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公开(公告)号：CN110111189B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201910399994.1
申请日：2019-05-14
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q30/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双边拍卖的在线组合资源分配与支付方法，每个买家(SP)提供报价信息；每个卖家(MVNO)提供要价信息；拍卖师(中间商)计算投标密度函数并构建联合投标密度矩阵，通过升序或降序排列得到投标密度排序向量；然后依次判断每个元素相关联的卖家拥有的资源是否完全满足买家申请的资源，如果满足，则将对应的卖家和买家作为中标机构；然后基于临界最小竞标密度为参考确定每个中标卖家待收取的费用qm；同时基于临界最大竞标密度为参考确定每个中标买家待支付的费用pn；最后选择pn≥qm所对应的买家和卖家进行匹配实现资源分配。其效果是：能显著降低分配等待时间，最大化三方的收益和，收敛速度快、复杂度低，易实现。
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公开(公告)号：CN111901267B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202010731525.8
申请日：2020-07-27
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L27/00 , H04B7/0404 , G06F17/14
Abstract: 本发明涉及认知无线电、通信信号调制识别技术领域，具体公开了一种基于短时傅里叶变换时频分析的多天线盲调制识别方法，采用短时傅里叶变换进行时频分析，可以清晰地提取到接收信号的时频特征，并生成接收信号的RGB时频图；采用卷积神经网络作为分类器，对RGB时频图进行训练分类，从而将传统意义上的信号识别问题转化为图像识别问题；对多天线系统各路接收天线的识别结果(采用“n‑out‑of‑Nr”的准则)进行决策融合，实现调制模式识别。相比现有多天线盲调制识别方法，本发明有益效果在于：结合短时傅里叶变换、卷积神经网络、决策融合，使得本发明在低噪声环境下仍然具有较高的识别精度，高达85％，并且本发明收敛速度快、复杂度低、易实现。
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公开(公告)号：CN110111189A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910399994.1
申请日：2019-05-14
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q30/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双边拍卖的在线组合资源分配与支付方法，每个买家(SP)提供报价信息；每个卖家(MVNO)提供要价信息；拍卖师(中间商)计算投标密度函数并构建联合投标密度矩阵，通过升序或降序排列得到投标密度排序向量；然后依次判断每个元素相关联的卖家拥有的资源是否完全满足买家申请的资源，如果满足，则将对应的卖家和买家作为中标机构；然后基于临界最小竞标密度为参考确定每个中标卖家待收取的费用qm；同时基于临界最大竞标密度为参考确定每个中标买家待支付的费用pn；最后选择pn≥qm所对应的买家和卖家进行匹配实现资源分配。其效果是：能显著降低分配等待时间，最大化三方的收益和，收敛速度快、复杂度低，易实现。
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公开(公告)号：CN111901267A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010731525.8
申请日：2020-07-27
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L27/00 , H04B7/0404 , G06F17/14
Abstract: 本发明涉及认知无线电、通信信号调制识别技术领域，具体公开了一种基于短时傅里叶变换时频分析的多天线盲调制识别方法，采用短时傅里叶变换进行时频分析，可以清晰地提取到接收信号的时频特征，并生成接收信号的RGB时频图；采用卷积神经网络作为分类器，对RGB时频图进行训练分类，从而将传统意义上的信号识别问题转化为图像识别问题；对多天线系统各路接收天线的识别结果(采用“n-out-of-Nr”的准则)进行决策融合，实现调制模式识别。相比现有多天线盲调制识别方法，本发明有益效果在于：结合短时傅里叶变换、卷积神经网络、决策融合，使得本发明在低噪声环境下仍然具有较高的识别精度，高达85％，并且本发明收敛速度快、复杂度低、易实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111787558A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010743750.3
申请日：2020-07-29
Applicant: 重庆大学
IPC: H04W24/02 , H04W24/06 , H04B7/0413
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，具体公开了一种MIMOME系统及其安全速率优化方法，所述系统基于智能反射表面(IRS)，所述方法应用于该系统，采用连续凸近似的发射协方差矩阵优化算法和基于块协调下降的智能反射表面反射系数优化算法，联合优化接入点的发射协方差矩阵和智能反射表面的反射系数，可使接入点的发射功率均衡地分配给各发射天线并控制IRS选择合理的反射相位，进而使MIMOME系统的安全速率最大，即是使授权用户的接收信号功率增大，相应的信号速率增大，使窃听者的接受信号功率减小，相应的信号速率减小，从而能在不显著增加系统部署成本前提下，最大程度地节省频谱资源和传输能量，还能保证MIMOME系统的安全性。且本方法收敛速度快、复杂度低，易实现。
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公开(公告)号：CN110138784A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910408043.6
申请日：2019-05-15
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于特征选择的网络入侵检测系统，包括测试数据抓取模块、特征提取模块、分类器模块以及数据类型输出模块；测试数据抓取模块抓取网络中的数据；训练样本经过混合采样模块和特征选择模块后对分类器模块进行训练，同时利用训练好的分类器模块对所述测试数据进行分类识别；混合采样模块用于实现各类训练数据量的均衡；特征选择模块采用递归特征消除法，根据相对重要性对各个特征进行排序，基于排序结果进行特征选择，同时控制所述特征提取模块按照最终选择的特征进行提取。其效果是：系统能够实现对入侵数据特征的选择，可以提高对小样本入侵数据的预测分类准确率，收敛速度快、所用数据少，易实现。
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公开(公告)号：CN109548031A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811476857.5
申请日：2018-12-05
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种非平衡边缘云网络接入与资源分配机制，属于移动云计算与移动边缘计算领域，本发明通过循环算法，在每一轮资源分配循环中，多用户多任务依据最小时延-能耗-成本加权和准则独立选择最优任务卸载路径，最终具有全局最小时延-能耗-成本加权和的任务获得当前边缘云服务器和无线接入基站资源分配权利。本发明能实现非平衡边缘云网络中的多用户多任务卸载决策与资源分配，能显著降低多用户多任务卸载总时延-能耗-成本加权和。
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公开(公告)号：CN109548031B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201811476857.5
申请日：2018-12-05
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种非平衡边缘云网络接入与资源分配方法，属于移动云计算与移动边缘计算领域，本发明通过循环方法，在每一轮资源分配循环中，多用户多任务依据最小时延‑能耗‑成本加权和准则独立选择最优任务卸载路径，最终具有全局最小时延‑能耗‑成本加权和的任务获得当前边缘云服务器和无线接入基站资源分配权利。本发明能实现非平衡边缘云网络中的多用户多任务卸载决策与资源分配，能显著降低多用户多任务卸载总时延‑能耗‑成本加权和。
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公开(公告)号：CN110046767A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910324794.X
申请日：2019-04-22
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种社区变电站月度售电量预测系统，其特征在于，包括售电量数据采集装置、历史数据存储装置、售电量预测模块以及预测结果发送模块；所述售电量数据采集装置用于采集社区变电站管辖区内当前月度的售电量数据，并将采集的数据存入所述历史数据存储装置中；所述售电量预测模块采用Holt-Winters指数平滑预测模型，并利用所述历史数据存储装置中所存储的历史数据预测下一计价月度的售电量；所述预测结果发送模块将所述售电量预测模块预测的下一计价月度的售电量数据发送给上一级变电站实现电力调度管控。其效果是：系统可以实现对月度售电量的高精度预测，进行月度售电量预测时对训练数据的数据量需求低；收敛速度快、复杂度低，易实现。
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