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公开(公告)号：CN106658733A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611231603.8
申请日：2016-12-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W72/04 , H04W72/08 , H04W72/10 , H04B7/0452 , H04L5/00
Abstract: 本发明公开了多用户MIMO‑OFDM中基于用户公平性和QoS的吞吐量优化方法，包括：推导获得单个子载波支持的传输速率，及确定每个子载波可容纳最大用户数；将用户分成GBR用户和非GBR用户，根据当前用户的业务状态定义各自的优先级权重；定义吞吐量优化模型；利用所定义吞吐量优化模型根据用户的优先级权重进行子载波的分配，具体为：对GBR用户所需分配的GBR业务按业务优先级权重进行排序，依次为每个业务进行子载波的平行信道分配；对于剩余的子载波的平行信道，以比例公平调度算法分配给Non‑GBR业务；利用注水算法对每个用户子载波的功率进行优化分配。本发明结合子载波分配、功率分配两步进行系统吞吐量的优化，大大降低了算法复杂度，增加了资源优化的灵活性。
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公开(公告)号：CN103810265B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201410040036.2
申请日：2014-01-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种基于WiMAX本地路由下的数据库优化方法，采用基于用户IP地址和数据库操作频率改进的分片优化方法，将CSN用户数据库中的用户信息根据用户IP地址按照一定的规则转移到其它物理服务器，形成一个分片集群，并且在CSN用户数据库中设置数据库路由，在查询用户信息时，将被叫用户的IP地址发送至该数据库路由，数据库路由按照上述规则选择在对应分片查询被叫用户信息，并且数据库路由根据基于数据库操作频率改进算法实时分配各个分片存储的用户信息，使得各个分片服务器达到负载均衡。利用本发明的数据库优化方法可提高在高并发读的CSN用户数据库的查询管理效率，同时能够降低运营商服务器的运营成本，为用户提供更快捷更优质的通信服务。
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公开(公告)号：CN106304308A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610834693.3
申请日：2016-09-19
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04W52/265 , H04W16/04 , H04W28/18 , H04W52/267 , H04W52/34 , H04W72/0453 , H04W72/08
Abstract: 本发明涉及一种多业务并存系统中云业务能耗优化调度方法，建立了一个能够同时优化多个云业务能耗且能够最大化系统吞吐量的频谱资源分配的双目标优化模型，引入云业务上传能量的上限值，将云业务上传能量的最小目标改写为能量小于一定阈值的限制条件，使得双目标优化问题变为单目标优化问题，然后通过逆序迭代的方法，得到最优能量消耗与当前时隙分配到的信道集之间的关系，并通过这个关系，将优化系统吞吐量和优化云业务能量这两个目标统一到一个时间尺度上，最后再通过所设计0-1整数规划算法或拉格朗日对偶算法进行信道的分配，在满足云业务能量消耗要求的前提下最大化系统吞吐量。
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公开(公告)号：CN105472714A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510718404.9
申请日：2015-10-29
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/126 , H04L5/006 , H04W52/0203 , H04W72/044 , H04W72/0473
Abstract: 本发明公开了一种移动云计算上行数据传输的能量优化方法，该方法针对OFDMA场景，提出了无线云业务数据上传能耗的优化方法。不同于现有所采用的功率与速率的经验式子，本发明利用香农公式推出的功率与速率的关系，并在具有慢衰落特性的随机信道下，采用两步走的思路对上传能量进行优化，首先忽略不同子信道之间的差异,通过根据推导出的多个子信道整体增益的平均结果分配不同时隙间的传输速率，实现整体信道增益较高时提高传输速率,整体信道增益较低时降低传输速率；第二步，在任一时隙内，根据不同子信道之间信道增益的差异采用牛顿(Newton)算法或注水算法将总传输速率分配给各个子信道，其中牛顿法对应目前LTE的SC-FDMA场景，注水算法对应于一般的OFDM场景。
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公开(公告)号：CN105469277A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510796016.2
申请日：2015-11-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q30/02
CPC classification number: G06Q30/0206 , G06Q30/0283
