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公开(公告)号：CN101814962A
公开(公告)日：2010-08-25
申请号：CN200910078216.9
申请日：2009-02-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/00
Abstract: 本发明公开了一种认知无线电(CR)系统频谱检测策略，包括利用无线传播信道的差异，采用子集合划分和线性规划理论，实现了对检测信道集合的最优化策略选取，实现每个CR用户对授权用户的最优化检测，并将检测结果汇报给CR基站，由CR基站确定是否有授权用户信号以确定频谱是否空闲。同时，本发明提供了一种认知无线电系统及基站和终端设备，通过实施本发明的一种认知无线电系统频谱检测策略、基站和终端设备，提高了CR系统的频谱检测性能，实现CR系统对全频段范围的检测，提高了系统整体检测性能。而且本发明应用于集中式网络结构，适用于IEEE802.22标准。
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公开(公告)号：CN101729164A
公开(公告)日：2010-06-09
申请号：CN200810225063.1
申请日：2008-10-27
CPC classification number: Y02D70/44
Abstract: 本发明实施例提供了一种无线资源的分配方法和认知无线电用户设备，属于通讯技术领域。所述方法包括：认知无线电用户设备计算各个可用信道上的效用和达到所述效用的发射功率；比较所述各个可用信道上的效用；选取最大效用的可用信道以及所述最大效用对应的发射功率。所述设备包括：计算模块、比较模块和选取模块。本发明实施例联合选择频谱资源和发射功率，进一步减小用户间的同频干扰。
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公开(公告)号：CN100589666C
公开(公告)日：2010-02-10
申请号：CN200710178094.1
申请日：2007-11-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明给出了一种基于动态小区组的分级式无线资源管理方法，适用于蜂窝通信系统。相邻的几个小区根据相邻小区间干扰关系的大小组成一个小区组，属于同一个小区组的多个小区联合起来进行无线资源管理，减小小区间干扰，提高边缘用户性能，保证业务服务质量要求。小区组的结构按照小区间干扰变化周期性更新。本发明给出的无线资源管理方法为分级式方法。小区组可以统一管理内部多个小区的资源分配，也可以只对小区边缘部分的资源分配进行管理。小区组内的小区之间可以以集中方式联合，也可以以分布方式联合。小区组内分配的无线资源包括时间、频率和空间，联合方式包括：时域和频域联合，波束方向与功率联合。
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公开(公告)号：CN114299133B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202111563989.3
申请日：2021-12-20
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种可见光通信辅助的透视圆形和弧线的室内定位方法，属于可见光通信与室内定位技术领域，具体为：首先，在室内搭建收发端通信场景，接收端作为待定位对象，捕捉发射端的光线信息并成像，找到目标灯具；然后，通过目标灯具的完整圆形图像与同时存在的相邻局部灯具图像，计算法向量；接着，利用搭建的VLC空时编码模型，结合几何投影原理，计算目标灯具的圆心G以及虚拟标记点M。根据目标灯具的法向量以及水平向量#imgabs0#在CCS坐标系和WCS坐标系的对应关系，计算目标灯具从CCS到WCS的旋转矩阵和平移向量，即分别为WCS坐标系下相机的姿势矩阵和位置坐标。本发明室内系统实现更加简单，可实现更高的定位精度和更准确的相机姿态解算。
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公开(公告)号：CN111083708B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN201911214994.6
申请日：2019-12-02
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于干扰感知多图的V2V通信异质频谱分配方法，属于无线通信领域。首先构建集成蜂窝频段和毫米波频段的车联网V2V通信网络模型，建立V2V接收用户的异质频谱信干噪比SINR以及蜂窝用户的SINR；然后利用V2V接收用户的SINR计算V2V链路的单位带宽通信速率；并将最大化V2V链路最小单位带宽通信速率为优化目标，以V2V链路的延时和可靠性约束和CUE的SINR高于最低SINR要求为优化条件，构建车联网异质频谱共享优化模型；构建干扰感知多图模型对V2V异质频谱资源分配优化模型进行优化，得到各个V2V通信链路的资源分配方案。本发明提高了系统通信速率，保证了V2V通信的延时和可靠性要求，并保障了蜂窝用户的通信质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111556572B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010318864.3
