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公开(公告)号：CN115378491A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210986217.9
申请日：2022-08-17
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种面向超密LEO巨星座的轻量化网络仿真方法的设计方法，S1、建立可扩展的轻量化LEO巨星座仿真方法架构，S2、模拟物理节点、维护网络拓扑结构并实现数据包协议级的网络仿真，S2.1、基于维护网络拓扑结构，拓扑结构涉及物理模块和逻辑模块；S2.2、网络仿真，网络模型抽象涉及网络模块，该模块实现网络设备的抽象和通信协议栈的维护，使用数据包作为网络最小传输单元，实现数据包协议级的网络仿真；S3、面向超大规模卫星星座移动轨迹的简化计算；S4、基于离散事件仿真理论，设计面向巨星座网络级仿真离散事件的方法。
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公开(公告)号：CN114050858B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202111245209.0
申请日：2021-10-26
Applicant: 南京大学
IPC: H04B7/185
Abstract: 一种双层递阶的巨型星座故障管理与响应方法，S1、基于双层递阶巨型星座网络管理方法，超大规模低轨卫星向上进行故障状态共享。所述双层递阶网络管理方法包括：双层递阶网络管理包括分组管理和分簇管理，MEO作为组管理者管理组内LEO，分组内根据相应的分簇原则进行分簇，选择一颗簇首卫星节点作为此分簇的管理者，管理簇内LEO，各个簇首与相应的组管理者MEO构建通信链路；S2、分别实现两种故障响应机制，通过实现周期性信息采集的故障响应机制应对节点通信故障；通过实现触发式信息更新的故障响应机制应对节点状态故障；所述通信故障是链路故障、通信设备故障；S3、建立巨型星座系统故障信息数据库，以进行故障数据库匹配。
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公开(公告)号：CN114554494A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210027262.1
申请日：2022-01-11
Applicant: 南京大学
IPC: H04W16/10 , H04W52/36 , H04W72/04 , H04B7/08 , H04B7/0456 , H04B17/391
Abstract: 一种面向6G全解耦网络的上下行联合动态资源分配方法，1)上行基站收集全网的信道估计，包括用户发出的导频信号和用户基于下行基站导频信号进行的信道估计，将全网信道信息回传至边缘中心做动态资源分配；2)根据用户与上下行基站和不同子信道之间的信道信息，假设基站和用户采用功率均分的方法，将用户‑基站‑子信道的三维匹配问题建模为大规模多对多匹配模型；3)根据用户‑基站‑子信道的匹配关系，基于连续凸近似理论，分别针对多用户的上行相干传输和多基站的下行相干传输，采用上下行功率控制算法；4)步骤2、3均进行并行计算，得出使得系统容量最大的上下行频谱划分比例，并将动态资源分配方案发送给上行用户和下行基站实现。
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公开(公告)号：CN114449634A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210057174.6
申请日：2022-01-18
Applicant: 南京大学
IPC: H04W52/14 , H04W52/24 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开一种面向6G全解耦网络的上行用户高效功率控制方法，上行基站上传信道的一阶和二阶统计信息至边缘云；边缘云基于全局的信道统计信息，对用户的发射功率进行迭代求解；边缘云将计算得到的用户发射功率下发至控制基站；控制基站将发射功率信息发送至相应的用户；基站将用户通过该基站将信息上传到边缘云视为等效信道，统计该等效信道的期望和方差，并周期性地上传至边缘云；边缘云基于等效信道的统计信息，迭代计算用户的发射功率直至算法收敛。该方法可以高效地计算用户的发射功率，并提高无线移动通信网络的频效和能效。通过控制用户的发射功率，降低用户间的干扰，从而实现更高的网络频效和能效。
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公开(公告)号：CN114448485A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210053419.8
申请日：2022-01-18
Applicant: 南京大学
IPC: H04B7/08 , H04B17/318 , H04B17/345 , H04B17/391
Abstract: 面向6G全解耦网络的上行多点灵活联合接收方法，包括基站、用户和边缘云，算法实现基于两层合并解码机制，包括在基站处的分布式执行过程和基站边缘云处的中心式执行过程；所述两层合并解码机制，基站对用户发送的数据信息进行局部的第一级的合并即分布式执行过程，该合并使用最小均方误差(MMSE)的合并方式，假设此时用户发送信息的合并向量为wm,k；基站会将合并后的数据上传至边缘云；边缘云基于信道的统计信息，将来自步骤1多路的合并后数据进行基站边缘云处的中心式的MMSE解码，实现第二级的合并；本发明为解决6G全解耦网络中上行虚拟服务基站集的高效选择，为用户提供个性化的服务保障进而提高网络的频效和能效提供新的潜在方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113727306A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110934853.2
