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公开(公告)号：CN116188167A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310404466.7
申请日：2023-04-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于DAG结构的区块链系统及共识方法，该共识方法中，节点需要为发起的交易创建相应的新区块，并从更新的本地账本中选择两个先前的边缘区块作为新区块的第一父区块和第二父区块，新区块连接在父区块之后形成DAG结构的区块账本。其中，以账本中与该新区块的业务相似性最大的边缘区块作为第一父区块，以账本中高度最大的边缘区块作为第二父区块。本发明的DAG区块链系统在保留DAG结构优势的同时，针对DAG结构下交易排序低效的问题，通过业务相似性实现不同类型的交易分层，有效提升交易排序效率；同时所有的区块都连接在高度最大的区块之后，增强了区块和整个区块链系统的安全性。
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公开(公告)号：CN112512070B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110157176.8
申请日：2021-02-05
Abstract: 本发明公开了一种基于图注意力机制强化学习的多基站协同无线网络资源分配方法，该方法包括：算法网络结构G和目标网络搭建以及初始化；执行资源分配；重复步骤2的资源分配次，训练算法网络结构G；每完成步骤3中算法网络结构G训练X次，将算法网络结构G权重参数赋值给目标网络，实现目标网络的更新；步骤3执行次后，完成算法网络结构G的训练过程。通过图注意力机制获取主体之间的内在联系，分析各个切片数据包在时空上的波动情况，相较于基于优化算法以及遗传算法的资源分配策略以及基于传统强化学习的资源分配策略，能够得到更高的系统回报，即更高的频谱效率和更好的用户体验，同时可以适应动态变化的环境，更具灵活性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112312569A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011542219.6
申请日：2020-12-24
Applicant: 之江实验室
IPC: H04W72/04 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种基于透镜阵列的预编码和波束选择矩阵联合设计方法，属于无线资源分配以及优化算法设计领域。该方法包括：预编码和波束选择矩阵联合设计问题建立及转化，系统参数初始化，根据信道状态信息迭代优化最优预编码矩阵P和波束选择矩阵F，执行资源分配。本发明得到的优化算法设计相较于基于逐次比较的算法以及基于最大波束幅度选择的算法，能得到更高的系统回报值，即更高的系统传输速率和更好的用户体验。
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公开(公告)号：CN113507729B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111060374.9
申请日：2021-09-10
Applicant: 之江实验室
IPC: H04W28/16
Abstract: 本发明公开一种基于人工智能的RAN侧网络切片管理系统和方法，该系统包括AI切片算法平台和若干基站；AI切片算法平台提供AI切片算法并发起和终止AI切片功能，基站侧通过AI Adapter模块实现基站与AI切片算法平台的交互以及对基站状态信息的收集和上报，AI切片算法实现网络资源切片分配方案，并由基站执行基于AI切片的网络资源调度。本发明在不增加现有基站硬件设备基础上，实现基于AI的RAN侧网络切片，在支持多种人工智能算法同时也兼容传统的不支持AI切片的旧基站，有助于网络的快速部署和维护；同时AI切片算法平台与多个基站相连，可对多个基站的无线资源进行联合管理和优化，在充分利用人工智能算法的基础上，提高网络资源的整体利用率和用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113507729A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202111060374.9
申请日：2021-09-10
Applicant: 之江实验室
IPC: H04W28/16
Abstract: 本发明公开一种基于人工智能的RAN侧网络切片管理系统和方法，该系统包括AI切片算法平台和若干基站；AI切片算法平台提供AI切片算法并发起和终止AI切片功能，基站侧通过AI Adapter模块实现基站与AI切片算法平台的交互以及对基站状态信息的收集和上报，AI切片算法实现网络资源切片分配方案，并由基站执行基于AI切片的网络资源调度。本发明在不增加现有基站硬件设备基础上，实现基于AI的RAN侧网络切片，在支持多种人工智能算法同时也兼容传统的不支持AI切片的旧基站，有助于网络的快速部署和维护；同时AI切片算法平台与多个基站相连，可对多个基站的无线资源进行联合管理和优化，在充分利用人工智能算法的基础上，提高网络资源的整体利用率和用户体验。
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公开(公告)号：CN116188167B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310404466.7
申请日：2023-04-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于DAG结构的区块链系统及共识方法，该共识方法中，节点需要为发起的交易创建相应的新区块，并从更新的本地账本中选择两个先前的边缘区块作为新区块的第一父区块和第二父区块，新区块连接在父区块之后形成DAG结构的区块账本。其中，以账本中与该新区块的业务相似性最大的边缘区块作为第一父区块，以账本中高度最大的边缘区块作为第二父区块。本发明的DAG区块链系统在保留DAG结构优势的同时，针对DAG结构下交易排序低效的问题，通过业务相似性实现不同类型的交易分层，有效提升交易排序效率；同时所有的区块都连接在高度最大的区块之后，增强了区块和整个区块链系统的安全性。
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公开(公告)号：CN113811009B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111118071.8
申请日：2021-09-24
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征提取的多基站网络资源智能分配方法，通过图注意力机制提取各5G基站的位置信息和空间特征，并用长短期记忆机制学习网络用户的行为习惯，提取时间特征，分析各个切片数据包在时空上的波动情况，相较于基于优化算法以及遗传算法的资源分配策略以及基于传统强化学习的资源分配策略，能够得到更高的系统回报，即更高的频谱效率和更好的用户体验，同时可以适应动态变化的环境，更具灵活性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112512070A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202110157176.8
申请日：2021-02-05
Abstract: 本发明公开了一种基于图注意力机制强化学习的多基站协同无线网络资源分配方法，该方法包括：算法网络结构G和目标网络搭建以及初始化；执行资源分配；重复步骤2的资源分配次，训练算法网络结构G；每完成步骤3中算法网络结构G训练X次，将算法网络结构G权重参数赋值给目标网络，实现目标网络的更新；步骤3执行次后，完成算法网络结构G的训练过程。通过图注意力机制获取主体之间的内在联系，分析各个切片数据包在时空上的波动情况，相较于基于优化算法以及遗传算法的资源分配策略以及基于传统强化学习的资源分配策略，能够得到更高的系统回报，即更高的频谱效率和更好的用户体验，同时可以适应动态变化的环境，更具灵活性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113811009A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111118071.8
申请日：2021-09-24
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征提取强化学习的多基站协同无线网络资源分配方法，明通过图注意力机制提取各5G基站的位置信息和空间特征，并用长短期记忆机制学习网络用户的行为习惯，提取时间特征，分析各个切片数据包在时空上的波动情况，相较于基于优化算法以及遗传算法的资源分配策略以及基于传统强化学习的资源分配策略，能够得到更高的系统回报，即更高的频谱效率和更好的用户体验，同时可以适应动态变化的环境，更具灵活性和鲁棒性。
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