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公开(公告)号：CN118055447A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410081305.3
申请日：2024-01-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/084
Abstract: 本申请公开一种基于低轨星座网络逻辑分区的服务功能链动态编排方法，基于对服务功能链和卫星星座网络逻辑分区的建模，考虑网络资源使用情况和服务时长与卫星在其子网内持续时间的相关关系，设计服务功能链动态映射算法，将服务功能链技术与低轨卫星星座相结合，在网络拓扑高可变性的前提下，将星座网络进行逻辑划分，对SFC请求在卫星星座网络中的映射进行建模，并充分考虑网络资源的使用情况和VNF迁移给服务所带来的影响，提升网络的负载均衡能力和网络吞吐量，并且通过降低总体VNF迁移频率提高整体服务质量。
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公开(公告)号：CN114244767B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202111283502.6
申请日：2021-11-01
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第七研究所
IPC: H04L45/121 , H04L45/12 , H04L45/125 , H04W40/16
Abstract: 本发明涉及一种基于负载均衡的链路最小端到端时延路由算法，其特征在于，包括步骤1，通过考虑网络链路的路径流间干扰和流内干扰的影响，估计链路的实际有效带宽；步骤2，在多接口多信道网络中以提高空间复用度的方式减少干扰、减少时延，通过考虑链路质量以及负载均衡的影响，设计路由度量模型；步骤3，以OLSR路由协议为基础优化为适用于多接口多信道网络的路由协议，本发明的优越效果在于，通过在链路干扰范围内使用相同信道的链路来达到干扰抑制的效果，从链路的角度考虑干扰链路对网络性能的影响也使得计算结果更为准确。
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公开(公告)号：CN114679200B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202210158347.3
申请日：2022-02-21
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第七研究所
IPC: H04B1/713 , H04B1/7136
Abstract: 本发明涉及一种认知无人机自组网下的确定性盲交会方法，包括：步骤1，根据节点感知的可用信道以及向日葵引理设计单接口基础跳频序列；步骤2，基于信道质量，设计跳频序列；步骤3，基于占空比框架，设计跳频序列；步骤4，基于信道质量和占空比框架，扩展多接口跳频序列。本发明所述认知无人机自组网下的确定性盲交会方法，通过对本地信道按其质量排序及拓展，利用向日葵定理作为跳频序列设计的基础，能够适用于完全异构网络，并对跳频序列基于占空比框架的唤醒设计，有效降低了平均交会时间和最大交会时间的大小，高效并符合实际地实现多接口认知无人机自组网盲信道交会。
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公开(公告)号：CN113382477B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110530072.7
申请日：2021-05-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提出了一种应用于无线网络用户间上行干扰建模的方法，涉及无线通信、多用户干扰、干扰预测、非线性回归技术领域，其中，该方法包括：通过离线训练生成干扰模型，离线训练包括以下步骤:获取输入数据；对所述输入数据进行处理，首先对数据进行清洗，剔除被调度次数小于预设阈值的数据，将剔除后的数据整理为训练数据集；使用训练数据集和非线性回归模型函数，采用一类基于置信域方法的迭代式算法进行分布训练，使用损失度量函数削弱异常值对训练结果的影响，生成所述干扰模型。采用上述方案的本发明解决了现有方法精确度低、干扰信息不全面、不适用于实际无线网络技术的问题，实现了对网络状况的快速响应和追踪。
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公开(公告)号：CN113411817B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110509799.7
申请日：2021-05-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于无线干扰模型的无线系统干扰神经网络预测方法，包括：步骤1，离线进行预测模型训练：步骤1.1，构建训练数据集；步骤1.2，将训练数据集输入神经网络模型中，经数据训练获得整个无线系统的干扰模型；步骤2，在线进行干扰强度预测：步骤2.1，输入待预测的干扰用户资源分配向量到训练完成的神经网络模型中；步骤2.2，计算输出服务用户基站端用户间干扰强度，即上行信干噪比的预测值。本发明所述预测方法使得网络能够利用干扰的本质信息进行更贴切的预测，同时利用调度过程中产生的适量无线资源分配数据和无线测量数据，通过大数据分析和机器学习算法，提供了完整和精确的上行用户干扰建模方案，实施简单，更接近于实际网络场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114679200A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210158347.3
