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公开(公告)号：CN116743582A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202210210221.6
申请日：2022-03-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/0894 , H04L41/5006
Abstract: 本发明实施例提供一种网络切片控制系统及控制方法。所述系统包括切片编排器和多个域控制器；切片编排器配置为根据网络切片SLA及指标约束，将网络切片SLA保证的端到端时延在各网络域之间进行划分，并将时延划分结果下发给多个域控制器；每一域控制器，配置为根据切片编排器下发的该网络域的时延划分结果，利用资源映射机制进行本网络域的资源分配，并将资源分配保证的QoS反馈给所述切片编排器；所述切片编排器，还配置为根据域控制器反馈的QoS，确定SLA保证情况，并根据SLA保证情况，调整所述网络切片SLA保证的端到端时延在各网络域的划分。本发明可以实现在保证商定SLA得到保证的前提下，提高网络系统容量并保证用户服务质量。
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公开(公告)号：CN114020079B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202111293890.6
申请日：2021-11-03
Applicant: 北京邮电大学 , 北京鹏通高科科技有限公司 , 上海博物馆
IPC: G05D27/02
Abstract: 本发明提供一种室内空间温度和湿度调控方法及装置，所述方法以分布式结构布置的传感器检测设定空间内的湿度值和温度值作为状态空间，并采用深度强化学习的方式选取每个时间步状态对应的动作。在强化学习过程中，引用所述湿度精度偏差、所述湿度均匀度偏差、所述温度精度偏差和所述温度均匀度偏差计算观测奖励值，以从综合考量温度和湿度的控制精度以及设定空间内各位置的均匀度，使得强化控制方法最终能够达到能够精确和均匀控制设定空间内温度和湿度的效果。
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公开(公告)号：CN115996475A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211487474.4
申请日：2022-11-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W72/541 , H04W72/53 , G06N3/092 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种超密集组网多业务切片资源分配方法及装置，包括：获取多智能体强化学习模型，该模型在各微基站上部署策略网络和价值网络，预先求解发射功率均衡解，策略网络以微基站传输速率和发射功率作为状态参数，以各微基站关联参数集合和预测的其他微基站发射功率集合作为动作参数；每个微基站获取自身状态参数，生成相应动作策略，价值网络根据全局信息对相应微基站生成的动作策略计算预估Q值，用于策略网络参数的更新；以最大化奖励值为目标构建预估Q值和实际Q值的损失函数，对价值网络进行参数更新，直至模型到达预设性能要求；将各微基站自身状态参数输入训练好的多智能体强化学习模型，生成相应动作策略，以实现多业务切片资源分配。
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公开(公告)号：CN114110824A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111295458.0
申请日：2021-11-03
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种恒湿机智能控制方法及装置，所述方法通过分布在大空间内的湿度传感器检测环境的湿度值，并基于智能控制器控制分布在大空间内的恒湿机工作以控制湿度稳定，所述方法基于强化学习的方式更新智能控制器的策略得到对恒湿机的控制模型，在强化学习过程中，利用所有湿度传感器检测到的湿度与目标设定值的欧氏距离计算出平均绝对湿度差，测量恒湿机的功耗，基于平均绝对湿度差和功耗定义了各时间步的动作参数对应的奖励值，引入了对湿度均匀性和风机功耗的评价，能够使强化学习训练得到的模型实现对大空间内湿度稳定性的控制，并极大减小功耗。
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公开(公告)号：CN114110824B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202111295458.0
申请日：2021-11-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: F24F3/14 , F24F11/61 , F24F11/64 , G06N3/084 , G06N3/0464 , F24F110/20
Abstract: 本发明提供一种恒湿机智能控制方法及装置，所述方法通过分布在大空间内的湿度传感器检测环境的湿度值，并基于智能控制器控制分布在大空间内的恒湿机工作以控制湿度稳定，所述方法基于强化学习的方式更新智能控制器的策略得到对恒湿机的控制模型，在强化学习过程中，利用所有湿度传感器检测到的湿度与目标设定值的欧氏距离计算出平均绝对湿度差，测量恒湿机的功耗，基于平均绝对湿度差和功耗定义了各时间步的动作参数对应的奖励值，引入了对湿度均匀性和风机功耗的评价，能够使强化学习训练得到的模型实现对大空间内湿度稳定性的控制，并极大减小功耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114020079A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111293890.6
申请日：2021-11-03
Applicant: 北京邮电大学 , 北京鹏通高科科技有限公司 , 上海博物馆
IPC: G05D27/02
Abstract: 本发明提供一种室内空间温度和湿度调控方法及装置，所述方法以分布式结构布置的传感器检测设定空间内的湿度值和温度值作为状态空间，并采用深度强化学习的方式选取每个时间步状态对应的动作。在强化学习过程中，引用所述湿度精度偏差、所述湿度均匀度偏差、所述温度精度偏差和所述温度均匀度偏差计算观测奖励值，以从综合考量温度和湿度的控制精度以及设定空间内各位置的均匀度，使得强化控制方法最终能够达到能够精确和均匀控制设定空间内温度和湿度的效果。
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公开(公告)号：CN115996475B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202211487474.4
申请日：2022-11-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W72/541 , H04W72/53 , G06N3/092 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种超密集组网多业务切片资源分配方法及装置，包括：获取多智能体强化学习模型，该模型在各微基站上部署策略网络和价值网络，预先求解发射功率均衡解，策略网络以微基站传输速率和发射功率作为状态参数，以各微基站关联参数集合和预测的其他微基站发射功率集合作为动作参数；每个微基站获取自身状态参数，生成相应动作策略，价值网络根据全局信息对相应微基站生成的动作策略计算预估Q值，用于策略网络参数的更新；以最大化奖励值为目标构建预估Q值和实际Q值的损失函数，对价值网络进行参数更新，直至模型到达预设性能要求；将各微基站自身状态参数输入训练好的多智能体强化学习模型，生成相应动作策略，以实现多业务切片资源分配。
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公开(公告)号：CN115397021B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202210843300.0
申请日：2022-07-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W72/50 , H04W72/0446 , H04W72/0453
Abstract: 本发明提供一种不完美信道状态下无线接入网动态资源分配方法及装置，针对增强移动宽带通信、超可靠低延迟通信和大规模机器类型通信三种通信场景，通过计算不完美信道状态下的信道信息，针对三种通信场景下用户的服务质量需求和隔离需求，通过建立约束条件并利用李亚普诺夫优化将时频资源动态的分配给用户，实现有限无线电资源的高效分配。
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公开(公告)号：CN116367172A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111614491.5
申请日：2021-12-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W16/14 , H04W72/0453 , H04W72/044 , H04W72/541
Abstract: 本发明提供一种认知无线网络中多业务切片资源分配方法及装置，所述方法包括：建立运营商在许可频段的收益函数以及在非许可频段的收益函数，并确定所述运营商的总收益函数；建立用户在许可频段的收益函数以及在非许可频段的收益函数，并基于用户在许可频段的收益函数以及在非许可频段的收益函数确定用户的总收益函数；根据运营商的总收益函数和所述用户的总收益函数计算所述运营商在许可频段内分配的某类业务的单位频谱切片的价格、在非许可频段内用户向运营商支付的干扰价格、用户购买的所述运营商的支持所述某类业务的频谱需求比例以及所述用户在非许可频段上分配的发射功率所对应的纳什均衡解；将各纳什均衡解作为最优的资源分配策略。
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