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公开(公告)号：CN102624482A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210009021.0
申请日：2012-01-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种多点协作传输场景下的有限反馈方法及系统，其中，所述方法包括：将多点协作(CoMP)系统中协作区域内的小区分为两类，选择一个小区定义为主小区，而其余小区称为辅小区，主小区以轮询的方式决定；这两类小区内的用户分别采用不同的反馈机制：主小区内只有归一化信干噪比(SINR)大于反馈门限的用户进行信息反馈，辅小区内只有对主小区反馈用户的干扰等级小于一给定值的用户进行信息反馈。上述技术方案能够在保证用户间的公平性和抑制同频干扰的前提下，有效地减少用户的反馈信息量。
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公开(公告)号：CN102624434A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210009063.4
申请日：2012-01-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明提供了一种适用于多小区协作场景中的减小系统反馈量的方法及系统。其中，在多小区协作场景中，在一个传输时间间隔(TTI)内系统为每个终端设定一个信干噪比(SINR)反馈门限值，只有后验信干噪比(Post-SINR)大于本TTI反馈门限值的终端向基站反馈后验信道质量指示(Post-CQI)；并且终端的反馈门限值根据本调整周期内的反馈情况和调度情况进行自适应的调整；当终端连续多次被调度，那么提高该终端的反馈门限值，以减小该终端被调度的概率；反之如果该终端连续多次没有反馈，那么减小该终端的反馈门限值，以提高该终端的反馈并参与调度的概率。该方法通过减少在每个子信道上的反馈终端数目来减小系统反馈量，同时能够保证边缘终端的吞吐量。
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公开(公告)号：CN102547751A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201210084398.2
申请日：2012-03-27
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/30
Abstract: 本发明公开了一种中继蜂窝网络的频率规划方法与装置，其中，所述方法包括，在每个蜂窝小区内，根据中继节点业务量和大尺度干扰水平，计算每个簇内的干扰水平与簇内所有中继节点的业务量总和；将使得业务总和最小的簇的干扰水平增量最大的中继节点分配给该簇；迭代更新至所有中继节点都被分入一个簇；同一簇内的中继节点间共享频率资源，不同簇间的中继节点间复用频率资源。本发明综合考虑了不同中继节点间的干扰水平以及不同中继节点间的业务量，有效抑制了同一个蜂窝小区内的同频干扰，提高了系统资源的利用率。
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公开(公告)号：CN102130748A
公开(公告)日：2011-07-20
申请号：CN201010004046.2
申请日：2010-01-18
Abstract: 本发明实施例提供一种预编码处理方法以及用户设备和基站。一个方法包括：根据调整向量以及协作节点发送上一帧数据使用的预编码向量，获取与至少两个调整因子分别对应的预编码向量；获取使协作接收信噪比最大的预编码向量对应的调整因子；将所述调整因子的标识发送给协作节点，所述调整因子的标识用于所述协作节点获取预编码向量。本发明实施例中，UE仅需要向协作节点反馈调整因子的标识，即可使协作节点在前一帧的预编码向量的基础上采用调整因子进行自适应调整获取本帧的预编码向量，从而可以有效减小UE的反馈量。
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公开(公告)号：CN119967488A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510151627.5
申请日：2025-02-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种基于多智能体优化的多无人机轨迹规划与资源分配方法及其系统，其中基于多智能体优化的多无人机轨迹规划与资源分配方法包括以下步骤：进行系统模型的构建；完成系统模型的构建后，进行算法的设计；进行智能体神经网络训练，根据设计的算法输出无人机为用户分配的算力资源和用户的计算任务卸载比例。本申请设计了一个多无人机分布式协同计算的MEC系统，通过联合优化无人机轨迹、无人机间任务迁移比例、无人机接入选择和单位算力资源的定价最大化了无人机效益,通过联合优化无人机为用户分配的算力资源和用户的计算任务卸载比例最小化了用户开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119960957A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411790492.9
