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公开(公告)号：CN103781157A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410015704.6
申请日：2014-01-14
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H04W48/18
摘要： 本发明是一种基于多网络并行传输的异构网络接入决策方法，该方法将多网络的选择问题看作多个网络聚合方案的选择问题，对各个候选网络聚合方案计算与正理想方案的相对接近程度，选出能提供最佳服务质量的多网络聚合方案，从而提高用户吞吐量，降低用户的单位吞吐量对应的功耗和费用，保证网络的负载均衡。具体步骤如下：将用户所有可接入网络集合的任意非空子集作为一个聚合方案，满足阈值条件的聚合方案成为候选网络聚合方案，采用逼近理想值排序法计算每个聚合方案与正理想方案的相对接近程度，选出能提供最佳服务质量的聚合方案，作为多网络接入方案，实现多网络并行传输。
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公开(公告)号：CN105787451A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610111921.4
申请日：2016-02-29
申请人： 南京邮电大学
CPC分类号： G06K9/00087 , G06K9/6203
摘要： 本发明提供了一种基于多判决点模式的指纹匹配方法，该方法是借助指纹图像的中心点构造局部细节结构，在该结构上利用相似三角形原理求取基准点，并利用可变限界盒的方法进行二级匹配，最后利用多条件判决方法选取阈值进行最终判断。使用本发明方法基本能够准确的定位匹配的基准点，准确的求取变换参数，解决了待识指纹图像相对于模板指纹图像的旋转和平移的问题，有效的进行图像匹配，相对于一般点模式匹配方法，本发明的匹配速度较快，降低了FAR和FRR，提高了指纹识别正确率。
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公开(公告)号：CN103108382B
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201210473768.1
申请日：2012-11-20
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H04W48/18
摘要： 本发明是一种基于网络层次分析法的异构网络多属性决策方法，该方法在计算网络属性权重时考虑复杂动态网络中属性的相互作用和反馈，还考虑目标网络对网络选择的影响，更符合异构网络决策问题的实际情况，在实时语音业务下能选择低时延、低抖动的网络。具体步骤如下：先计算权重，将影响网络选择的属性因素和目标网络分为功能组、成本组和方案组，建立组内、组间元素之间和组与组之间的相互关系，按照层次分析法建立两两比较的判断矩阵，得到特征向量构成子矩阵，子矩阵共同组成未加权超矩阵，超矩阵加权和幂运算得到极限超矩阵和ANP权重；然后以ANP权重和归一化的网络参数得到网络的效用函数值，对其排序并选择效用值最大的作为目标网络。
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公开(公告)号：CN103607756B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201310518123.X
申请日：2013-10-29
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H04W48/18
摘要： 本发明是一种基于协同学原理的多属性网络决策方法，该方法将网络看作是由多个属性子系统合成的复合系统，从属性均衡协调发展的角度对网络性能评估，根据业务需求为用户提供满意的QoS，即在会话业务下选择低时延、低抖动的网络，而在交互类业务下选择低价格、高吞吐量的网络，并且有效减少垂直切换次数。具体步骤如下：将每个网络属性归类到对应的属性子系统，计算每个属性子系统中各个序参量分量即网络属性的有序度，将序参量分量的有序度几何平均得到每个属性子系统的有序度，再结合AHP属性权重计算每个网络系统的整体熵值，以熵值作为网络效用函数，选择熵值最小即整体有序度最大、属性整体发展最好的网络作为目标网络。
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公开(公告)号：CN105515983A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510823028.X
申请日：2015-11-24
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H04L12/721 , H04L12/753 , H04L1/00
CPC分类号： H04L45/32 , H04L1/0076 , H04L45/48
摘要： 本发明公开了一种基于网络编码改进的泛洪协议的实现方法，该方法网络编码允许网络节点基于传统的数据转发的方法来参与数据处理，可以有效地提高网络吞吐量、鲁棒性和可靠性。本发明将网络编码技术与泛洪协议结合，提出了一种改进的泛洪协议NCFD(network coding of flooding)，在多径传输的基础上采用线性网络编码技术。实验仿真结果表明，随着网络中节点数量的增加，NCFD能够明显减少网络能耗和数据冗余度。
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公开(公告)号：CN103607756A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310518123.X
申请日：2013-10-29
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H04W48/18
摘要： 本发明是一种基于协同学原理的多属性网络决策方法，该方法将网络看作是由多个属性子系统合成的复合系统，从属性均衡协调发展的角度对网络性能评估，根据业务需求为用户提供满意的QoS，即在会话业务下选择低时延、低抖动的网络，而在交互类业务下选择低价格、高吞吐量的网络，并且有效减少垂直切换次数。具体步骤如下：将每个网络属性归类到对应的属性子系统，计算每个属性子系统中各个序参量分量即网络属性的有序度，将序参量分量的有序度几何平均得到每个属性子系统的有序度，再结合AHP属性权重计算每个网络系统的整体熵值，以熵值作为网络效用函数，选择熵值最小即整体有序度最大、属性整体发展最好的网络作为目标网络。
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公开(公告)号：CN103108382A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201210473768.1
申请日：2012-11-20
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H04W48/18
摘要： 本发明是一种基于网络层次分析法的异构网络多属性决策方法，该方法在计算网络属性权重时考虑复杂动态网络中属性的相互作用和反馈，还考虑目标网络对网络选择的影响，更符合异构网络决策问题的实际情况，在实时语音业务下能选择低时延、低抖动的网络。具体步骤如下：先计算权重，将影响网络选择的属性因素和目标网络分为功能组、成本组和方案组，建立组内、组间元素之间和组与组之间的相互关系，按照层次分析法建立两两比较的判断矩阵，得到特征向量构成子矩阵，子矩阵共同组成未加权超矩阵，超矩阵加权和幂运算得到极限超矩阵和ANP权重；然后以ANP权重和归一化的网络参数得到网络的效用函数值，对其排序并选择效用值最大的作为目标网络。
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