本申请提供了一种超密组网智能资源优化方法、装置、设备和存储介质，属于无线通信网络资源分配领域。包括：基于NOMA技术构建IAB网络模型。接着，建立IAB网络的通信模型，并在此基础上确定约束函数。随后，设计强化学习决策模型，其奖励函数根据约束函数确定。通过异构深度网络实时响应信道状态信息生成决策结果，并存储于经验回放池中供后续使用。策略网络和对决网络共同作用以提高决策的质量，并且基于计算出的最大Q值及相应的损失函数，实现网络更新，以获得目标异构深度网络。最后，为IAB网络制定出最优的资源分配策略。本申请能够实现高效、动态的频谱与功率分配，提升下一代通信网络的性能和资源利用率。
📄 2025105031358
📂 H04L41_142
👤 华东交通大学
📅 2025-04-22
本申请提供了一种基于几何和深度学习融合的网络优化方法、装置和设备，属于网络资源分配领域。方法包括：采用泊松点过程生成宏基站、路侧单元和车辆的随机分布，以构建通信网络的拓扑结构；根据拓扑结构，构建通信网络的信道解析函数；推导解析函数，以得到通信网络的性能解析结果；以解析结果为前提条件，构建深度确定性策略网络；结合深度确定性策略网络和近端策略优化算法，联合优化通信网络的资源分配和功率控制，得到初步通信网络；根据优化限制函数对初步通信网络进行局部优化，得到目标通信网络。本申请通过结合随机几何、深度学习算法及局部优化，有效提升无线网络性能，降低链路中断概率，提高资源利用效率。
📄 2025105258836
📂 H04L41_142
👤 华东交通大学
📅 2025-04-25
本发明提供一种响应时间保障型集群系统及其规模调整方法，通过采用循环队列覆盖式统计记录并计算预设时间内的负载的五项特征的采样值，准确反映集群的情况，同时基于平均响应时间评估集群系统服务质量，并根据集群系统服务质量水平在期望范围时的具体负载各特征值与集群规模实际提供值来为样本，以负载的各项特征与集群系统服务质量间的变化关联程度为判定特征的重要依据，生成阈值决策树，使得生成的阈值决策树更能反应负载与系统服务质量之间的联系，进而从而实现快速根据当前负载各特征值得出与之匹配的集群规模，及时将系统集群规模调整为合适大小。
📄 2023105745289
📂 H04L41_142
👤 广东外语外贸大学
📅 2023-05-22
本发明属于通信技术领域，特别涉及一种灾后通信恢复中的无人机基站三维部署方法，以最小化所需无人机数量以及使所有用户的接收功率衡量的整体服务质量最大化的基础上，构建求取无人机部署最优决策的问题；求解求取无人机部署最优决策的问题的过程中，利用贪婪搜索算法求出最小无人机数量和位置的次优解，再通过人工电场算法对位置和负载均衡的问题进行优化，得到最优的无人机部署方案；本发明采用贪婪搜索算法和元启发式的人工电场算法相结合，考虑了最小化无人机部署数量和满足QoS要求，可以在三维空间连续部署，能够快速适应动态网络的自主定位，具有较低复杂度。
📄 2023100656043
📂 H04L41_142
👤 重庆邮电大学
📅 2023-01-13
本发明涉及一种用于网络可靠性评估的数据集构建方法及网络可靠性评估方法，属于计算机技术领域。本发明首先通过初始化基本参数以及需要批量随机生成的参数、随机生成网络最大容量向量与需求、随机生成网络概率矩阵、根据多态极小路算法计算网络可靠性，得到若干网络及其可靠性的集合，然后建立多层残差感知机网络，并通过预处理后的数据集对该网络进行训练，最后通过训练完成的多层残差感知机网络进行网络可靠性评估。本发明将多态极小路和多层感知机相结合，以此满足网络变异性与复杂性的特点，从而帮助决策者在面临网络可靠性因素发生改变时，或是有多种方案选择时，及时地做出最优选择。
📄 2025100153861
📂 H04L41_142
👤 重庆邮电大学
📅 2025-01-06
本发明公开了一种信息物理系统分布式安全状态估计方法、装置及存储介质，属于信息物理系统技术领域，信息物理系统分布式安全状态估计方法包括：对系统动态模型进行可观测分解以获取局部可观测矩阵对；根据局部可观测矩阵对和局部不可观测矩阵获得分布式观测器的增益矩阵；基于局部系统状态向量进行通信，获得通信后的局部系统状态向量；基于增益矩阵和通信后的局部系统状态向量获得分布式观测器的输出系统状态向量；控制分布式观测器中的自适应攻击补偿函数对欺骗攻击信号进行补偿，以实现输出系统状态向量和系统动态模型中的系统状态向量保持一致。本发明能够解决在欺骗攻击干扰下，大规模部署的信息物理系统状态估计问题。
📄 2024115975455
📂 H04L41_142
👤 南京信息工程大学
📅 2024-11-11
本发明提供一种基于强化学习的云边融合网络任务卸载方法，包括以下步骤：S1：各个智能设备在当前边缘场景下向本地边缘服务器发送任务请求；S2：本地边缘网关实时感知本地边缘服务器的计算资源，当计算资源不足时，向企业云服务器发送任务卸载请求，由企业云服务器通过强化学习算法确定最优任务卸载策略；S3：本地边缘网关根据最优任务卸载策略获取指定的临近边缘服务器的控制权限，并将任务拆分到对应的临近边缘服务器上辅助执行；S4：各个临近边缘服务器将执行结果回传到本地边缘服务器，由本地边缘服务器汇总形成任务执行结果反馈至发送任务请求的智能设备。其效果是：可以以最短时延和最小计算成本为优化目标，实现卸载策略的优化。
📄 2022105634578
📂 H04L41_142
👤 重庆科技学院
📅 2022-05-22
本发明涉及了一种多联盟非合作博弈的多智能体状态控制方法，构建多智能体系统的多联盟非合作博弈模型，仅在动态事件触发条件被触发时，输出联盟的伪梯度之和估计和所有联盟的状态信息估计；根据每个联盟的伪梯度之和估计和所有联盟的状态信息估计，采用广义纳什均衡寻求策略，寻找得到联盟内所有智能体的广义纳什均衡，完成基于动态事件触发的分布式多联盟非合作博弈；本发明能够实现具有耦合约束的联盟间存在博弈时寻找到系统的广义纳什均衡，并设置了动态事件触发机制，使智能体和联盟只允许在满足触发条件时与邻居交换信息，从而降低通信频率，减轻了系统的计算成本。
📄 2022112651718
📂 H04L41_142
👤 南京信息工程大学
📅 2022-10-17
本发明公开了一种基于空地协同边缘计算网络的任务安全卸载策略确定方法，属于无线通信与计算融合领域。包括：1)将数据任务上传至无人机微云，计算任务处理时延与能耗；2)将数据任务上传至远端基站边缘云，计算任务处理时延与能耗；3)综合考虑数据任务卸载的安全性和能效性，计算任务卸载的安全能效函数；4)得到任务卸载过程中兼具安全性和能效性的最大化优化问题。本发明方法通过融合无人机微云和远端基站边缘云协同计算模式，为计算密集型应用提供服务质量保障，在满足时延约束和能量约束的同时最大化合法用户的安全能效性。
📄 2020109396921
📂 H04L41_142
👤 南京信息工程大学
📅 2020-09-09
柿子坊 · 知识产权运营
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