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公开(公告)号：CN115835242A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211207741.8
申请日：2022-09-30
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向群智感知的通感算联合优化方法、设备及存储介质，涉及群智感知领域，包括以下步骤：基于感知平台建立通感算联合优化算法；基于当前用户状态信息和网络资源，利用通感算联合优化算法得到感知任务的通感算策略；基于通感算策略，参与感知任务的终端进行感知数据的收集、传输与计算。本发明在联合优化设计此系统下的数据感知、计算和传输策略的技术上，并且还将同时考虑用户选择与带宽分配策略，以实现网络资源的有效利用，大大提升了有限网络资源条件下系统的性能，且很容易在实际系统中得以实现。
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公开(公告)号：CN115334076A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210800832.6
申请日：2022-07-08
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明公开了一种边缘服务器的服务迁移方法、系统及边缘服务器设备，涉及无线通信网络领域，其技术方案要点是：边缘服务器采集所服务用户的状态信息和服务请求信息；搭建部分可观测的马尔可夫决策模型输出每个服务请求信息的决策信息，其中边缘服务器的动作对应于每个服务请求信息的决策信息，将所有边缘服务器的动作构成全局动作空间，将全局动作空间发送给所有用户获得所有即时奖励，依据所有即时奖励构建全局奖励空间，利用全局奖励空间来评价全局动作空间从而最小化所有用户的服务时延；在马尔可夫决策模型中搭建iSMA算法来优化每个边缘服务器的决策信息搜索出全局奖励最大化的最佳动作序列。本发明降低了用户的平均服务时延。
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公开(公告)号：CN115802362B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210995652.8
申请日：2022-08-18
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04W16/18 , H04B7/185 , H04L41/14 , H04L41/142 , H04L43/0876 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于自主学习的无人机辅助无线网络部署方法，在需求预测阶段，通过一个对偶Transformer网络来预测无线流量，并采用了一种patch embedding方法和一种改进的自注意机制来降低自主学习框架的复杂度，从而提高自主学习的效率。在主动部署阶段将无人机位置规划和无线资源分配建模成非凸混合整数非线性规划模型，实现了无人机位置和无线资源分配的联合优化。另外，提出了一种MGDB算法，将联合优化问题分解为固定整数变量问题和固定连续变量问题，并分别对固定整数变量问题和固定连续变量问题求解，最终得到无人机位置部署方案和无线资源分配方案，实现无人机辅助无线网络的按需分配。
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公开(公告)号：CN117436547A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311542722.5
申请日：2023-11-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种动态联邦学习的集群划分方法、终端及边缘服务器，涉及联邦学习技术领域，其技术方案要点是：按每个终端本地模型的训练时间的顺序，依次输入终端的集群划分参量，根据集群划分参量将训练时间相近的终端动态划分到多个集群中，并选择集群中最小训练时间的终端作为集群的集群头；依据集群头执行同一集群内所有终端的本地模型聚合训练，当聚合训练完成时，获得集群模型，将集群模型发送至边缘服务器；每个集群的集群头接收边缘服务器下发的全局模型，并将全局模型发送至集群内的终端，终端根据全局模型执行第r+1次通信回合中的本地模型更新；其中全局模型是边缘服务器对接收到任意一个集群发送的集群模型均执行一次异步聚合得到的。
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公开(公告)号：CN114430581B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210087793.X
申请日：2022-01-25
Applicant: 电子科技大学 , 中国航空无线电电子研究所
Abstract: 本发明公开了基于蚁群策略的AC‑OLSR路由方法、设备及介质，包括：网络中各个节点周期性发送报文，接收邻居表中一跳邻居发来的报文；更新节点的一跳邻居表、二跳邻居表和MPR‑S表；采用基于蚁群算法优化的MPR选择方法进行MPR节点集的计算与选择，得到MPR最优解将存储于节点的MPR表中；被设置为MPR节点的节点周期性发送拓扑控制报文，收到控制报文的节点根据控制报文中的信息建立拓扑表；更新节点拓扑表，根据拓扑表信息计算节点到网络中各个节点的路由路径，并存储于路由表中；根据路由表进行报文发送与中继转发。本发明克服传统方法计算MPR集时易于陷入局部最优的不足，显著减少网络中的MPR节点被选择数量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115913962A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211064617.0
