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公开(公告)号：CN115002721B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210632787.8
申请日：2022-06-06
Applicant: 南京大学
IPC: H04W4/40 , H04W28/02 , H04W28/20 , H04W48/20 , H04W72/0453 , H04W72/1263 , G06F17/17 , G06F17/18
Abstract: 一种B5G/6G全解耦蜂窝车联网的随机优化资源分配方法，1)针对网络中两类用户，即时延敏感用户和高速率确保用户建立优化问题模型，2)利用李雅普诺夫漂移加惩罚算法，设计异质资源切片机制，构造1)中所提优化问题的求解框架：首先构造高速率确保用户o在时间切片t的虚拟队列，其中L为时延敏感型用户需要的数据量；在时间片t的开头，初始化队列的储备量为0，在每个时间片上执行如下步骤：S1：通过求解目标函数被转化的问题P1确定最优基站连接方案和资源分配方案；3)在2)的求解框架下，结合马尔科夫近似方法设计接入基站选择方法和频谱资源切片机制：求得问题P2近似最优解。相较于传统的单基站接入，提升了车联网用户的服务质量。
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公开(公告)号：CN115002721A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210632787.8
申请日：2022-06-06
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种B5G/6G全解耦蜂窝车联网的随机优化资源分配方法，1)针对网络中两类用户，即时延敏感用户和高速率确保用户建立优化问题模型，2)利用李雅普诺夫漂移加惩罚算法，设计异质资源切片机制，构造1)中所提优化问题的求解框架：首先构造高速率确保用户o在时间切片t的虚拟队列，其中L为时延敏感型用户需要的数据量；在时间片t的开头，初始化队列的储备量为0，在每个时间片上执行如下步骤：S1：通过求解目标函数被转化的问题P1确定最优基站连接方案和资源分配方案；3)在2)的求解框架下，结合马尔科夫近似方法设计接入基站选择方法和频谱资源切片机制：求得问题P2近似最优解。相较于传统的单基站接入，提升了车联网用户的服务质量。
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公开(公告)号：CN112423267B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011100225.6
申请日：2020-10-14
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提出基于Lyapunov随机优化的车联网异质资源动态切片方法，本发明构造了以最小化系统平均车辆通信时延为优化目标的随机优化问题。利用Lyapunov随机优化方法中的漂移加惩罚算法，本发明首先给出了一种通用的针对差异化服务切片的动态异质资源分配方案。然后结合马尔科夫近似方法，本发明提出一种具体的频谱带宽和蜂窝接入点异质资源动态分配方法。本方法在满足差异化服务切片的相互隔离，资源动态共享的前提下，最小化时延敏感型服务的平均通信时延，并保证即时交互服务的平均可实现数据速率。
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公开(公告)号：CN113516277A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110392345.6
申请日：2021-04-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供了一种基于路网动态定价的网联智能交通路径规划方法，首先交通管理者根据历史交通流数据，使用卷积神经网络预测每条道路的车流密度，并且制定通行价格，发布至智能交通系统，每个车辆通过路网时均需支付相应通行费用；用户车辆到达十字路口时，获取实时路网的状态信息，使用强化学习计算下一时刻的最优行驶路径；接着用户车辆将执行的行驶路径实时反馈至智能交通系统，交通管理者接收到交通流数据后，重复使用卷积神经网络进行实时更新车流密度，并同步制定下一阶段的道路通行价格；本发明提供的网联智能交通路径规划方法能够应对高速变化的城市交通状况，强化学习过程在用户车辆端完成，降低智能交通系统的计算量。
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公开(公告)号：CN113055826A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110268939.6
申请日：2021-03-12
Applicant: 南京大学
IPC: H04W4/029 , H04W16/22 , H04W84/18 , H04B7/185 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明属于无线传感器网络技术领域，具体涉及一种联合分簇和三维轨迹规划的大规模无人机群数据收集方法，根据地理位置，每个区域对应一个无人机群，我们在每个区域选择一个Super‑CH来收集该区域的所有数据，轮渡无人机只需要从几架Super‑CH无人机上收集数据。首先通过优化传输时延确定CH的数量，然后应用改进的k‑means算法在每个区域的节点中选择相应的簇头CH和唯一的Super‑CH。随后，我们提出了一种基于BCD的迭代方法来设计轮渡无人机的最优三维轨迹，从而使其完成Super‑CH数据收集的时间最小化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119519773A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411713648.3
