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公开(公告)号：CN105636062A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610046073.3
申请日：2016-01-25
Applicant: 长江大学
CPC classification number: H04W16/14 , H04B2201/692 , H04W72/0453
Abstract: 本发明涉及一种面向业务适度服务的认知无线网络传输学习方法，包括如下步骤：步骤1，采集实时业务和优先级信息；步骤2，建立白空间矩阵和干扰矩阵；步骤3，根据节点可行行动、业务传输时间，计算路由和时延；步骤4，进行本地信息和优先级的分布式协同设计；步骤5，获取信息交换自由度和自由度限制条件；步骤6，通过传输协作和信息交换，对多业务应用进行自适配；步骤7，根据和模型无关的分布式强制学习，建立频谱切换；步骤8，根据服务质量检验是否满足用户需求。本发明采用和模型无关的分布式强制学习来提高多跳认知无线网络上多样性实时需求业务的性能，提出信息交换自由度建构一种综合性的业务数据跨层管理方法，使得整个网络具备业务普适。
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公开(公告)号：CN116634586A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310408605.3
申请日：2023-04-17
Applicant: 长江大学
IPC: H04W72/542 , H04W72/541 , H04W72/0453 , H04W72/0446 , H04W72/044 , H04W16/14 , H04W74/08
Abstract: 本发明公开了一种认知非正交多址接入网络的数据传输方法、系统及设备，所述方法包括：获取不同功率电平下活跃次用户的随机接入索引集，并确定活跃次用户的资源块分配概率分布；基于资源分配概率分布和随机接入索引集确定活跃次用户的吞吐量；判断活跃次用户的吞吐量是否为最大吞吐量；若否，则基于活跃次用户的吞吐量通过演化博弈策略确定活跃次用户的最大吞吐量；根据活跃次用户的最大吞吐量分配资源块进行数据传输。相较于现有技术中均是利用正交多址接入技术，而本发明是认知非正交多址接入网络技术，通过演化博弈策略确定活跃次用户的最大吞吐量，之后分配资源块进行数据传输，使得未来无线网络在满足海量连接需求的同时，实现高频谱效率。
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公开(公告)号：CN104080158A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410254767.7
申请日：2014-06-10
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明涉及一种认知无线网络的频段分配和流量自适应方法，其特征在于包括如下步骤：1结合频段集、会话和流量因子，依据传播利益收集频段信号灯；2由协议干扰模型得出成功传输条件，并进行链路集的合并；3计算频谱空间容量，对节点进行功率控制离散化；4进行频段分配和流量路由约束条件，得出干扰和无线电接口限制；5进行成功传输和多通路流量路由限制；6获得用户的链路代价和频段代价；7分为两个独立过程，针对新信息请求进行流量因子迭代；8改进频段信号灯，收集节点的流量、能效、资源属性，进行频段代价下的迭代。本发明采用分两个阶段进行流量配备、资源匹配和能效优化，实现了逼近其能效极限的资源优化配置，解决了如何以受限的频谱与能量大幅度提高网络容量的问题；具有能效与资源联合优化的特点。
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公开(公告)号：CN112911600B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202110062014.6
申请日：2021-01-18
Applicant: 长江大学
IPC: H04W12/122 , H04W12/121 , H04B7/0404 , H04L5/14 , H04B1/715
Abstract: 本发明涉及一种带内全双工认知无线网络自我干扰抑制方法、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括以下步骤：配备全双工天线，对带内全双工节点建立不同协同操作模式，获取节点切换和传输成本，并获取平均功率约束的干扰源；根据所述平均功率约束的干扰源，获取带内全双工的反应扫描干扰源，根据所述反应扫描干扰源、节点的切换和传输成本，确定节点不同协同操作模式的防御策略；根据所述节点不同协同操作模式的防御策略，确定对抗干扰的策略，根据所述对抗干扰的策略，获取期望回报最大化效用对应的最佳防御策略以及平均回报效用的最佳防御策略。本发明提供的方法，提高了带内全双工认知无线网络的干扰抑制能力。
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公开(公告)号：CN112911600A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110062014.6
申请日：2021-01-18
Applicant: 长江大学
IPC: H04W12/122 , H04W12/121 , H04B7/0404 , H04L5/14 , H04B1/715
