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公开(公告)号：CN108882226B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201810601535.2
申请日：2018-06-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供一种在相同的载波数下支持更多用户的安全接入的基于双非正交特性的高频谱效率安全接入方法，属于信息与通信技术领域。本发明适用于上行链路，包括：S1：J个用户共享N个非正交子载波，并且J>N；J个用户的输入信号分别根据安全矩阵进行非正交安全映射,实现多址接入；S2：J路非正交安全映射后的信号分别进行非正交复用，且在非正交复用中可以改变带宽压缩因子；S3：J路非正交复用后的信号叠加成一路在信道中进行传输；S4：接收端对接收的信号进行非正交解复用；S5：根据安全矩阵对非正交解复用后的信号进行非正交安全解映射，获得J个用户输入信号的估计值。本发明还可以提高安全无线通信的性能、提高带宽利用率，同时保持每载波相同的传输速率。
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公开(公告)号：CN111262656A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010047137.8
申请日：2020-01-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 低轨星地链路下高谱效稀疏码多址接入多用户迭代检测译码方法，涉及信息与通信技术领域，是为了解决低轨星地链路下的高谱效稀疏码多址接入受到多种干扰造成系统可靠性低的问题，本发明提出针对这种体制下的多用户迭代检测译码(IMUDD)方法，该方法以Turbo编译码方式执行软信息迭代，IMUDD可以通过一个外部迭代和三个内部迭代过程有效地实现多址干扰，符号间干扰和载波间干扰消除，在每次迭代中，从检测和解码阶段提取外部信息，然后将其用作下一个迭代中的先验信息，此外，为了降低IMUDD方案的计算复杂度，采用并分析了对数域IMUDD，仿真结果表明，与传统的Turbo结构接收机相比，IMUDD在多径衰落信道或加性高斯白噪声信道上具有明显的性能提升。
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公开(公告)号：CN110808824A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911102146.6
申请日：2019-11-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 低轨卫星星地链路的高谱效稀疏码多址接入方法,涉及信息与通信技术领域,是为了解决低轨卫星物联网频谱资源紧张问题。本发明针对低轨卫星物联网频谱资源紧张问题，提出低轨卫星星地链路的高谱效稀疏码多址接入方法，将高谱效频分复用技术取代传统的正交频分复用，在发送端使载波间隔压缩，实现对海量终端用户广域覆盖和对频谱资源的高效利用，此方法相比于传统的稀疏码多址接入方法具有更高的频谱效率性能。
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公开(公告)号：CN108882226A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810601535.2
申请日：2018-06-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供一种在相同的载波数下支持更多用户的安全接入的基于双非正交特性的高频谱效率安全接入方法，属于信息与通信技术领域。本发明适用于上行链路，包括：S1：J个用户共享N个非正交子载波，并且J>N；J个用户的输入信号分别根据安全矩阵进行非正交安全映射,实现多址接入；S2：J路非正交安全映射后的信号分别进行非正交复用，且在非正交复用中可以改变带宽压缩因子；S3：J路非正交复用后的信号叠加成一路在信道中进行传输；S4：接收端对接收的信号进行非正交解复用；S5：根据安全矩阵对非正交解复用后的信号进行非正交安全解映射，获得J个用户输入信号的估计值。本发明还可以提高安全无线通信的性能、提高带宽利用率，同时保持每载波相同的传输速率。
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公开(公告)号：CN119834866A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510030858.0
申请日：2025-01-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B7/185 , H04L41/044 , H04L41/0895 , H04L41/122 , H04L41/16 , H04L41/40 , H04W28/24 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉基于深度强化学习的SDN/NFV卫星网络动态SFC部署方法，所述方法包括如下步骤：S1、构建三层SDN/NFV卫星网络架构：搭建具有应用管理层‑控制层‑数据转发层的卫星网络架构，使用虚拟拓扑模式实现动态网络映射；S2、定义SFC部署问题建模：将SFC部署问题以MDP建模，同时在定义中加入对SFC约束的限制，部署面向SFC的QoS约束及QoE进行综合优化；S3、通过动态部署决策算法求解最优部署方法：针对SFC动态部署问题提出基于深度强化学习的编排方法，其具有捕捉网络环境状态变化序列能力，在满足SFC的QoS约束下最大化QoE，实现最优动态VNF部署。本发明将多种网络指标进行计算，同时在MDP建模中考虑到SFC链部署的资源约束性质，在传统的奖励机制中为不同的约束条件分配了惩罚项，实现了面向SFC的QoS约束以及QoE体验的综合优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119087476A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411291267.0