申请日：2022-02-21
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第七研究所
IPC: H04B1/713 , H04B1/7136
Abstract: 本发明涉及一种认知无人机自组网下的确定性盲交会方法，包括：步骤1，根据节点感知的可用信道以及向日葵引理设计单接口基础跳频序列；步骤2，基于信道质量，设计跳频序列；步骤3，基于占空比框架，设计跳频序列；步骤4，基于信道质量和占空比框架，扩展多接口跳频序列。本发明所述认知无人机自组网下的确定性盲交会方法，通过对本地信道按其质量排序及拓展，利用向日葵定理作为跳频序列设计的基础，能够适用于完全异构网络，并对跳频序列基于占空比框架的唤醒设计，有效降低了平均交会时间和最大交会时间的大小，高效并符合实际地实现多接口认知无人机自组网盲信道交会。
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公开(公告)号：CN112034891B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010995088.0
申请日：2020-09-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本申请公开了一种飞行自组网移动性控制方法和装置，其中方法包括飞行自组网中的每架无人机实时地通过直接交互，获取当前可以直接交互的每架相邻无人机的行驶信息；所述行驶信息包括无人机在编队中的目标相对位置、实时位置和实时速度；每架所述无人机根据当前可以直接交互的每架相邻无人机的所述行驶信息、本机的所述行驶信息和预设的目标速度，计算本机当前需要采用的加速度，并控制本机按照所述加速度行驶。采用本发明，可以保障飞行自组网的网络性能。
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公开(公告)号：CN112688889A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011461020.0
申请日：2020-12-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种信道估计方法，采用PN序列作为信道估计的基本训练序列，所述方法包括：接收机获取接收信号，并在所述接收信号中排除前W‑1个符号和后W个符号，取出中间P个符号，得到截断后的接收信号e；对所述截断后的接收信号e进行扩展得到扩展后的接收信号；利用各用户终端的训练序列和扩展后的接收信号，得到信道估计结果应用本申请，能够在基于码分多址的测控系统中方便准确地进行无线信道估计。
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公开(公告)号：CN112311486A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910688702.6
申请日：2019-07-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/373 , H04B17/391 , H04W24/06
Abstract: 本发明公开了一种加速无线网络干扰预测收敛的方法和装置。包括：执行无线资源常规调度，获取各个用户的无线资源分配信息和各个用户的无线测量数据，基于各个用户的无线资源分配信息和各个用户的无线测量数据组成每个用户的训练集；利用机器学习算法对每个用户的训练集分别进行多次训练，得到每个用户的多个训练模型；利用每个用户的每个训练模型分别对该用户的干扰情况进行预测得到多次预测结果，基于多次预测结果的波动性确定每个用户的干扰预测不准确用户集合；针对每个用户，构建包含该用户与该用户的干扰预测不准确用户集合中每个干扰预测不准确用户的用户元组，执行无线资源增强调度以增加用户元组中的用户复用次数。
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公开(公告)号：CN109548048B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201811433173.7
申请日：2018-11-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种网络中的下行干扰建模方法，包括：计算用户在其各个传输新数据、且正确接收/非正确接收的下行TTI与其各个干扰基站的RB复用数目，构成数据集Di；对于每个用户，计算Di中的每个RB复用数目与该复用数目所对应下行TTI的上一个下行TTI中用户与其干扰基站的RB复用数目之差，构成数据集Di'；在数据集Di'中，对一个用户与各干扰基站的所有RB复用数目之差求和，根据求和结果计算置信度；根据各置信度，计算用户与干扰基站间的相对干扰强度；其中，当下行TTI为非正确接收的TTI时，置信度越大，相对干扰强度越大；当下行TTI为正确接收的TTI时，置信度越大，相对干扰强度越小。本申请还公开了一种上行干扰建模方法。应用本申请，能够提高干扰模型的准确度、实时性和降低反馈开销。
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