申请日：2021-08-16
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的解耦C‑V2X网络切片方法，基于两层异构网络HetNet在C‑V2X通信的动态RAN切片框架，在切片第一层中，采用深度强化学习SAC算法在宏基站MBS和微基站SBS之间分配带宽，实现V2I和RAC‑V2V之间的资源编排；采用云接入网络C‑RAN中的虚拟化方法在边缘云上聚合UL/DL带宽，满足V2I片和RAC‑V2V片的通信需求；在切片第二层中，将RAC‑V2V通信的QoS建模为一个绝对值优化问题，并采用ASRS算法进行求解，进一步将带宽分配给每个车辆用户；每个车辆用户都采用DL/UL解耦接入技术，并向相关的基站BS报告最低速率要求，边缘云采集不同切片的速率要求，SAC策略网络根据网络状态选择一个转移，即UL/DL带宽分配比，设计ASRS算法，为每一个车辆用户分配带宽。
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公开(公告)号：CN113283075A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110558523.8
申请日：2021-05-21
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种面向超密集大规模卫星场景的轻量化仿真架构设计方法，包括如下步骤：设计辅助管理场景实体的仿真控制抽象NodeFactory类型，使用单例模式维护唯一时间并给每个卫星节点实例分配唯一身份标识；具体为，设计最小物理单元卫星节点的抽象Node类型，作为仿真基石代表一颗仿真场景中的实际卫星，存储卫星相关参数；设计卫星节点以逻辑组合而成的单层星座抽象Constellation类型，包含星座构成参数、所属卫星链接、星座运动简化；设计面向用户的由多个星座组合而成的最终仿真场景抽象Simulation类型，封装使大规模卫星仿真便捷化的常用方法以及底层接口；根据上述抽象类型编写主脚本进行仿真。
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公开(公告)号：CN110691406B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201910957186.2
申请日：2019-10-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提出一种面向网联无人驾驶安全通信的D2D频谱高效共享方法。由于在蜂窝用户和车辆D2D用户共享频谱资源时，两者会产生相互干扰，但是蜂窝用户又可以作为友好的干扰者提升车辆D2D通信的保密传输性能。基于该情况，本发明首先通过联合控制蜂窝用户和车辆D2D用户的发射功率，使蜂窝服务质量和车辆D2D通信保密性都得到了保障。接着基于匈牙利算法，得到了全局最优的频谱资源块匹配方案，从而提升了网联无人驾驶车辆通信系统的频谱效率。本发明通过功率控制最大程度降低同频干扰并提升网联无人驾驶车辆通信的安全性，能够适应高度动态的车辆通信环境。
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公开(公告)号：CN112616149A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011250754.4
申请日：2020-11-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种面向车联网的异构运营商区块链频谱动态共享方法，基于异构运营商频谱区块链系统，步骤为：对系统进行初始化，联盟节点收集具有频谱要求的所有车辆用户和多个无线服务提供商的基站的信息；每个车辆用户和WSP都有一对公钥和私钥，当车辆用户和WSP进行频谱交易时将使用它们；开始频谱分配，车辆用户选择初始订阅WSP，联盟节点整合多个WSP的频谱资源，采用进化博弈的方法完成多WSP的频谱分配；在快速收敛的条件下，保证了频谱资源分配的合理性和公平性；区块生成与利润分配，将频谱交易数据打包成区块，交易结果以各联盟节点的分布式账本的形式分布存储。智能合约自动分配与频谱对应的利润。
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公开(公告)号：CN112423267A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011100225.6
申请日：2020-10-14
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提出基于Lyapunov随机优化的车联网异质资源动态切片方法，本发明构造了以最小化系统平均车辆通信时延为优化目标的随机优化问题。利用Lyapunov随机优化方法中的漂移加惩罚算法，本发明首先给出了一种通用的针对差异化服务切片的动态异质资源分配方案。然后结合马尔科夫近似方法，本发明提出一种具体的频谱带宽和蜂窝接入点异质资源动态分配方法。本方法在满足差异化服务切片的相互隔离，资源动态共享的前提下，最小化时延敏感型服务的平均通信时延，并保证即时交互服务的平均可实现数据速率。
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