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公开(公告)号：CN109117538A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810869735.6
申请日：2018-08-02
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明涉及一种基于加权犹豫度的干扰威胁评估方法，解决的是准确度低的技术问题，通过采用包括步骤一，建立干扰威胁评估模型，建立云模型步骤二，确定可变权重的数学模型，可变权重的数学模型用于根据主观权重和客观权重确定综合权重w:w＝α*w1+(1-α)*w2，α＝0.6，主观权重为w1，客观权重为根据云模型的不确定度表示的客观权重w2；步骤三，测量数据不确定性计算出测量数据的加权犹豫度，计算时间权重；步骤四，根据综合权重、加权犹豫度及时间权重计算各目标的威胁度最终值，确定其所属的威胁度等级Ti，根据最大模糊度确定不同威胁度等级的范围的技术方案，较好的解决了该问题，可用于威胁评估中。
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公开(公告)号：CN105187146B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510700099.0
申请日：2015-10-26
申请人： 重庆大学
IPC分类号： H04B17/391
摘要： 本发明提出一种基于MIMO的对流层散射通信随机信道建模方法。其针对在MIMO的技术背景下，远距离传输信号的情景，选择对流层散射信道为研究对象。根据对流层的湍流现象，本发明将对流层建模为可微的曲面，散射体随机分布在曲面的各点上。首先，该建模方法根据湍流非相干散射理论，建立了电磁波射入散射体后，散射波在散射体表面的能量损耗分布模型，并根据此模型将能量损耗量化。其次，本发明提出了一种MIMO下波束传输距离的计算方法。最后，本发明推导得到基于MIMO的对流层散射信道的衰落系数和信道矩阵。
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公开(公告)号：CN106376086A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610716339.0
申请日：2016-08-24
申请人： 重庆大学 , 深圳天珑无线科技有限公司
IPC分类号： H04W72/04
CPC分类号： H04W72/0473
摘要： 本发明实施例提供了一种资源分配方法，涉及通信技术领域，实现吞吐量增益最大化，同时实现D2D用户的速率增益的最大化和蜂窝用户的速率损失的最小化。该方法包括：获取待接入蜂窝小区的D2D用户集合以及所述蜂窝小区内的蜂窝用户集合；对所述D2D用户集合和所述蜂窝用户集合进行功率分配；根据功率分配结果，确定所述D2D用户集合以及所述蜂窝用户集合各自对应的小区资源。本发明实施例适用于资源分配过程中。
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公开(公告)号：CN110493360B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN201910914786.0
申请日：2019-09-26
申请人： 重庆大学
IPC分类号： H04L67/1008 , H04L67/101 , H04L67/1012 , H04L67/61
摘要： 本发明提供了一种多服务器下降低系统能耗的移动边缘计算卸载方法，MEC服务器根据当前资源和通信状态确定任务在本地计算卸载还是在其他服务器上远程计算；当需要远程计算卸载时，按照任务执行时延大小和所占资源大小对MEC服务器进行优先级排序，并将任务分配给优先级高的MEC服务器计算卸载，适用于在协作框架下计算资源不充足但对总的任务时延有较高要求的系统。
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公开(公告)号：CN110535549A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910776547.3
申请日：2019-08-22
申请人： 重庆大学
IPC分类号： H04B17/382 , H04B17/309
摘要： 本发明提供了一种230MHz频段的频域能量检测方法，该方法通过设置合适的频域能量检测的FFT采样速率及采样点数，得到适合工业物联网应用的频率分辨率；检测每个信道内所有FFT采样点的信号功率谱值，找到最大值；将所述信道信号功率谱最大值与预设判决门限进行比较，当所述信道信号功率谱最大值大于所述判决门限时，所述信道被占用，当所述信道信号功率谱最大值小于或等于所述判决门限时，所述信道空闲。可实现频段内的所有信道信息的感知，能够提高检测性能，还具有一定的抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN106376086B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201610716339.0
申请日：2016-08-24
申请人： 重庆大学
IPC分类号： H04W72/04
摘要： 本发明实施例提供了一种资源分配方法，涉及通信技术领域，实现吞吐量增益最大化，同时实现D2D用户的速率增益的最大化和蜂窝用户的速率损失的最小化。该方法包括：获取待接入蜂窝小区的D2D用户集合以及所述蜂窝小区内的蜂窝用户集合；对所述D2D用户集合和所述蜂窝用户集合进行功率分配；根据功率分配结果，确定所述D2D用户集合以及所述蜂窝用户集合各自对应的小区资源。本发明实施例适用于资源分配过程中。
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公开(公告)号：CN110493757B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN201910932161.7
申请日：2019-09-29
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明提供了一种单服务器下降低系统能耗的移动边缘计算卸载方法，该方法包括：将移动设备分类：移动设备根据自身任务的最大时延和能耗特点，将移动设备分为本地计算移动设备，计算卸载移动设备和部分计算卸载移动设备；优先级确定：确定出设备的优先级，为不同的设备设定不同的优先级来分配信道资源，以确保系统效益最大；无限资源分配：在这一阶段，MBS和D2D的信道按照优先级分配。单服务器下降低系统能耗的移动边缘计算卸载方法，综合考虑系统的通信无线资源和基站与D2D设备组成的可供卸载资源，在此基础上选择系统能耗最小的方式上传MEC进行卸载，达到了系统计算能耗最小的优化目标。
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公开(公告)号：CN110493757A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910932161.7
申请日：2019-09-29
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明提供了一种单服务器下降低系统能耗的移动边缘计算卸载方法，该方法包括：将移动设备分类：移动设备根据自身任务的最大时延和能耗特点，将移动设备分为本地计算移动设备，计算卸载移动设备和部分计算卸载移动设备；优先级确定：确定出设备的优先级，为不同的设备设定不同的优先级来分配信道资源，以确保系统效益最大；无限资源分配：在这一阶段，MBS和D2D的信道按照优先级分配。单服务器下降低系统能耗的移动边缘计算卸载方法，综合考虑系统的通信无线资源和基站与D2D设备组成的可供卸载资源，在此基础上选择系统能耗最小的方式上传MEC进行卸载，达到了系统计算能耗最小的优化目标。
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公开(公告)号：CN105978616A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610236896.2
申请日：2016-04-18
申请人： 重庆大学
CPC分类号： H04B7/0854 , H04L25/0204 , H04L25/03159 , H04L2025/03426
摘要： 本发明提供了一种结合遗传性质的大规模MIMO系统LAS信号检测算法，在原有LAS算法基础上引入全局最优化遗传算法，采用解向量的标准代价函数作为迭代停止准则，并将迭代次数设置为自适应，用解向量质量更新需要的迭代次数，提高了执行效率，同时继承上一次得到的优质解向量的元素，加入变异因子改变向量当中某些位置的元素的值，跳出同一搜索区域，让搜索在不同优质解区域中执行，减少了算法所需要的浮点运算次数，降低了系统复杂度，同时提高了搜索能力，降低了系统的误码概率，进而提高了系统的可靠性。
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