一种智能接收5G NR RLC UMD PDU的方法和装置

    公开(公告)号:CN111132232A

    公开(公告)日:2020-05-08

    申请号:CN202010001601.X

    申请日:2020-01-02

    Abstract: 本发明涉及一种智能接收5G NR RLC UMD PDU的方法和装置,属于通信技术领域。该方法包括:RLC层收到MAC层的RLC PDU发送通知后,自启第一检测装置并判断接收缓存装置是否满足接收条件;然后通过匹配SI字段检测PDU是否完整,根据SI字段取值自动存储至缓存一、二区,丢弃不包含SI字段的PDU;若接收缓存一区存在PDU,自动匹配并删除RLC头字段后转发至上层;若接收缓存二区存在PDU,触发第二检测装置自适应更新判断条件,检测SN的值是否在接收范围内,不在范围内的PDU丢弃,在范围内的PDU进入滑动重组窗口待完成分段重组后发送至上层。本发明可以减少后续接收中出现问题的几率。

    自适应多准则模糊逻辑的5G异构网络切换决策方法

    公开(公告)号:CN111200855B

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN202010014344.3

    申请日:2020-01-07

    Inventor: 程方 刘浩东

    Abstract: 本发明涉及一种自适应多准则模糊逻辑的5G异构网络切换决策方法,属于通信技术领域。该方法包括总体服务质量引擎、网络服务质量引擎、移动服务质量引擎、成本引擎、用户满意度引擎以及选择模块;采用八个决策参数即接收信号强度、延迟、丢包、可用带宽、移动速度、小区覆盖、服务成本和电池寿命,在多种可用网络同时覆盖的情况下进行智能全面的切换决策,选择最优的可用网络。各模糊引擎根据当前输入决策参数构成模糊准则通过数学函数计算输出分数来得到最终的决策值,本发明在考虑不同业务切换优先级的前提下保证在众多候选网络中具有高效选择最优网络并执行切换的能力。

    自适应多准则模糊逻辑的5G异构网络切换决策方法

    公开(公告)号:CN111200855A

    公开(公告)日:2020-05-26

    申请号:CN202010014344.3

    申请日:2020-01-07

    Inventor: 程方 刘浩东

    Abstract: 本发明涉及一种自适应多准则模糊逻辑的5G异构网络切换决策方法,属于通信技术领域。该方法包括总体服务质量引擎、网络服务质量引擎、移动服务质量引擎、成本引擎、用户满意度引擎以及选择模块;采用八个决策参数即接收信号强度、延迟、丢包、可用带宽、移动速度、小区覆盖、服务成本和电池寿命,在多种可用网络同时覆盖的情况下进行智能全面的切换决策,选择最优的可用网络。各模糊引擎根据当前输入决策参数构成模糊准则通过数学函数计算输出分数来得到最终的决策值,本发明在考虑不同业务切换优先级的前提下保证在众多候选网络中具有高效选择最优网络并执行切换的能力。

    一种智能接收5G NR RLC UMD PDU的方法和装置

    公开(公告)号:CN111132232B

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202010001601.X

    申请日:2020-01-02

    Abstract: 本发明涉及一种智能接收5G NR RLC UMD PDU的方法和装置,属于通信技术领域。该方法包括:RLC层收到MAC层的RLC PDU发送通知后,自启第一检测装置并判断接收缓存装置是否满足接收条件;然后通过匹配SI字段检测PDU是否完整,根据SI字段取值自动存储至缓存一、二区,丢弃不包含SI字段的PDU;若接收缓存一区存在PDU,自动匹配并删除RLC头字段后转发至上层;若接收缓存二区存在PDU,触发第二检测装置自适应更新判断条件,检测SN的值是否在接收范围内,不在范围内的PDU丢弃,在范围内的PDU进入滑动重组窗口待完成分段重组后发送至上层。本发明可以减少后续接收中出现问题的几率。

    一种移动边缘计算中基于强化学习的服务迁移方法

    公开(公告)号:CN114339879A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111492744.6

    申请日:2021-12-08

    Inventor: 何利 刘浩东

    Abstract: 本发明请求保护一种移动边缘计算中基于强化学习的服务迁移方法,包括下列主要步骤:S1,基于用户任务所处服务器位置、用户当前所处区域位置以及处理任务服务器负载构建奖励函数;S2,基于用户当前所处位置,之前移动方向以及迁移决策构建状态转移矩阵;S3,基于奖励函数和状态转移矩阵,使用价值迭代算法进行迁移决策制定;S4,基于路由之间的时延消耗和网络消耗做规范化处理来赋值链路消耗;S5,基于规范化后的链路消耗,使用强化学习算法进行路径选择并自适应地更新链路选择以适应动态网络的链路变化。本发明引入移动预测使模型更加符合实际场景;使用强化学习求解动态网络环境下自适应的服务迁移路径。

    一种小型化四通道射频收发机

    公开(公告)号:CN111211803A

    公开(公告)日:2020-05-29

    申请号:CN202010049515.6

    申请日:2020-01-16

    Abstract: 本发明涉及一种小型化四通道射频收发机,属于无线通信技术领域。该收发机包括一组射频前端组件,包括两个射频前端;一个收发通道单元,包括四组收发通道;每一组收发通道包含一条接收链路和一条发送链路,收发单元共包括四组接收链路和四组发送链路;一个末端射频收发器。在不减少原有四路收发的功能的基础上,改变原有四个独立分开的射频收发机,设计为一个小型一体化的四路射频收发机,大大地减少了器件数量,节省了大量的射频收发机内部空间,缩小了设备体积,节省了制造成本,同时让使用人员更加方便携带。本发明可用于无线通信网络测试仪器的开发,以降低4G/5G网路建设的测试成本。

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