蜂窝网中D2D通信干扰协调专利技术现状

随着便携式移动终端的广泛使用,以及实时、高速、高清多媒体业务等应用的逐渐爆发,移动网络承载的移动数据流量也呈现爆炸式增长。爆炸式增长的移动流量与数以万计的设备接入网络,对现有的通信网络体系带来了挑战,为了应对网络的高速流量增长和大量设备的接入,如何在稀缺的频谱资源条件下提高设备的快速接入并实现高速数据传输,是目前通信网络面临的首要问题。

C-RAN无线网络中业务预测的马尔科夫模型

C-RAN架构无线网络由于采用的是云处理模式,从而具有了云处理模式。已有的业务预测方法应用到C-RAN网络中,会存在不能充分利用共享的信息资源从而影响预测效果的问题。针对这个问题,在证明C-RAN架构无线网络中由不同小区业务流量构成的向量随时间变化的过程是一个马尔科夫过程的基础上,提出利用历史数据构建预测矩阵,通过预测矩阵与当前业务流量数据进行预测,并且设计出预测矩阵的构建方法,以及当有新流量数据到来时对预测矩阵的修正方法,从而适应了对网络状态非平稳情况下的预测。仿真结果表明该方法在预测精度上比传统的外延法、回归分析法有所提高。

C-RAN架构中下行组播与单播业务资源分配算法

在新型C-RAN架构无线接入网中,针对下行资源分配问题,在构建多重组播协作系统传输模型的基础上,根据单播业务用分集协作方法满足QoS,而组播业务用户在同一个频点收到不同的信号可以实现空间分集的特点,提出基于最优化数学模型的最大吞吐量资源分配算法以及利用遗传算法的求解方法,求解使模型目标函数最大的最优单播与组播带宽和功率分配方案。仿真结果表明,该算法能够保证单播用户服务质量,提高组播业务吞吐量。

基于D2D通信的流量卸载专利技术分析

近年来,随着智能手机在人们日常生活中的广泛使用,各式各样的业务(例如,文件传输、在线视频、手游)正在经历一个爆炸式的增长。在过去几年间,大量涌现的移动终端,特别为了满足是高带宽业务需求,使得蜂窝网的移动数据流量增长了近20倍之多,且每年还在以指数级增长。对于流量的分布而言,其往往与用户的分布呈现出正相关的关系,很多时候,用户会大量聚集在某个区域,比如:写字楼,演唱会等人流量大且在相应的时间段内较固定的区域,容易形成热点区域,从而造成蜂窝网部分区域流量拥挤,相邻区域的流量少的流量分布不均的现象,使得蜂窝网分配的网络资源(比如带宽)未能得到充分利用。

基于K-means优化算法的通信业务分析预测

在对数据挖掘技术进行介绍的基础上提出将基于K-means的预测算法应用到无线移动通信业务预测中,将小区范围内的多维业务记录进行分类,而后又利用分类所挖掘的知识进行预测。并且利用计算机辅助分析方法进行性能分析,结果表明该方法与统计方法相比较精度有明显的提高。

Web漏洞检测技术专利分析

随着近20年Web技术的迅猛发展,Web技术在公共领域以及个人领域得到广泛应用,世界各地数以亿计的人使用Web技术来获取信息、执行交易、进行社交以及娱乐活动。因万维网具有开放、互联的特点,所以,更容易遭受黑客的攻击。每年Web页面以及应用程序中存在的安全漏洞数量居高不下,这也是造成Web应用频繁遭受攻击的重要缘由。因此,采用何种合适的手段检测出Web应用中的漏洞,成为网络安全领域需要着重需要解决的问题。国内外网络安全公司以及互联网公司在这一问题上投入巨大经费开展深入研究工作,相继推出了一些漏洞检测工具以应对不同类型的Web漏洞,如Web应用安全扫描工具AppScan、自动化Web应用程序安全测试工具AWVS等。并且它们在Web漏洞检测技术专利方面也做了充分的布局。

基于生物识别的智能家居智能门锁专利综述

文章以智能家居中的智能门锁的专利申请为分析对象,重点分析全球及中国范围内关于基于生物识别的智能门锁的申请信息、重要申请人、分支情况、技术发展状况等信息。