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公开(公告)号：CN105392205B
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201510685668.9
申请日：2015-10-21
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司信息通信分公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： H04W72/12
摘要： 本发明公开了一种面向配用电通信的用户调度方法，当到达调度周期时，首先确定各用户各业务已等待时间，以及在最近若干个调度周期内的各个用户接入信道的统计信道状态信息，根据各用户已等待时间和统计信道状态信息，采用最大等待时延约束条件下的最大化吞吐量的准则进行用户调度，以及远端射频单元与用户的配对；所述统计信道状态信息包括信道接收相关阵和信噪比。本发明根据已等待时间是否超过最大时延约束，将各用户业务投入一级业务池和二级业务池，调度方法首先根据一级业务池的需求分配远程射频单元，然后在二级业务池中选择用户业务，以最大化吞吐量的准则进行用户调度，能够在满足用户业务时延约束的情况下充分利用无线通信系统带宽。
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公开(公告)号：CN105392205A
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201510685668.9
申请日：2015-10-21
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司信息通信分公司 , 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： H04W72/12
摘要： 本发明公开了一种面向配用电通信的用户调度方法，当到达调度周期时，首先确定各用户各业务已等待时间，以及在最近若干个调度周期内的各个用户接入信道的统计信道状态信息，根据各用户已等待时间和统计信道状态信息，采用最大等待时延约束条件下的最大化吞吐量的准则进行用户调度，以及远端射频单元与用户的配对；所述统计信道状态信息包括信道接收相关阵和信噪比。本发明根据已等待时间是否超过最大时延约束，将各用户业务投入一级业务池和二级业务池，调度方法首先根据一级业务池的需求分配远程射频单元，然后在二级业务池中选择用户业务，以最大化吞吐量的准则进行用户调度，能够在满足用户业务时延约束的情况下充分利用无线通信系统带宽。
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公开(公告)号：CN107484209A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710915688.X
申请日：2017-09-30
申请人： 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种考虑用户QoS的网络负载均衡垂直切换方法，包括以下几个步骤：(1)将所有用户根据是否需要切换网络分为两组，当用户因为移动或者网络状态变化，当前网络不能满足用户需求时，将该类用户归为切换组；当用户在原网络中连接状态良好，则其不需要执行切换，将该类用户归为保持组；(2)对切换组的用户，通过分配矩阵，计算需要切换的用户对基站和接入点的负载；再根据最优负载均衡算法，选择使得各网络的负载利用率均衡的网络；(3)根据用户需求，采用层次分析法对各网络进行加权。本发明提高了资源利用率，采用层次分析法对各网络进行加权，满足了用户QoS需求，本发明不仅针对通用无线网，也能使用在电力无线专网中。
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公开(公告)号：CN107484209B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201710915688.X
申请日：2017-09-30
申请人： 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种考虑用户QoS的网络负载均衡垂直切换方法，包括以下几个步骤：(1)将所有用户根据是否需要切换网络分为两组，当用户因为移动或者网络状态变化，当前网络不能满足用户需求时，将该类用户归为切换组；当用户在原网络中连接状态良好，则其不需要执行切换，将该类用户归为保持组；(2)对切换组的用户，通过分配矩阵，计算需要切换的用户对基站和接入点的负载；再根据最优负载均衡算法，选择使得各网络的负载利用率均衡的网络；(3)根据用户需求，采用层次分析法对各网络进行加权。本发明提高了资源利用率，采用层次分析法对各网络进行加权，满足了用户QoS需求，本发明不仅针对通用无线网，也能使用在电力无线专网中。
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公开(公告)号：CN107949025A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711064727.6
申请日：2017-11-02
申请人： 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于非合作博弈的网络选择方法，以适应网络资源和接入用户数不断变化的动态网络选择问题。方法包括以下步骤：建立以系统吞吐量最大化为目标的非合作博弈模型；将非合作博弈模型转化为普通势博弈模型，此势博弈模型中势函数定义为所有用户的加权干扰总和的负值；将求解吞吐量最大的网络选择问题转化为求解加权干扰总和最小的网络选择问题；采用分布式学习算法求解势博弈模型的纳什均衡，获得的解即为最佳的接入网络选择方案。本发明能最大化系统吞吐量，且采用学习算法能有效降低计算复杂度，本发明方法得到的收敛解的系统吞吐量接近系统最优吞吐量。