申请日：2022-09-01
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: H04L41/0893 , H04L41/14 , H04L41/16
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的网络切片智能重配置方法。通过对网络切片重配置问题NSRP进行建模，生成NSRP的马尔可夫决策过程MDP模型；基于通过动作分支网络BDQ实现对该MDP动作空间的压缩，克服了该MDP高维离散动作空间带来的维数灾难；基于Dueling DDQN，通过智能体Agent与MDP模型环境在每个离散时间点进行交互，从而求解所述MDP模型，确定最优的重配置策略，实现网络切片重配置。通过深度强化学习，设计了切片重配置方案，使智能化的切片配置与资源调度方案可以对网络切片进行自适应地动态调整，从而降低切片运营和管理成本，并优化长期的资源利用率。
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公开(公告)号：CN109462839B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201811418588.7
申请日：2018-11-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应调整策略的DRX机制通信方法，所述方法应用于无线网络通信系统中，无线网络通信系统中的用户端与基站采用自适应调整策略的DRX机制进行通信，在无法确定客户端的业务模式和业务特点的前提下，在降低接入延迟和提高能效方面来看，采用本申请提出的AC‑DRX机制的性能远远优于采用现有的DRX机制，其结果非常接近上限值，即在业务特点预知的情况下，通过选取合适的DRX周期所能达到的最大能效值。
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公开(公告)号：CN110943920A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911274036.8
申请日：2019-12-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/715 , H04W40/02 , H04W84/18 , H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于无线自组织网络的分布式簇头选举方法，该选举方法基于最高节点度数算法，在网络初始化时各个节点对其他节点信息未知的情况下使用。在密集场景下，网络拓扑过于复杂，难以通过单一指标一次完成分簇，因此发明将簇头选举过程划分为三个阶段，每个阶段选择一定数量的簇头，通过三次选举的节点成为最终簇头。经过仿真测试，该选举方法成簇速度快，且网络连通率达到100％，分簇的结果为后续分簇的优化、网络切片及通信资源分配的优化提供了必要的准备。
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公开(公告)号：CN106685596A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710078377.2
申请日：2017-02-14
Applicant: 电子科技大学 , 中国电子科技集团第五十四研究所
CPC classification number: Y02D70/00 , Y02D70/30 , H04L1/0009 , H04L1/0076 , H04W4/70 , H04W40/02
Abstract: 本发明公开了一种基于RPL协议的改进网络编码与数据传输方法，包括拓扑信息获取步骤、节点编码度数增长控制步骤、传感器节点数据分组转发控制步骤、数据编码步骤和数据解码步骤。本发明的目标是通过网络编码方案提高无线传感器网络数据传输的健壮型；面对无线传感器网络数据传输丢失可能性大情况，我们利用Growth Codes的数据分布存储和网络编码思想，并结合RPL路由协议对Growth Codes的编码方案提出了改进。通过仿真测试并与未添加网络编码方案的网络对比，验证了我们所设计的基于Growth Codes的网络编码方案，使得运行RPL路由协议的无线传感器网络的数据传输的可靠性得到了显著的提高。
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公开(公告)号：CN105392147A
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201510801751.8
申请日：2015-11-19
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: Y02D70/00 , H04W16/18 , H04W52/0206
Abstract: 本发明公开了一种基于多小区协作的小基站动态休眠方法，该方法包括休眠机制、休眠时间自适应算法、排队论分析和休眠小区选择算法；所述的休眠机制包括活跃Active、监听Listen和休眠Sleep三个状态，基站在服务完当前到达的UE session之后自动关闭部分模块启动监听定时器T0进入监听状态， small eNB在定时完成之后会向macro cell发送休眠请求S_request，macro eNB在定时内向small cell发送反馈acknowlege信息，small cell将覆盖内的UE切换给macro eNB，切换后的UE接入macro cell并定时发送UE report。
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