申请日：2024-12-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请公开了一种移动边缘计算服务器集群的异构算力资源分配方法及其系统，其中该方法包括以下步骤：进行虚拟化设置；进行信息的初始化；校验当前是否满足伸缩冷却时间的条件；若不满足伸缩冷却时间的条件，则获取伸缩单元信息；获取Pod的监控指标；根据获取的监控指标判断是否触发伸缩；若触发伸缩，则将Pod的资源利用率以及服务质量信息输入到算法模型中，获取算力资源推荐值；根据算力资源推荐值进行Pod的调度并执行调度。本申请基于集群中部署Kubernetes容器编排工具，并拓展Kubernetes原生的垂直伸缩机制和调度机制，结合GPU虚拟化技术，提出的算力资源动态分配设计方案具有更高细粒度以及更强的自适性。
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公开(公告)号：CN119485501A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411602342.0
申请日：2024-11-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/08
Abstract: 本申请公开了一种面向智能计算的深度学习模型部署与任务卸载方法及其系统，其中方法包括以下步骤：进行信息的初始化；进行模型部署和卸载决策的确定；进行传输压缩比设计；判断是否达到预设迭代收敛限制或达到最大迭代次数；若达到预设收敛条件或达到最大迭代次数，则输出模型部署、卸载决策以及传输压缩比方案；若未达到预设收敛条件或达到最大迭代次数，则迭代次数加1，返回进行模型部署和卸载决策的确定。本申请专注于面向智能计算的多基站多终端MEC系统，充分考虑了智能计算在MEC系统深度学习模型部署和任务卸载时呈现的新特性，提出了综合的面向智能计算的MEC系统的模型部署、卸载决策和传输压缩比的联合设计方案。
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公开(公告)号：CN119364381A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411476830.1
申请日：2024-10-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种时空二维业务流量分布生成模型的构建方法及其系统，其中时空二维业务流量分布生成模型的构建方法包括以下步骤：进行时间生成模型的确定；进行空间生成模型的确定；根据空间生成模型和时间生成模型，获得流量空时生成模型。本申请针对通信业务流量的空时分布特征，提出了适用于通信网络业务流量的基于Transformer及层次聚类空时生成模型。所提出的空时生成模型具有良好的参数可调性，适用于不同计算复杂程度的数据集，并能够解释不同数据集的数据特征。
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公开(公告)号：CN118657230A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410731225.8
申请日：2024-06-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本申请提供本申请提供一种移动边缘计算网络中的联邦学习能效优化方法，该方法包括：输入本地训练客户端参数，执行模型的初始化；模型的初始化完成之后，根据各个客户端的数据异构情况，计算各个客户端的本地训练次数；根据各个客户端的本地训练次数，分别进行本地模型训练，获得本地模型训练后的模型参数；根据本地模型训练后的模型参数，进行全局模型聚合，获得全局模型参数；根据全局模型参数，对全局模型进行测试。本申请解决在客户端数据异构且能量受限场景下，联邦学习过程中客户端本地训练次数与通信能量未经优化导致能量损耗过多以及能量效率过低的问题。
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公开(公告)号：CN115021798B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202210621156.6
申请日：2022-06-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/185
Abstract: 本申请公开了一种多无人机网络的缓存、通信与控制方法及其系统，多无人机网络的缓存、通信与控制方法具体包括以下步骤：进行初始化参数的设置；响应于完成初始化参数的设置，获取无人机的缓存放置结果；响应于获取无人机的缓存放置结果，获取内容调度结果；响应于输出最佳内容调度结果，获取内容调度结果；响应于完成带宽分配结果的获取，获取无人机轨迹优化结果；判断是否满足最佳输出条件；若不满足最佳输出条件，则重复执行上述步骤；若满足最佳输出条件，则输出最佳结果。本申请以较小的时间开销，自动完成了对多无人机辅助缓存蜂窝网络中缓存放置、内容调度、带宽分配和飞行轨迹的联合设计，使得网络单次内容分发任务的完成时间最小化。
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