公开(公告)号：CN118646669A

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410744537.2

申请日：2024-06-11

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 曹浩彤 ,  蔡艳 ,  魏亮 ,  檀朝红

IPC: H04L41/40 ,  H04L41/0896 ,  H04L41/0894 ,  H04L41/5051

Abstract: 本发明属于6G通信网络、网络功能虚拟化和软件定义网络技术领域，公开了一种面向个性化网络服务的精确软件化资源分配方法，主要包括以下步骤：检查个性化服务的资源需求种类；计算个性化服务的平均资源需求值；将计算得到的需求值与相应的阈值进行比较，确定服务需求的种类；执行精确资源分配。本发明通过对个性化网络服务的精确分类和对资源分配问题的精确建模求解，在小规模通信网络中针对每个用户的个性化需求提供了最优的软件化资源分配方案。

公开(公告)号：CN117692964A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311716030.8

申请日：2023-12-14

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 蔡艳 ,  许旭旭 ,  张军 ,  魏亮 ,  檀朝红

IPC: H04W28/06 ,  H04W72/512 ,  H04W16/22

Abstract: 本发明属于URLLC通信领域，公开了一种RIS联合中继辅助URLLC系统短包通信的平均块长优化方法，包括：基站首先获取各个设备之间的理想状态信息并对信道进行建模，然后在用户处对接收信号进行解码，得到接收处的总信噪比，并求出它的概率密度函数，其次，求出系统的平均错误解码概率和平均速率，最后，求出系统平均块长，并对平均块长进行优化。本发明采用RIS和中继联合辅助的方式，对URLLC系统短包通信的平均块长进行优化，当RIS元素的总数增加时，传输符号所需的块长度将会减少，这使得信息传输所需的功耗更少，而且在中继存在的情况下使得平均错误解码概率更低，提高了整个系统的性能。

公开(公告)号：CN117693055A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311716029.5

申请日：2023-12-14

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 蔡艳 ,  王鸿博 ,  张军 ,  魏亮 ,  檀朝红

IPC: H04W72/512 ,  H04W72/044

Abstract: 本发明属于资源分配技术领域，公开了一种分布式STAR‑RIS辅助NOMA短包通信系统的平均块长优化方法，包括：基站获取理想信道状态信息和发送信噪比；基站根据所收到的信息，通过NOMA的方式，利用多个STAR‑RIS将短包信息下行传输给两个用户，得出在有限信噪比下和高信噪比下的平均误块率表达式；根据高信噪比时的平均误块率表达式，提取出两个用户的块长表达式；通过优化基站的功率分配系数以及STAR‑RIS的透射和反射系数，最小化两个用户的公共块长。本发明结合了STAR‑RIS能够360°反射和透射入射信号和NOMA提高频谱效率的优点，有效地提高了短包通信系统的最大可达速率，提高了系统性能。

公开(公告)号：CN118714011A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410736211.5

申请日：2024-06-07

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 曹浩彤 ,  蔡艳 ,  魏亮 ,  檀朝红

IPC: H04L41/0894 ,  H04L41/0895 ,  H04L41/16 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了基于深度强化学习的个性化智能软件化网络资源分配方法，主要包括以下步骤：检查网络服务的资源需求种类；计算资源需求和比较阈值并进行分类；选取底层网络属性构建特征矩阵，作为策略神经网络的输入；在训练集和测试集中对智能体进行训练和测试；对分类后的个性化服务进行智能资源分配。本发明通过对每个用户提出的需求进行归类并采用深度强化学习的方法对个性化网络资源进行分配，既保证了用户个性化差异化需求，又实现了精准高效的网络资源分配，从而充分提高了6G网络资源的利用率。本发明提高了网络资源分配方案的质量。