申请日：2024-09-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明的基于多普勒定位的低轨道卫星分段误差补偿的定位解算方法，包括如下步骤：S1、将低轨道卫星时钟偏差作为未知数的、结合伪距和伪距率测量的多普勒定位模型，补偿无法估计的低轨道卫星时钟偏差；S2、利用分段误差补偿多普勒定位解算方法，为低轨道卫星定位方程提供误差补偿，消除低轨道卫星定位中的常见误差。本发明提出的多普勒测量定位模型，考虑了LEO卫星时钟偏差、接收机时钟偏差和接收机频率偏移的影响，结合了伪距和伪距率测量两种定位模型。本发明将LEO卫星的时钟偏差视为方程中的未知数，以补偿接收信号时无法估计时钟偏差对LEO卫星定位精度的影响。
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公开(公告)号：CN116708265A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310591742.5
申请日：2023-05-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L45/02 , H04L41/14 , H04L41/12 , H04L41/142 , H04L41/0894 , H04W40/08 , H04W40/10 , H04W40/14 , H04B13/02
Abstract: 本发明提出基于Pareto最优的空天海一体化NRMOCOP方法,解决了现有空天海一体化通信无法权衡频谱效率、能量效率和时延的问题，属于通信领域。本发明包括建立空天海一体化网络架构，包括卫星节点、飞机节点和船舶节点之间通信链路的信道模型；根据信道模型确定频谱效率、能量效率和时延的多目标优化函数；对多目标优化函数进行求解：采用了多目标进化算法近似Pareto最优解的集合,提出改进的非支配排序遗传算法INSGA II和强度Pareto进化算法ISPEA II，通过在空天海一体化网络下实现种群初始化、非支配排序和选择、交叉和突变过程获得Pareto最优集。本发明在解决方案之间进行权衡，具有为空天海一体化网络找到Pareto最优解决方案的能力。
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公开(公告)号：CN113381828B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202110639046.8
申请日：2021-06-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B17/391 , H04L25/02 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 基于条件生成对抗网络的稀疏码多址接入随机信道建模方法，涉及信息与通信技术领域，是为了解决现有方法的多用户信息是通过不同的动态信道传输到接收器的，导致给接收器的信道估计和解码造成困难的问题。本发明针对物联网中的动态信道问题，提出面向多用户的基于条件生成对抗网络信道建模方案。该方案利用了CGAN的良好捕获和分布功能。CGAN用于对信道分布进行建模以表示信道效应。所接收的与导频符号相对应的DNN‑SCMA信号被用作条件信息的组成部分。特别地，该方法使用无模型学习方法来准确地学习不同类型的随机信道模型，在实际通信场景中实现对动态信道信息的有效获取。
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公开(公告)号：CN113381828A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110639046.8
申请日：2021-06-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B17/391 , H04L25/02 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 基于条件生成对抗网络的稀疏码多址接入随机信道建模方法，涉及信息与通信技术领域，是为了解决现有方法的多用户信息是通过不同的动态信道传输到接收器的，导致给接收器的信道估计和解码造成困难的问题。本发明针对物联网中的动态信道问题，提出面向多用户的基于条件生成对抗网络信道建模方案。该方案利用了CGAN的良好捕获和分布功能。CGAN用于对信道分布进行建模以表示信道效应。所接收的与导频符号相对应的DNN‑SCMA信号被用作条件信息的组成部分。特别地，该方法使用无模型学习方法来准确地学习不同类型的随机信道模型，在实际通信场景中实现对动态信道信息的有效获取。
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公开(公告)号：CN111464226A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010152984.0
申请日：2020-03-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 低压缩因子下的基于直扩的SEFDM系统的逐块检测方法，涉及电子与通信技术领域，本发明是为了在保障频谱效率不过度降低的前提下，提升宽带卫星通信的抗干扰性，本发明将DSSS和SEFDM有效的结合在一起，接收端的检测方法利用了DSSS的优点，以基于ML方法的思想进行逐块的检测，极大的降低了传统算法的复杂度，本发明适用于带宽压缩因子低于0.6的系统。
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