吉林大学赵琳琳获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种面向触觉遥操作业务的带宽估计方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119946673B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510421656.9,技术领域涉及:H04W24/02;该发明授权一种面向触觉遥操作业务的带宽估计方法是由赵琳琳;彭思淼;黄玉兰;聂新礼;项督凯设计研发完成,并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向触觉遥操作业务的带宽估计方法在说明书摘要公布了:本发明适用于无线通信系统通信技术领域,提供了一种面向触觉遥操作业务的带宽估计方法,包括:触觉业务到达过程建模;两部分到达过程的相关性分析;触觉突发到达过程的鞅表达方法;对业务到达过程进行预测;对业务流量的带宽进行估计。本发明对触觉业务到达过程进行了建模,分析了主控至从控和从控至主控触觉业务到达过程的相关性,考虑了业务到达的时域、频域和高阶特性,提出了构造到达鞅过程的新方法,并对业务到达进行预测,实现对触觉业务突发性的精准度量,提出了一种新的带宽估计方法,实现了对触觉业务带宽需求的动态估算。本发明能够高效处理触觉业务的突发性,为保障触觉通信的服务质量、优化带宽资源配置以及提升网络性能奠定了基础。
本发明授权一种面向触觉遥操作业务的带宽估计方法在权利要求书中公布了:1.一种面向触觉遥操作业务的带宽估计方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤一:触觉业务到达过程建模; 分析主控至从控和从控至主控数据包到达速率的自相关和偏自相关系数,根据自相关和偏自相关系数的特性,选择模型进行建模:若是独立同分布,利用最大似然估计拟合候选概率分布;若是1阶自相关,采用马尔可夫链模型;若是p阶自相关且p≥2,采用p阶自回归过程进行建模,自回归过程中涉及的随机变量的概率分布采用候选分布,候选分布的参数采用最大似然估计拟合; 步骤二:两部分到达过程的相关性分析; 计算主控至从控和从控至主控业务到达过程的时差相关系数,以衡量两者之间的相关程度; 步骤三:触觉突发到达过程的鞅表达方法; 为触觉业务到达过程构建鞅表达以反映其突发度和时间相关性,具体包括: 独立同分布的帕累托分布:构建指数上鞅,考虑尾指数对到达鞅的影响; p阶自回归过程:构建指数上鞅,考虑阶数对到达鞅的影响; 步骤四:对业务到达过程进行预测; 利用鞅的性质预测未来时隙的累积到达数据包流量,具体包括: 独立同分布的帕累托分布:通过鞅表达预测; p阶自回归过程:通过鞅表达预测; 步骤五:对业务流量的带宽进行估计; 定义服务速率为带宽,构建恒定速率服务模型;对自回归到达模型ARp,计算时延违反概率;采用二分法估计带宽; 所述步骤三的具体过程如下: 令at表示到达过程,刻画单位时间到达的数据包流量;At表示累积到达过程,At等于初始时刻到时隙t累积到达的数据包流量; 如果at服从独立同分布的帕累托分布,其概率分布函数为: 式4:Pr{at>x}=xxmin-α; 其中:Pr表示事件at>x发生的概率;x表示随机变量的取值;xmin表示随机变量x的下界;α表示尾指数; 令MAt表示到达鞅过程,将触觉业务的到达鞅构造为指数上鞅,考虑尾指数α对到达鞅的影响,根据帕累托分布的性质,将帕累托分布对应的到达鞅表达构造为: 式5: 其中:θ表示鞅参数,γ表示鞅参比例因子;根据鞅的性质 E[MAt+1|α0,…,αt]=MAt,求解鞅表达参数θ和γ,其中E表示取期望符;MAt+1表示t+1时刻的到达鞅过程;α0,…,αt表示从时隙0到时隙t的到达过程;证明γ=1且θ>0时,MAt是一个鞅过程; 如果at属于p阶自回归过程,其形式为: 式6: 其中:ωi表示在之前i个时刻的自回归系数;i表示滞后项的索引;at-i表示自回归过程at在之前i个时刻的取值;λ表示常数期望值;σ表示标准差;zt为服从独立同分布的高斯分布,其均值为0,方差为1; 利用指数上鞅构造p阶自回归过程的到达鞅,考虑阶数p的影响,即到达过程的时域特性,将到达鞅表达构造为: 式7: 其中:j表示时间点;at-j+1表示自回归过程at在之前j-1时刻的取值;C表示鞅表达参数,为服务速率; 利用鞅的性质E[MAt+1|α0,…,αt]=MAt,求解鞅表达参数C; 所述步骤五的具体过程如下: 将服务速率定义为流量所需的带宽,并将服务表示为一个恒定速率的服务模型;如果at属于p阶自回归过程,其形式为式6;对于服务速率C满足C>λ的自回归到达模型ARp,令: 式13: 式14: 其中:θ*表示鞅参量,是在θ的取值范围中定义的一个特殊值;σ2表示方差;κ表示时延违反概率系数;ω表示自回归系数;ν表示ωat的标准差; 则时延违反概率为: 式15: 其中:表示概率;W表示在时隙t的时延;k表示时延界; 考虑p=1的特殊情况,即: 式16:at=ωat-1+1-ωλ+1-ωσzt; 则方差为: 式17: 其中:ν2表示ωat的方差;表示取方差符;zt+1表示t+1时刻的高斯过程; 因此: 式18: 式19: 其中:表示取均值符;han表示到达过程的相关特性函数;hC表示服务过程的相关特性函数; 则时延违反概率推导为: 式20: 令目标时延违反概率采用二分法估计带宽C,具体流程如下: 初始化参数:定义公式中的常量,设置时延界k的范围为[kmin,kmax],生成多个k值; 定义二分法搜索区间:对于每个k值,设置带宽的初始搜索范围为[Cmin,Cmax]; 二分法迭代,包括: 计算带宽中点Cmid: 式21: 根据公式计算时延违反概率中间值εmid: 式22: 判断εmid与目标时延违反概率ε的关系: 如果εmid>ε,带宽过大,缩小搜索区间:Cmax=Cmid; 如果εmid<ε,带宽过小,增大搜索区间:Cmin=Cmid; 停止区间:当|Cmax-Cmin|<tol时停止迭代,其中tol是精度要求,则带宽的估计值为: 式23: 其中:Cmin,Cmax分别表示最小带宽和最大带宽。
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