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公开(公告)号：CN107949025B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201711064727.6
申请日：2017-11-02
申请人： 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于非合作博弈的网络选择方法，以适应网络资源和接入用户数不断变化的动态网络选择问题。方法包括以下步骤：建立以系统吞吐量最大化为目标的非合作博弈模型；将非合作博弈模型转化为普通势博弈模型，此势博弈模型中势函数定义为所有用户的加权干扰总和的负值；将求解吞吐量最大的网络选择问题转化为求解加权干扰总和最小的网络选择问题；采用分布式学习算法求解势博弈模型的纳什均衡，获得的解即为最佳的接入网络选择方案。本发明能最大化系统吞吐量，且采用学习算法能有效降低计算复杂度，本发明方法得到的收敛解的系统吞吐量接近系统最优吞吐量。
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公开(公告)号：CN111565214A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010152449.5
申请日：2020-03-06
申请人： 国网重庆市电力公司南岸供电分公司 , 国家电网有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： H04L29/08
摘要： 本发明公开了一种软件定义网络负载均衡方法，包括根据接收的集群内各控制器的负载信息，确定需要迁移交换机的过载控制器；根据过载控制器与其所连交换机之间的距离以及预设的迁移概率模型，确定需要迁移的交换机；根据过载控制器与剩余控制器之间的距离以及预设的空闲概率模型，确定剩余控制器中接收迁移交换机的空闲控制器；发出迁移指令，控制需要迁移的交换机向空闲控制器迁移。同时公开了相应的系统及装置。本发明在迁移过程中考虑了距离因素，使得负载分布更均匀；同时本发明的控制器不负责监控网络负责、不收集其他控制器的负载信息、不进行决策，控制器之间不存在频繁的通信，降低网络延时，提高了控制器性能。
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公开(公告)号：CN108092847B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201711213641.5
申请日：2017-11-28
申请人： 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种电力LTE无线终端远程在线监控方法，包括以下步骤：(1)无线终端远程管理系统接收无线终端上报的心跳请求报文；(2)更新无线终端的心跳接收时间；(3)计算当前时刻和最近一次心跳接收时间差值；(4)判断差值是否小于设定的离线门限阈值，是则转向步骤(5)；否则判断无线终端的IP地址是否能ping通过，是则转向步骤(5)，否则生成无线终端离线告警信息；(5)判断该无线终端之前是否是在线状态，是则获取终端上次判断的在线信息，否则生成无线终端离线告警恢复信息。本发明实现了对电力无线终端的远程在线监控，保障了电力业务的实时通信，降低了电力LTE‑1.8GHz无线专网的运维压力。
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公开(公告)号：CN107872250A
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201711216559.8
申请日：2017-11-28
申请人： 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种电力系统公专网通用的通信模块及其通信方法，通信模块中，主控芯片与以太网接口、UART接口、USIM卡接口、USB接口、控制接口、电源管理芯片、射频收发芯片电连接，射频收发芯片与射频前端连接。本发明的模块用一套芯片实现公专网自适应切换功能。它具有各类接口，支持天线分集接收，支持数据业务，提供丰富的用户信号接口，支持标准的AT指令集。并且产品结构小巧灵活，便于安装维护，可通过不同线缆支持网口、串口、USB接口来适用多种应用场景及业务。微型智能终端可广泛适用于配电自动化、故障指示器、视频监控、移动巡检、移动办公等多种电力业务。
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公开(公告)号：CN118265086A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410432817.X
申请日：2024-04-11
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
IPC分类号： H04W28/08
摘要： 本申请公开了一种面向能耗的MEC场景下的多业务资源分配方法及系统，包括：构建MEC场景下uRLLC与eMBB业务共存的传输模型；基于所述传输模型，构建资源分配优化模型；其中所述资源分配优化模型以最小化总能耗和传输时延的加权和为目标；将所述资源分配优化模型分解为三个凸优化子问题，并用迭代法进行求解得到资源分配方案，其中所述三个凸优化子问题为eMBB最优卸载问题、eMBB用户资源块分配问题和用户调度问题。同时满足用户的两种业务需求，包括时延，可靠性等指标，并且最小化本地计算和卸载计算所要消耗的能量总和。
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