基于gossip算法的小基站分布式网络同步方法

    公开(公告)号:CN109618405B

    公开(公告)日:2021-07-20

    申请号:CN201910084863.4

    申请日:2019-01-29

    Abstract: 本发明揭示了一种基于gossip算法的小基站分布式网络同步方法,包括如下步骤:S1、邻居节点选择步骤,将同步基站构成的网络抽象为无向图,其中每个基站节点均为对等实体,每个节点选择其邻居节点集合;S2、同步信息交换修改步骤,定义节点同步开始时刻,接收邻居节点的定时信息,随机选择节点,通过侦听邻居节点集合里所有节点的同步信号得到所有邻居节点的定时信息,修改定时信息;S3、区域节点同步步骤,重新进行节点选择,直至所有节点的定时信息均被修改过,判断所有节点的定时时间是否一致,若一致则同步成功,否则跳转至S1步骤。本发明能够在无宏基站的情况下完成小基站的分布式同步,满足同步精度要求、提高基站的收敛速度。

    以用户设备为中心的微小区半分簇干扰协调方法

    公开(公告)号:CN110380808B

    公开(公告)日:2021-06-08

    申请号:CN201910669950.6

    申请日:2019-07-24

    Abstract: 一种以用户设备为中心的微小区半分簇干扰协调方法,所述方法包括:获取基站所属的用户设备所受的干扰信息;基于所获取的基站所属的用户设备所受的干扰信息,对用户设备和基站进行分类;根据基站和用户设备的分类结果,使用半分簇策略对用户设备进行分簇;对每个簇内的用户设备进行资源分配;当对每个簇内的用户设备进行资源分配完毕时,对每个所述用户设备的干扰信息进行更新,直至整个通信系统的总速率达到稳定状态。上述的方案,可以提高超密集网络中资源分配的效率。

    一种面向SDN网络流规则安全保障的区块链及方法

    公开(公告)号:CN109525397B

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN201811188730.3

    申请日:2018-10-12

    Abstract: 本发明公开了一种面向SDN网络流规则安全保障的区块链及方法,该区块链的构成如下:在每一个SDN子网设置一个安全网关,由安全网关创建第一个区块,作为初始区块,其他网络节点能够通过访问这个初始区块,通过Pow共识机制产生新区块,涉及SDN网络安全的流规则信息作为事务保存在区块中;从第二个区块开始在每个区块中设置一个区块头用来保存节点数字签名或者时间戳信息,并在区块头中设置一个哈希值,新产生区块的区块头部哈希值基于上一区块存储的事务和头部哈希值,由哈希函数生成;通过这种方式使得保存SDN网络流规则的区块构成链状,区块链形成。本发明解决了保证SDN网络流规则完整性和接入认证过于集中的问题。

    一种边缘网络控制系统及控制方法

    公开(公告)号:CN112333774A

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN202011189568.4

    申请日:2020-10-30

    Abstract: 本发明提供了一种边缘网络控制系统及控制方法,所述边缘网络控制系统包括若干级边缘控制系统;每一级边缘控制系统包括互相独立的多个边缘控制器。其中顶层边缘控制器直接与云服务器连接,最底层的边缘控制器分别与用户终端独立连接,形成边缘网络控制系统;所述控制方法包括自适应用户终端接入、异构网络多路径传输、按需多等级业务调度、多个边缘控制器协同工作四个部分;本发明提供的边缘网络控制系统及方法,可供各种网络制式的IoT设备直接接入,且可以通过边缘网络控制器直接进行设备的管控可通过调度东西向转发到其它边缘控制器上转发到互联网,即突破了用户数据只能南北向传输,充分利用了分布式边缘控制器的网络带宽资源。