申请日：2020-04-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的频谱资源和计算资源联合分配方法，属于无线通信技术领域。其中利用强化学习理论，令MEC系统中的URLLC用户和eMBB用户作为智能体学习分布式地自主学习频谱资源和计算资源联合分配策略，实现了在保证URLLC用户严格的时延约束的同时，最小化系统所有URLLC用户和eMBB用户时延和能耗的总成本的目的；同时，本发明建立了用于URLLC用户和eMBB用户频谱资源和计算资源联合分配的强化学习模型，通过合理设计动作空间和回报函数可获得整体最优解，实现了良好的训练收敛性能；本发明设计了分布式资源分配算法，各智能体单独维护一张Q值表，根据自己的准则进行动作选择使得Q值表的总体维度为较低，实现了较低的算法复杂度。
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公开(公告)号：CN112616131B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011457896.8
申请日：2020-12-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频内容优先级的车联网资源分配方法，属于车联网通信领域。首先设计视频内容优先级评估方法，量化不同视频的内容优先级，利用帧间差分计算得到不同内容优先级的视频资源分配时的权重；其次，计算动态信道下的视频传输失真率、误码率，以有效信息量最大化为目标，构建基于视频内容优先级的资源分配优化模型；然后，根据优化模型，构建用于车联网资源分配的分布式多智能体强化Q学习算法模型的智能体、状态空间、动作空间、环境反馈；最后，对分布式多智能体强化Q学习算法模型进行训练，求解基于视频内容优先级的车联网资源分配优化问题。本发明考虑了不同视频的内容差异和车联网动态信道条件，联合优化了车辆端到边缘服务器端的带宽和功率资源分配，可有效提升边缘服务器端的视频内容理解性能。
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公开(公告)号：CN111091005B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201911327882.1
申请日：2019-12-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于元结构的无监督异质网络表示学习方法，属于人工智能领域。首先给出事件数据的定义，并构建针对事件数据的异质网络模型；采用元结构来描述事件数据中基于事件的关联关系类型，并基于给定的元结构进行邻居节点采样；提出基于元结构邻近度的网络表示学习模型，以捕捉单视角下基于事件语义的关联关系；提出融合多视角关联关系的网络表示学习模型，以捕捉多视角下基于事件语义的关联关系；最后用随机梯度下降法进行训练，得到各节点的特征向量表示。本发明提出用元结构描述复杂的事件语义关系，设计网络表示学习模型解决了事件数据缺乏标签、异质、关联多视角的挑战，提供了低复杂度的训练算法。
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公开(公告)号：CN111669265B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202010449682.X
申请日：2020-05-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L5/14
Abstract: 本发明针对现有极化全双工通信平台中接收信号极化状态可能发生改变，从而影响平台性能的问题，提供了一种极化全双工通信中的极化状态估计方法及系统。本发明主要包括极化状态估计与全双工通信实现流程设计，以及极化状态估计系统的设计与实现两个部分。第一部分主要针对极化全双工通信平台的极化状态估计与全双工通信流程进行相应设计；第二部分则是基于LabVIEW软件，设计并实现极化状态估计系统，以实现对于接收端期望信号与自干扰信号极化状态的估计。本发明首次在极化全双工通信平台上实现了极化状态估计过程，这为未来极化全双工通信技术的实际应用与普及，提供了更为稳定的技术支持，因此本发明对于无线通信技术领域具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN112616131A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011457896.8
申请日：2020-12-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频内容优先级的车联网资源分配方法，属于车联网通信领域。首先设计视频内容优先级评估方法，量化不同视频的内容优先级，利用帧间差分计算得到不同内容优先级的视频资源分配时的权重；其次，计算动态信道下的视频传输失真率、误码率，以有效信息量最大化为目标，构建基于视频内容优先级的资源分配优化模型；然后，根据优化模型，构建用于车联网资源分配的分布式多智能体强化Q学习算法模型的智能体、状态空间、动作空间、环境反馈；最后，对分布式多智能体强化Q学习算法模型进行训练，求解基于视频内容优先级的车联网资源分配优化问题。本发明考虑了不同视频的内容差异和车联网动态信道条件，联合优化了车辆端到边缘服务器端的带宽和功率资源分配，可有效提升边缘服务器端的视频内容理解性能。
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