Abstract: 本发明涉及一种带内全双工认知无线网络自我干扰抑制方法、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括以下步骤：配备全双工天线，对带内全双工节点建立不同协同操作模式，获取节点切换和传输成本，并获取平均功率约束的干扰源；根据所述平均功率约束的干扰源，获取带内全双工的反应扫描干扰源，根据所述反应扫描干扰源、节点的切换和传输成本，确定节点不同协同操作模式的防御策略；根据所述节点不同协同操作模式的防御策略，确定对抗干扰的策略，根据所述对抗干扰的策略，获取期望回报最大化效用对应的最佳防御策略以及平均回报效用的最佳防御策略。本发明提供的方法，提高了带内全双工认知无线网络的干扰抑制能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112821969A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011630282.5
申请日：2020-12-31
Applicant: 长江大学
IPC: H04B17/382 , H04L5/14
Abstract: 本发明提供一种全双工认知无线网络的混合动态频谱访问方法及装置，该方法包括：结合全双工认知，建立双信道射频前端；使用时隙策略，建立能量受限的底层和交织的混合模式；获得感知阶段和传输阶段能量消耗和采样；计算错误报警和冲突检测的概率；建立全双工的离散四状态马尔可夫转移过程；将有限能量有效地分配给感知和传输，来最大化流量；根据有限数量的感知样本，穷举搜索找到最佳解。通过本方案可以实现更快的频谱感知和更可靠的动态频谱访问，提高数据传输流量，保障冲突检测的可靠性，实现在能量限制下优化次用户的信息传递速率。
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公开(公告)号：CN105636062B
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201610046073.3
申请日：2016-01-25
Applicant: 长江大学
Abstract: 本发明涉及一种面向业务适度服务的认知无线网络传输学习方法，包括如下步骤：步骤1，采集实时业务和优先级信息；步骤2，建立白空间矩阵和干扰矩阵；步骤3，根据节点可行行动、业务传输时间，计算路由和时延；步骤4，进行本地信息和优先级的分布式协同设计；步骤5，获取信息交换自由度和自由度限制条件；步骤6，通过传输协作和信息交换，对多业务应用进行自适配；步骤7，根据和模型无关的分布式强制学习，建立频谱切换；步骤8，根据服务质量检验是否满足用户需求。本发明采用和模型无关的分布式强制学习来提高多跳认知无线网络上多样性实时需求业务的性能，提出信息交换自由度建构一种综合性的业务数据跨层管理方法，使得整个网络具备业务普适。
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公开(公告)号：CN112821969B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202011630282.5
申请日：2020-12-31
Applicant: 长江大学
IPC: H04B17/382 , H04L5/14
Abstract: 本发明提供一种全双工认知无线网络的混合动态频谱访问方法及装置，该方法包括：结合全双工认知，建立双信道射频前端；使用时隙策略，建立能量受限的底层和交织的混合模式；获得感知阶段和传输阶段能量消耗和采样；计算错误报警和冲突检测的概率；建立全双工的离散四状态马尔可夫转移过程；将有限能量有效地分配给感知和传输，来最大化流量；根据有限数量的感知样本，穷举搜索找到最佳解。通过本方案可以实现更快的频谱感知和更可靠的动态频谱访问，提高数据传输流量，保障冲突检测的可靠性，实现在能量限制下优化次用户的信息传递速率。
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公开(公告)号：CN103501510B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201310449615.8
申请日：2013-09-27
Applicant: 长江大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明涉及一种无线传感器网络中聚簇重构的负载均衡方法，其特征在于包括如下步骤：将无线传感器网络节点集合划分成为多个子集合；将聚簇重构的负载均衡方法划分为稳态和重构两个阶段；在稳态阶段，进行初始化轮数、簇头、消息数，当前轮接受原始数据和消息数；在重构阶段的第1轮随机创建簇头集合；在重构阶段的其余轮，根据簇中的簇头和节点数等条件，从节点子集中选择一个最多剩余能量的节点为簇头；或根据当前簇头所满足的条件，或者广播消息，或者标记接受消息数，重新选择簇头；运用平衡因子作为负载均衡的衡量标准，来均衡化网络内的能量消耗并减少通信拥塞。本发明对重构的系统步骤进行了改进，实现了对各个簇区域的负载平衡，具有均衡化网络内的能量消耗并减少通信拥塞、延长网络生命周期的特点。
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公开(公告)号：CN103501510A
公开(公告)日：2014-01-08
申请号：CN201310449615.8
申请日：2013-09-27
Applicant: 长江大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明涉及一种无线传感器网络中聚簇重构的负载均衡方法，其特征在于包括如下步骤：将无线传感器网络节点集合划分成为多个子集合；将聚簇重构的负载均衡方法划分为稳态和重构两个阶段；在稳态阶段，进行初始化轮数、簇头、消息数，当前轮接受原始数据和消息数；在重构阶段的第1轮随机创建簇头集合；在重构阶段的其余轮，根据簇中的簇头和节点数等条件，从节点子集中选择一个最多剩余能量的节点为簇头；或根据当前簇头所满足的条件，或者广播消息，或者标记接受消息数，重新选择簇头；运用平衡因子作为负载均衡的衡量标准，来均衡化网络内的能量消耗并减少通信拥塞。本发明对重构的系统步骤进行了改进，实现了对各个簇区域的负载平衡，具有均衡化网络内的能量消耗并减少通信拥塞、延长网络生命周期的特点。
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