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公开(公告)号：CN113966004A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111306962.6
申请日：2021-11-05
Applicant: 南京邮电大学 , 南京南邮通信网络产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于贝叶斯学习的端到端网络资源分配方法，属于计算、推算或计数的技术领域。该方法采用基于博弈框架的解决方案，提出一个反映服务商需求信息的网络资源定价策略，通过对网络资源状态和服务商行为的分析，实现更加合理的网络资源定价和分配。该方法先建立多个服务商与运营商的博弈模型，运营商根据有限的需求信息选择第一阶段的单位网络切片价格；在第二阶段中更新需求信息确定价格。仿真结果表明该系统模型纳什均衡点的存在性，并提出一种响应式网络资源切片分配的方案，避免服务商集中请求资源时导致的资源短缺和网络拥塞，从而实现网络资源的合理分配。
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公开(公告)号：CN114125061A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111196933.9
申请日：2021-10-14
Applicant: 南京邮电大学 , 南京南邮通信网络产业研究院有限公司
IPC: H04L67/60
Abstract: 本发明公开共享边缘服务平台中的资源最优分配方法，属于计算、推算或计数的技术领域，具体提供了一种边缘服务共享平台在竞争关系下最大化其收益的定价方法，定义效用函数描述用户和ESP的满意程度；设定约束条件将网络市场划分为四种情景；分别得到四种情景下ESP资源的需求量达到均衡的定价；根据均衡定价得到四种情景下平台的最优资源分配方案。本发明解决了现有资源分配方案忽略平台竞争效应的问题，在保证平台收益最大的同时还提高了资源分配方案的可行性。
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公开(公告)号：CN114125061B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202111196933.9
申请日：2021-10-14
Applicant: 南京邮电大学 , 南京南邮通信网络产业研究院有限公司
IPC: H04L67/60
Abstract: 本发明公开共享边缘服务平台中的资源最优分配方法，属于计算、推算或计数的技术领域，具体提供了一种边缘服务共享平台在竞争关系下最大化其收益的定价方法，定义效用函数描述用户和ESP的满意程度；设定约束条件将网络市场划分为四种情景；分别得到四种情景下ESP资源的需求量达到均衡的定价；根据均衡定价得到四种情景下平台的最优资源分配方案。本发明解决了现有资源分配方案忽略平台竞争效应的问题，在保证平台收益最大的同时还提高了资源分配方案的可行性。
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公开(公告)号：CN112564779B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202011443681.0
申请日：2020-12-08
Applicant: 南京爱而赢科技有限公司 , 南京南邮通信网络产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种无线供电反向散射通信网络基于传输公平的吞吐量优化方法，在本方法中所有无线设备都含有BC和HTT模块，在无线设备WDi反向散射时，其他无线设备可以获取能量，反向散射和信息传输以时分多址的方式被分配到两个不同的时隙，充分利用整个时间块反射/传输信息，有效地提高了系统吞吐量。系统的FAP工作在全双工模式下，可以同时接收信息和辐射RF信号。本发明定义基于传输公平的吞吐量优化问题，提出有效算法得到最优的时间分配。通过给远处的无线设备更多时间反向散射，减少近处无线设备传输信息的时间，从而让不同信道状态的无线设备获得相等的吞吐量。仿真结果验证了在传输公平的条件下，所提议方案能实现更高的吞吐量。
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公开(公告)号：CN112131519A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011054784.8
申请日：2020-09-27
Applicant: 南京爱而赢科技有限公司 , 南京南邮通信网络产业研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及计算机智能领域，具体为一种改进后的排球超级联赛算法在经典0‑1背包问题中的应用方法。此方法包含以下步骤：S1、初始化所有队伍中队员的属性；S2、赛前相关准备和竞赛；S3、获胜的队伍落实胜出方策略，输的队伍落实队伍调整策略和知识分享策略；S4、所有的队伍落实学习阶段策略S5、判断整个赛季是否都已结束，若是，则结束算法；若否，重复S1至S4。本发明通过使用自适应因子、权重和柯西分布，对原有排球超级联赛算法进行改进，使得该方法在对于0‑1背包问题的求解中，收敛表现更优、所得解更精确有效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112188503B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202011055360.3
