度要求的种群。本发明的方法通过增加“劣质”种群个体的选择概率，降低了选择局部最优解的概率，并且在一定程度上降低了算法复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104469848A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410638335.6
申请日：2014-11-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04W28/08
CPC classification number: H04W28/08
Abstract: 本发明提供一种异构接入网络之间负载均衡的方法，该方法包括：计算所述异构接入网络中各接入网络的用户接入效用，其中用户接入效用用于衡量接入网络的负载；根据所述用户接入效用计算公平性指数；以及，根据所述公平性指数判断是否进行负载平衡。本发明减少了负载均衡过程中的信令交互次数，降低了信令负荷，并简化了用户接入网络选择过程。
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公开(公告)号：CN105704824B
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201610031104.8
申请日：2016-01-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于拉格朗日乘子的异构无线网络资源分配的方法，将使得所述网络的全部小区的全部用户的总效用最大作为目标，并且将所述小区的总发送功率小于等于允许的最大发送功率、和所述小区中用户的传输速率大于等于设定的最小速率需求作为约束条件。所述方法包括：针对小区i，确定所设置的与发送功率对应的拉格朗日乘子β、以及与小区i的全部Ki名用户中的每一个的传输速率对应的拉格朗日乘子根据β和针对每一个资源块，确定要分配资源块n的所述小区的最优用户k*；根据拉格朗日乘子β和确定所述小区内不分配资源块的用户的发送功率，确定所述小区内分配任意一个资源块n的每一名用户k的发送功率pk，n。
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公开(公告)号：CN104469848B
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201410638335.6
申请日：2014-11-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04W28/08
Abstract: 本发明提供一种异构接入网络之间负载均衡的方法，该方法包括：计算所述异构接入网络中各接入网络的用户接入效用，其中用户接入效用用于衡量接入网络的负载；根据所述用户接入效用计算公平性指数；以及，根据所述公平性指数判断是否进行负载平衡。本发明减少了负载均衡过程中的信令交互次数，降低了信令负荷，并简化了用户接入网络选择过程。
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公开(公告)号：CN105704824A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610031104.8
申请日：2016-01-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: H04W72/082 , H04W72/0473 , H04W72/085 , H04W72/087 , H04W72/1226
Abstract: 本发明提供一种基于拉格朗日乘子的异构无线网络资源分配的方法，将使得所述网络的全部小区的全部用户的总效用最大作为目标，并且将所述小区的总发送功率小于等于允许的最大发送功率、和所述小区中用户的传输速率大于等于设定的最小速率需求作为约束条件。所述方法包括：针对小区i，确定所设置的与发送功率对应的拉格朗日乘子β、以及与小区i的全部Ki名用户中的每一个的传输速率对应的拉格朗日乘子根据β和针对每一个资源块，确定要分配资源块n的所述小区的最优用户k*；根据拉格朗日乘子β和确定所述小区内不分配资源块的用户的发送功率，确定所述小区内分配任意一个资源块n的每一名用户k的发送功率pk，n。
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公开(公告)号：CN106060876A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610607904.X
申请日：2016-07-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04W28/08
Abstract: 本发明提供一种异构无线网络均衡负载的方法，包括：1)产生种群，所述种群包含多名个体，每名个体用于指示无线网络范围内的各个用户是否接入小区；2)对所述种群执行遗传算法以产生满足种群适应度要求的种群。所述方法还包括：对所述种群执行退火算法以产生满足退火适应度要求的种群。本发明的方法通过增加“劣质”种群个体的选择概率，降低了选择局部最优解的概率，并且在一定程度上降低了算法复杂度。
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