一种时延敏感型业务5G网络切片拥塞控制方法

    公开(公告)号:CN118555606A

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202410735170.8

    申请日:2024-06-07

    Abstract: 本发明提出了一种时延敏感型业务5G网络切片拥塞控制方法,包括:计算5G网络系统中的网络切片中等待传输队列的总业务量;预估网络切片完成新到时延敏感型业务传输所需的时延;判断网络切片是否满足新到时延敏感型业务的传输时延要求,若满足,则将该新到时延敏感型业务添加到网络切片中等待传输队列内的末尾,等待下一个新到时延敏感型业务到达后,重新计算总业务量,否则判断通过调整网络切片等待队列内各个业务的先后顺序,是否满足新到时延敏感型业务的时延要求,若满足,则调整网络切片等待队列内各业务的先后顺序,并重新计算总业务量,否则动态调整网络切片的物理资源,使其满足新到时延敏感型业务的传输时延要求。

    一种面向用户体验质量的物联网系统多用户调度方法

    公开(公告)号:CN118433249A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410326033.9

    申请日:2024-03-21

    Abstract: 本发明提出了一种面向用户体验质量的物联网系统多用户调度方法,包括:建立通信场景模型,设计用户的业务体验质量评估方法;选择调度用户:采用高斯随机数生成器生成的随机数来预测每个用户的业务体验质量的平均意见得分MOS值,选择随机数最大的一批用户作为调度用户;使用通信场景模型中的基站与调度用户进行通信,根据每个调度用户所进行的业务,计算评估该业务的QoS指标即该体验质量的平均意见得分MOS值;更新高斯随机数生成器;重复上述步骤直至收敛,完成面向用户的物联网系统多用户调度。本发明适用于多业务共存的5G物联网系统,无需比较不同用户组合,无需消耗额外的信令资源来测量QoS。

    一种基于二次分解的深度学习高波动短期负荷预测方法

    公开(公告)号:CN118211173A

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410196284.X

    申请日:2024-02-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于二次分解的深度学习高波动短期负荷预测方法,包括:采集电信网络业务流量数据,作为原始负荷序列;完成对原始负荷序列的第一次分解;计算每个IMF序列的样本熵,进行聚类得到联合固有模态函数;对所有的联合固有模态函数中复杂度最高的联合固有模态函数进行二次分解;将二次分解结果输入矩阵化长短时记忆网络,得到复杂度最高的联合固有模态函数的预测结果;将其余的联合固有模态函数输入向量化长短时记忆网络,得到各联合固有模态函数的预测结果;将所有联合固有模态函数的预测结果进行叠加,得到最终的预测结果,即电信网络业务流量的预测结果,至此完成基于二次分解的深度学习高波动短期负荷预测。

    一种基于业务类型的非地面网络承载选择方法

    公开(公告)号:CN118201034A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202410154100.3

    申请日:2024-02-04

    Abstract: 本发明提供了一种基于业务类型的非地面网络承载选择方法,包括:步骤1,测量低轨卫星网络和中高轨卫星网络下行链路参考信号接收功率RSRPLEO和RSRPMEO;步骤2,测量低轨卫星网络无线资源利用率RESLEO和中高轨卫星网络无线资源利用率RESMEO;步骤3,终端基于新到达的业务类型,在低轨卫星网络和中高轨卫星网络中选择合适的承载网络:如果新到达的业务是语音业务,执行步骤4;如果新到达的业务是数据业务,执行步骤5;步骤4,选择语音业务的承载网络;步骤5,选择数据业务的承载网路;步骤6,终端等待新的业务达到后,执行步骤1。本发明可以减小业务的切换次数,降低语音业务的接入时延和掉话概率,提升网络性能。

    一种降低导频污染的时分双工物联网系统多用户调度方法

    公开(公告)号:CN116781119A

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310575320.9

    申请日:2023-05-22

    Abstract: 本发明公开了一种降低导频污染的时分双工物联网系统多用户调度方法,包括:步骤1,针对物联网通信系统特性,建立基站到物联网终端的上下行通信场景模型;步骤2,选择调度用户;步骤3,所选择的调度用户在上行链路发送导频序列给基站,基站为参与导频训练的用户进行信道估计;步骤4,更新用户的可达速率的后验分布;步骤5,重复步骤2‑4直至满足收敛条件,此时步骤2中选择的调度用户为最优,即完成本方法所述的用户调度。本发明能够降低在时分双工MIMO系统中进行用户调度所产生的导频开销及导频污染,提升信道估计的准确度,从而使系统吞吐量优于现有方法下的系统吞吐量。

    一种多无人机辅助边缘计算的在线轨迹及资源优化方法

    公开(公告)号:CN116321181A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310068530.9

    申请日:2023-02-06

    Abstract: 本发明提出了一种多无人机辅助边缘计算的在线轨迹及资源优化方法,根据用户关联约束条件,无人机飞行约束条件,子信道分配约束条件以及任务完成总时延约束条件,在动态环境马尔可夫模型下,使用所提出的HDRT算法处理优化变量,其中DDPG单元处理无人机轨迹,DQN单元处理用户决策和子信道分配,以获得最小的长期平均用户加权能耗;本发明提高了用户的上传链路速率,进而降低了用户的能耗和时延,解决了众多参数难以同时在线优化的问题,容易扩展到各种系统场景,用户可以灵活地进行卸载决策,同时无人机进行轨迹优化,为用户更好地提供服务。

    一种基于全向智能超表面的通信和雷达目标检测方法

    公开(公告)号:CN115334524A

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202210767251.7

    申请日:2022-06-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于全向智能超表面的通信和雷达目标检测方法,包括:步骤1,构建以最大化最小波束模式增益为优化目标的优化问题模型;所述通信系统为基于全向智能超表面的通信感知一体化系统;步骤2,对步骤1中构建的优化问题模型,设置约束条件;约束条件包括:用户最小速率约束、基站最大发射功率约束、全向智能超表面的幅度和相位约束;步骤3,对设置约束条件后的优化问题模型进行求解,得到最大化最小波束模式增益的优化方案。本方法在保障通信用户服务质量的情况下,进一步提高检测雷达目标的能力。本发明能够充分挖掘和利用系统有限的通信资源,实现系统性能的提升。

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