    一种基于Q学习的无线网络视频传输自适应控制方法

    公开(公告)号:CN108391143B

    公开(公告)日:2020-10-27

    申请号:CN201810372915.3

    申请日:2018-04-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于Q学习的无线网络视频传输自适应控制方法,针对目前无线视频传输系统不能自适应调节传输速率提升用于体验的问题,该方法联合考虑了接收端缓冲区长度、网络状况以及用户服务质量体验(体验质量QoE),建立了基于马尔科夫决策的视频传输控制模型,形成一个体验质量QoE驱动的的视频传输闭合回路反馈控制系统,采用Q学习算法在该模型的求解中得到用户体验最优的发送速率策略。

    一种基于大数据挖掘的网络重叠覆盖优化方法

    公开(公告)号:CN111818542A

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN202010760280.1

    申请日:2020-07-31

    Inventor: 朱晓荣 张吉 赵夙

    Abstract: 本发明公开了一种基于大数据挖掘的网络重叠覆盖优化方法,基于数据挖掘的思想和方法对LTE网络进行重叠覆盖优化;首先对采集的数据进行清洗,通过随机森林算法获取对重叠覆盖影响最大的基站参数,然后对该参数进行调节,并且使用支持向量机的算法构建预测模型,该预测模型对调整参数以后的采样点数据进行重叠覆盖判断,最终达到全局重叠覆盖率降低的目的;与传统优化方法相比,本发明提出的算法在提升效率的同时,节省了大量的人力物力。

    基于深度强化学习的端到端网络切片资源分配算法

    公开(公告)号:CN111683381A

    公开(公告)日:2020-09-18

    申请号:CN202010349221.5

    申请日:2020-04-28

    Inventor: 朱晓荣 李泰慧

    Abstract: 本发明针对混合业务多切片共享无线资源情况,提出了一种基于深度强化学习(DQN)的端到端网络切片资源分配算法,从端到端的角度联合考虑接入侧和核心侧影响对资源进行动态合理分配。为训练得到合理的DQN网络,求解DQN中环境的反馈,将端到端系统接入率最优化问题解耦为接入侧和核心侧两部分,然后分别设计动态背包算法以及最大接入的链路映射算法求得最大端到端接入。该方法不管是在静态环境还是在动态环境都能利用训练好的网络动态调整资源,使得系统接入率显著提升。

    一种优化等间隔指纹采样个数的无线室内定位方法

    公开(公告)号:CN111405461A

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN202010181859.2

    申请日:2020-03-16

    Inventor: 朱晓荣 王福展

    Abstract: 本发明公开了一种优化等间隔指纹采样个数的无线室内定位方法,通过在室内布置以UWB无线通信设备作为锚节点的定位环境,并将TOA作为指纹的组成元素,然后通过对机器学习模型的训练和测试过程使得定位目标能够自适应的进行定位;在训练阶段,本发明在定位空间内等间隔指纹采样,将采集到的指纹信息组成指纹数据集;从指纹数据集中选取部分指纹信息作为训练集,使得位置信息和指纹特征信息能够实现映射,并且使用测试集去测试在该指纹个数下的定位精度;逐次增加训练的指纹个数,使用测试集去测试定位精度的变化;当定位精度变化率低于本发明设定的阈值时,从而找出最合理的指纹个数进行定位,兼顾可靠的定位精度以及较高的运算效率。

    基于动态分簇的超密集网络无线资源分配方法

    公开(公告)号:CN107172682B

    公开(公告)日:2020-06-12

    申请号:CN201710556079.X

    申请日:2017-07-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于动态分簇的超密集网络无线资源分配方法,包括:基站动态分簇过程,对网络中随机分布的基站进行动态分簇,通过改进型K均值聚类方法进行网络中大量基站的分簇,为不同模式用户的簇内资源块分配提供有效分配空间;资源块分配过程,根据步骤一中的分簇结果,对中心用户的单基站资源分配和边缘用户的簇内CoMP资源分配进行联合处理,通过所提出的基于比例公平的资源块分配方法,在用户所在簇内,将基站的信道状态较优的资源块优先进行分配,同时减轻所受到的干扰并保证不同模式用户间的比例公平性,得到最优的资源块分配结果。本发明方法可以有效地提高系统用户的和速率,达到整体网络资源优化的最终目标。

Patent Agency Ranking