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公开(公告)号：CN108768939B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201810353612.7
申请日：2018-04-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于动态上下行的系统共存帧结构构建方法，包括：获取每一第一类终端的传输信息；基于每一传输信息构建第一类帧，第一类帧为所有第一类终端与基站之间进行数据传输所使用的统一的帧，第一类帧包含第一子帧集、第二子帧集和第三子帧集，第一子帧集包含若干个下行子帧，第二子帧集包含若干个上行子帧，第三子帧集包含若干个低功率几乎空白子帧。本发明提供的基于动态上下行的系统共存帧结构构建方法，基于每一第一类终端的传输信息，确定第一类帧中各个子帧集所占的候选比例值，并选择候选比例值中的最大值作为各个子帧集在第一类帧中所占比例的最终值，从而减少mMTC和HTC的上下行串扰，适应不同网络的上下行业务量需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108616820A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810678370.9
申请日：2018-06-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种MTC设备的高可靠通信方法，包括：第一阶段通信和第二阶段通信；其中，第一阶段通信包括通过波束成形设计，将信息以组播的形式同时发送给各个簇，并保证各个簇的簇头成功收到信息，以使各个簇的簇头完成第二阶段通信；第二阶段通信为每个簇的簇头以时分多址TDMA的方式将信息在簇时隙内多播给同簇的其余用户；每个簇表示一个D2D网络簇；相应的，簇头为D2D网络簇的簇头。本发明实施例提供的一种高可靠通信方法，通过在成簇的D2D网络上分两阶段传输实现，其中第一阶段通过设计波束成形以组播方式进行基站到用户的直接传输，第二阶段通过TDMA方式在每个簇内进行多播。从而简化了发送数据的复杂度并减小了簇间干扰，实现了高可靠通信。
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公开(公告)号：CN108768939A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810353612.7
申请日：2018-04-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于动态上下行的系统共存帧结构构建方法，包括：获取每一第一类终端的传输信息；基于每一传输信息构建第一类帧，第一类帧为所有第一类终端与基站之间进行数据传输所使用的统一的帧，第一类帧包含第一子帧集、第二子帧集和第三子帧集，第一子帧集包含若干个下行子帧，第二子帧集包含若干个上行子帧，第三子帧集包含若干个低功率几乎空白子帧。本发明提供的基于动态上下行的系统共存帧结构构建方法，基于每一第一类终端的传输信息，确定第一类帧中各个子帧集所占的候选比例值，并选择候选比例值中的最大值作为各个子帧集在第一类帧中所占比例的最终值，从而减少mMTC和HTC的上下行串扰，适应不同网络的上下行业务量需求。
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公开(公告)号：CN109768940B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201811520806.8
申请日：2018-12-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/851 , H04L12/911
Abstract: 本发明实施例提供一种多业务SDN网络的流量分配方法及装置，该方法包括：将SDN网络的当前状态信息输入至训练好的强化学习网络模型，输出相应的动作信息；根据所述动作信息，对SDN网络中的流量进行分配；其中，所述状态信息包括每一会话的每一业务的性能指标，所述强化学习网络模型是根据相应状态信息生成样本数据，并根据深度确定性策略梯度算法DDPG进行训练后得到。训练好的强化学习网络能够根据当前状态信息，在短时间内针对不同业务流做出对应的流量分配的决策，实现了网络资源的最优分配和高效分配，从而提高了SDN网络系统的运行效率。
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公开(公告)号：CN108616820B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201810678370.9
申请日：2018-06-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种MTC设备的高可靠通信方法，包括：第一阶段通信和第二阶段通信；其中，第一阶段通信包括通过波束成形设计，将信息以组播的形式同时发送给各个簇，并保证各个簇的簇头成功收到信息，以使各个簇的簇头完成第二阶段通信；第二阶段通信为每个簇的簇头以时分多址TDMA的方式将信息在簇时隙内多播给同簇的其余用户；每个簇表示一个D2D网络簇；相应的，簇头为D2D网络簇的簇头。本发明实施例提供的一种高可靠通信方法，通过在成簇的D2D网络上分两阶段传输实现，其中第一阶段通过设计波束成形以组播方式进行基站到用户的直接传输，第二阶段通过TDMA方式在每个簇内进行多播。从而简化了发送数据的复杂度并减小了簇间干扰，实现了高可靠通信。
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公开(公告)号：CN109768940A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811520806.8
申请日：2018-12-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/851 , H04L12/911
Abstract: 本发明实施例提供一种多业务SDN网络的流量分配方法及装置，该方法包括：将SDN网络的当前状态信息输入至训练好的强化学习网络模型，输出相应的动作信息；根据所述动作信息，对SDN网络中的流量进行分配；其中，所述状态信息包括每一会话的每一业务的性能指标，所述强化学习网络模型是根据相应状态信息生成样本数据，并根据深度确定性策略梯度算法DDPG进行训练后得到。训练好的强化学习网络能够根据当前状态信息，在短时间内针对不同业务流做出对应的流量分配的决策，实现了网络资源的最优分配和高效分配，从而提高了SDN网络系统的运行效率。
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