申请日：2024-11-27
Applicant: 南京大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B17/391 , H04W72/0453 , H04W72/0457
Abstract: 本发明公开了一种面向空天地一体化的全解耦网络无反馈传输和资源动态分配方法，为空天地多节点协作的资源管理提供解决方案。该方法包括：基于深度学习的信道状态信息预测模型，通过用户地理位置信息代替传统反馈信号，实现多输入多输出传输；并设计了多对一匹配模型，用于在空天地异构节点间实现频谱资源块的自适应分配，确保匹配的稳定性且具备低复杂度和快速收敛特性。针对多节点的协同传输和异构节点间的资源分配，通过无反馈的信道状态信息预测与资源分配机制提升系统频谱效率。与传统网络中的单连接方式和基于轮询的资源调度相比，本发明的灵活资源分配算法显著提升了网络容量并改善了用户通信质量。
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公开(公告)号：CN114449634B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202210057174.6
申请日：2022-01-18
Applicant: 南京大学
IPC: H04W52/14 , H04W52/24 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开一种面向6G全解耦网络的上行用户高效功率控制方法，上行基站上传信道的一阶和二阶统计信息至边缘云；边缘云基于全局的信道统计信息，对用户的发射功率进行迭代求解；边缘云将计算得到的用户发射功率下发至控制基站；控制基站将发射功率信息发送至相应的用户；基站将用户通过该基站将信息上传到边缘云视为等效信道，统计该等效信道的期望和方差，并周期性地上传至边缘云；边缘云基于等效信道的统计信息，迭代计算用户的发射功率直至算法收敛。该方法可以高效地计算用户的发射功率，并提高无线移动通信网络的频效和能效。通过控制用户的发射功率，降低用户间的干扰，从而实现更高的网络频效和能效。
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公开(公告)号：CN115022839A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210638046.0
申请日：2022-06-06
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种基于多对多匹配博弈的B5G(Beyond5G)/6G全解耦蜂窝车联网高效内容分发方法，1)控制基站收集并存储所有基站位置、资源等信息，以及道路拓扑等不随时间变化的信息，基站实时获取车辆相关信息，包括车辆位置、速度、数据请求等，再将车辆的信息传给控制基站，控制基站将收集到的信息进行整合处理；2)控制基站根据获取的车辆信息预测车辆未来位置，再进行系统建模，执行车辆内容分发算法VCD，得到基站服务内容分发方案，向基站传输控制信息，为每个请求内容的车辆分配多个基站；3)每个基站根据控制基站发送的控制信息，从边缘云中获取车辆请求的数据内容，将内容分发给对应的请求车辆，完成内容分发。
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公开(公告)号：CN111601278A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010363894.6
申请日：2020-04-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种软件定义的异构车联网接入管理与优化方法，包括以下步骤：步骤1：设计基于SDN的车辆通信网络架构，实现对车辆网络的全局管理；步骤2：在数据平面上设立本地数据库，收集车辆信息，并存储由控制平面下发的管理策略；步骤3：收集的车辆数据上传到控制平面，在控制平面上进行车辆网络性能指标的计算；步骤4：确定各性能指标的权重以及效益函数，最终通过进化博弈方法确定接入网络模式的选择，并下发到数据平面的车辆上。本发明的软件定义的异构车联网接入管理与优化方法基于不同的业务需要，灵活选用车辆接入模式，使车辆异构网络的网络服务质量根据所需业务的要求实现优化，极大地提高网络性能，改善车辆通信网络服务质量。
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公开(公告)号：CN113516277B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202110392345.6
申请日：2021-04-13
Applicant: 南京大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/26 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于路网动态定价的网联智能交通路径规划方法，首先交通管理者根据历史交通流数据，使用卷积神经网络预测每条道路的车流密度，并且制定通行价格，发布至智能交通系统，每个车辆通过路网时均需支付相应通行费用；用户车辆到达十字路口时，获取实时路网的状态信息，使用强化学习计算下一时刻的最优行驶路径；接着用户车辆将执行的行驶路径实时反馈至智能交通系统，交通管理者接收到交通流数据后，重复使用卷积神经网络进行实时更新车流密度，并同步制定下一阶段的道路通行价格；本发明提供的网联智能交通路径规划方法能够应对高速变化的城市交通状况，强化学习过程在用户车辆端完成，降低智能交通系统的计算量。
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