Abstract: 本发明公开了一种能量受限无线云计算下的动态调度和动态定价方法，该方法将优化问题转化为最小化李雅普诺夫偏移加上罚函数的方法，实现满足约束条件的情况下使目标函数最优。本发明依据模型的特性，在优化过程中实现了利用电力公司的电力价格低的时候使数据中心进行运作的动态调度方法，以及利用云服务运营商能够调控云服务价格高低的功能来调节用户流量需求的动态定价方法，实现了动态调度和动态定价的融合。同时，本发明在优化中充分考虑了能量受限的条件，对于该条件通过引入能量赤字序列，从而使该限制条件能够应用于李雅普诺夫最优化理论中，本发明不仅实现了该限制策略，同时也使得优化目标函数和数据中心的队列稳定条件达到均衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104093177A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410304691.4
申请日：2014-06-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W36/14
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，提供了一种基于移动趋势的多属性判决垂直切换方法，包括如下步骤：S1：通过计算OFDM符号循环前缀的归一化自相关函数来求得接收信号的最大多普勒频移，利用多普勒频移公式获得移动台在各个基站方向上的速度分量值；S2：分别计算出各备选基站的RSS、可用带宽、移动台速度分量这三个参数的归一化值，以及对应的加权因子；S3：将归一化值及对应的加权因子输入进设定的多属性判决公式，其输出结果为对各备选基站性能进行综合评判后生成的多属性判决值；S4：将多属性判决值最大的基站判定为移动台应该连接的基站。本发明有效改善了切换过程中的乒乓效应，提高工作性能以及切换效果，改进系统资源利用率。
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公开(公告)号：CN103945473A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410075690.7
申请日：2014-03-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于路由状态的WiMAX网络切换方案，包括如下步骤：ASN-GW检测数据链路相关信息，判断其是否满足切换触发条件，若满足则通知切换执行点BS触发网络切换；MS根据扫描参数对邻居BS列表中的BS进行扫描，并将符合指标阈值要求的邻近基站的相关测量值发送至执行点BS，组成候选基站集合；执行点BS对候选BS进行路由状态预判断后，使用目标基站选择算法对各候选BS打分排序，并给MS发送一个推荐切换基站列表，若候选BS优于当前服务BS，则MS切入目标基站中，建立新的连接，数据包续传。与现有技术相比，本发明能提高移动终端在网络中的切换性能，通过切换主动促成通信过程的本地路由化，从而提高整个网络的传输效率，有效节省网络资源。
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公开(公告)号：CN101646211B
公开(公告)日：2011-07-06
申请号：CN200910184548.5
申请日：2009-08-31
Applicant: 南京邮电大学
Inventor： 潘甦
Abstract: 基于频谱映射的垂直切换控制方法先将用户在CDMA系统时占用的无线资源及其QoS要求映射为映射频谱带宽，再将用户在WLAN系统时占用的无线资源及其QoS要求映射为映射频谱带宽，接着构造WLAN/CDMA联合资源空间，在此空间上以获得映射频谱的多少定义服务质量收益函数，接着控制垂直切换过程，控制目标是使每个呼叫在持续期内总收益最大。将用户的QoS及其在WLAN和CDMA网络中占用的资源统一映射为映射频谱带宽，以映射频谱带宽定义垂直切换的收益函数，以收益函数最大为目标来控制切换，因此在保证用户服务质量的同时，提高了无线资源利用效率。
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公开(公告)号：CN120067805A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510150464.9
申请日：2025-02-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于通道注意力和频域分析的通信设备异常检测方法。该异常检测方法基于重构模型实现，首先对网络通信设备产生的检测数据进行预处理后，生成时序数据数据集。在模型训练阶段，使用时序数据重构模型捕获正常数据的特征和分布；在异常检测阶段，重构待检测数据，将重构数据与输入数据对比，根据重构误差找到待检测数据存在异常的时间点。本发明不依赖于数据的统计特性或对时序数据中的潜在模型进行假设，而是采用重构的异常检测方法，将时序数据映射为高维的特征图，在深度神经网络中建模时序数据分散数据点之间的非线性关系，并基于高维特征进行重构，捕获时序数据的长时依赖、周期变化和多维度相关性等复杂特性。
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公开(公告)号：CN119884959A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510362980.8
申请日：2025-03-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/2433 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06N5/01 , G06N20/20 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种具有概念漂移检测功能的集成学习分类方法及系统，涉及机器学习与数据流处理技术领域，包括：获取可扩展的滑动窗口的高维数据，采用主成分分析PCA对可扩展的滑动窗口的高维数据进行降维，提取得到关键特征数据；基于自适应窗口预警检测方法对关键特征数据进行实时监测，在漂移预警时自动扩展自适应窗口，并获取发生概念漂移时的自适应窗口的原始数据；将发生概念漂移时的自适应窗口的原始数据输入至预先建立的基于集成霍夫丁树的学习模型，得到训练后的基于集成霍夫丁树的学习模型，基于训练后的基于集成霍夫丁树的学习模型进行数据流的实时分类，能够提升流数据分类的准确性，并增强模型对概念漂移的自适应能力。
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