申请日：2020-09-30
Applicant: 南京爱而赢科技有限公司 , 南京南邮通信网络产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种应用于蜂窝网络的基于深度强化学习的动态多信道接入方法，其技术方案要点是包括提供信道分配系统以及若干用户终端，信道分配系统与用户终端通信连接；信道分配系统内配置有遵循部分可观测马尔可夫链的动态多信道模型，动态多信道模型根据当前时隙的各信道状态通过最优策略算法计算下一时隙的最优信道分配方式，最优策略算法通过深度强化学习方法进行训练优化。该方法通过深度强化学习避免了庞大的指数级计算量，在保证用户终端通信质量的前提下，使得用户终端可以快速接入最优信道，提高频谱利用率。
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公开(公告)号：CN112564779A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011443681.0
申请日：2020-12-08
Applicant: 南京爱而赢科技有限公司 , 南京南邮通信网络产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种无线供电反向散射通信网络基于传输公平的吞吐量优化方法，在本方法中所有无线设备都含有BC和HTT模块，在无线设备WDi反向散射时，其他无线设备可以获取能量，反向散射和信息传输以时分多址的方式被分配到两个不同的时隙，充分利用整个时间块反射/传输信息，有效地提高了系统吞吐量。系统的FAP工作在全双工模式下，可以同时接收信息和辐射RF信号。本发明定义基于传输公平的吞吐量优化问题，提出有效算法得到最优的时间分配。通过给远处的无线设备更多时间反向散射，减少近处无线设备传输信息的时间，从而让不同信道状态的无线设备获得相等的吞吐量。仿真结果验证了在传输公平的条件下，所提议方案能实现更高的吞吐量。
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公开(公告)号：CN112637094A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011490488.2
申请日：2020-12-17
Applicant: 南京爱而赢科技有限公司 , 南京南邮通信网络产业研究院有限公司
IPC: H04L25/02 , H04B7/0452
Abstract: 本发明公开了一种基于模型驱动深度学习的MIMO接收方法，包括：S1、将接受的导频信号yp输入至最小二乘信道估计器进行初始化信道估计，然后将最小二乘得到的估计结果，送到全连接的神经网络来获得更精确的信道信息S2、将接收的数据信号yd和S1获得的信道信息作为迫零信号检测器的输入，得到初始化的信道检测结果，再将初始化的信道检测结果送入一个展开投影梯度算法的神经网络中来进一步提高信号检测的结果；S3、通过对信道估计和信号检测内神经网络的训练来获得最佳的网络参数。本发明通过将深度神经网络与通信模型结合，大大减小了网络所需的训练参数，提高了训练速度，并且检测性能高。
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公开(公告)号：CN112188503A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011055360.3
申请日：2020-09-30
Applicant: 南京爱而赢科技有限公司 , 南京南邮通信网络产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种应用于蜂窝网络的基于深度强化学习的动态多信道接入方法，其技术方案要点是包括提供信道分配系统以及若干用户终端，信道分配系统与用户终端通信连接；信道分配系统内配置有遵循部分可观测马尔可夫链的动态多信道模型，动态多信道模型根据当前时隙的各信道状态通过最优策略算法计算下一时隙的最优信道分配方式，最优策略算法通过深度强化学习方法进行训练优化。该方法通过深度强化学习避免了庞大的指数级计算量，在保证用户终端通信质量的前提下，使得用户终端可以快速接入最优信道，提高频谱利用率。
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公开(公告)号：CN119921823A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510148873.5
申请日：2025-02-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/0456 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了基于栅瓣的近场宽带XL‑MIMO系统的波束训练方法、系统及设备，涉及无线通信技术领域。本发明包括选择大于半波长的基站天线间距，激活对应的天线并将其连接至TTD元件；基于大于半波长的天线间距，设计栅瓣产生与覆盖机制，生成包含用户潜在范围区域的码本；利用基站依次发送码本内的导频信号以进行粗略搜索。本发明分两阶段搜索用户位置。粗略搜索阶段通过选择大于半波长的基站天线间距并计算TTD参数，在角度和距离维度上设计基于栅瓣的码本，从而确定多个潜在用户位置。精确搜索阶段则将天线间距恢复至半波长，并根据粗略搜索阶段的结果，精确识别增益最优的用户位置，从而获得最终的用户位置估计。
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