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公开(公告)号：CN101106523A
公开(公告)日：2008-01-16
申请号：CN200710092531.8
申请日：2007-08-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种分段式共享光分组交换网络缓存结构，涉及光通信技术领域。本发明针对现有光分组交换网络缓存结构光纤利用率低，成本高的特点，提出了一种新的光分组交换网络缓存结构，该缓存结构采用光纤分段式共享机制，由多个延时相等的光纤延时单元组成，除最后一级延时光纤直接接光分组交换矩阵外，其它每级光纤延时单元的两个入口分别连接到下一级延时光纤的出口和直接连接光分组交换矩阵出口，需要延时的光分组数据包根据其到达光分组交换矩阵出口的时间的不同，选择不同的延时光纤入口。该结构充分提高光纤延迟线的利用率、降低核心节点成本的同时，很好的解决了光分组交换网络的端口竞争问题。
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公开(公告)号：CN116306935B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202310273570.7
申请日：2023-03-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N5/022 , G06N3/04 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习网络的干扰知识库构建方法，属于干扰识别技术领域，包括以下步骤：S1：分析干扰信号在复杂场景中的特点，通信终端设备周围环境中不同种类的干扰信号给出不同的干扰抑制策略；S2：构建干扰知识库离线训练模块：基于场景分析，利用原始干扰数据来建立初始知识库并训练深度学习网络，得到具有在线识别能力的干扰识别模型；S3：构建干扰知识库在线学习模块：将实时采集的干扰数据经模块识别后所得到的特征数据集与初始数据库进行匹配，若为新的数据集，则进行在线更新知识库，即得到具备在线学习能力的干扰知识库构建模块。
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公开(公告)号：CN119316254A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411424180.6
申请日：2024-10-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明涉及无线通信领域，特别涉及一种适用于近场球面波超大规模MIMO上行信号检测方法，在近场球面波模型系统中，针对用户密集的通信场景导致的用户干扰较大问题，上行信号检测具体包括将接收天线阵列划分为C个不相交的子阵列，将每个阵列作为因子节点、每个用户的发送信号作为变量节点构建因子图模型；根据因子图模型，计算得到一个子阵列上某一用户发送信号的近似后验分布；基于排序干扰消除算法，迭代更新各个子阵列接收信号和信道矩阵，完成信号检测。本发明在多用户近场场景下，能获得更好的性能，并且面对多位用户到达阵列中心的角度相同，但距离不同的场景，仍能保持较优的检测性能。
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公开(公告)号：CN119255377A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202410988773.9
申请日：2024-07-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/0446 , H04W72/542 , H04W72/50 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及一种基于ISAC的车联网协同感知资源分配方法，属于移动通信技术领域。其包括：构建基于相对位置的多层协同感知关心区域方案；根据当前车辆的感知关心区域与路测单元、其他车联网车辆的相对位置确认共同感知者；构建基于时分动态帧结构的ISAC时间分配方案，获取共同感知者的雷达感测持续时间的总感知互信息SMI、通信持续时间的平均通信速率以及各个处理方式的执行延迟；建立以最小化协同感知任务完成延迟为目标的感知任务分配、卸载和计算资源分配的联合问题；采用混合动作空间的多智能体深度确定性策略梯度算法求解优化问题得到资源分配方案。本发明能够对车联网协同感知资源分配策略进行优化，降低协同感知的执行延迟。
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公开(公告)号：CN119052194A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410988768.8
申请日：2024-07-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L47/762 , H04L47/78 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及一种车联网场景下数字孪生驱动的切片资源管理方法，属于移动通信技术领域，包括以下步骤：S1：建立数字孪生驱动的车联网网络切片架构，基于该架构通过网络切片进行通信资源与计算资源的智能管理；S2：利用数字孪生网络实时采集用户状态信息及基站、边缘服务器的剩余资源量，将用户任务通过基站卸载边缘服务器；S3：基站和边缘服务器对接收到的任务进行计处理，根据用户需求确定切片级与用户级资源分配量，构建数字孪生驱动的两级资源管理模型；S4：建立以最大化长期效用为目标的通信与计算资源联合分配的优化目标；S5：利用反事实多智能体双行动者柔性演员‑评论家算法依次生成切片级动作与用户级动作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119012392A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411091398.4
申请日：2024-08-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/512 , H04W72/50 , H04W4/44 , H04W4/46 , H04L41/16 , H04L67/10 , H04L67/12 , G06F9/50 , G06F16/29
Abstract: 本发明涉及一种数字孪生辅助的协同感知与边缘协作的资源分配方法，属于移动通信技术领域。该方法包括以下步骤：S1：在车联网场景下，提出了一种多层协同感知全局地图框架，帮助联网自动车辆CAV获取全局地图的感知结果；S2：提出了一种数字孪生(DT)辅助的边缘协作方法为计算密集型任务提供卸载服务；S3：根据协同感知过程分析系统任务执行的延迟；S4：以最小化协同感知任务完成延迟为目标的资源分配方案，构建带宽分配、卸载和计算资源分配的联合问题；S5：提出混合动作空间的多智能体深度确定性策略梯度HAS‑MADDPG算法解决优化问题。本发明能够实现对车联网协同感知与边缘卸载的资源分配策略的优化，降低协同感知的执行延迟。
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公开(公告)号：CN118984183A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411091393.1
申请日：2024-08-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/185 , H04L41/142 , H04B1/7097
Abstract: 本发明涉及一种低轨卫星基于信息新鲜度及NE均衡的联合退避方法，属于卫星通信领域，包括S1，通过扩频因子的干扰阈值把卫星覆盖区域化为不同的级别；S2，通过对卫星物联网下的信息新鲜度和峰值信息新鲜度的精确分析，得到PAoI的闭式表达；S3，利用优化方法找到了封闭形式的混合策略纳什均衡，对节点的接入进行极其有效的控制；S4，结合了信息新鲜度和纳什均衡的退避算法完成传输。本发明通过改进卫星物联网中节点的退避方式，提升卫星物联网下系统吞吐率，同时尽可能的降低了平均PAoI和AoI。
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公开(公告)号：CN118984182A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411091392.7
申请日：2024-08-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/185 , H04W28/02 , H04W74/0833 , H04W84/06
Abstract: 本发明涉及一种低轨卫星下终端估算传输时间的退避方法，属于卫星通信领域，包括以下步骤：S1：每个终端节点根据卫星的轨迹和自己的位置估算卫星可见时间；S2：根据传输时间对卫星可见范围内的覆盖区域进行区分；S3：针对之前覆盖区域内能传输数据的终端使用适用于自身可见时间的退避值；S4：将碰撞后退避的数据包在退避时间后重新发送；S5：重新发送后完成数据传输并建立与卫星的通信连接。本发明通过对卫星接入部分的改进，降低了卫星物联网中随机接入的碰撞率，提高了接入概率。
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公开(公告)号：CN118890116A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410910920.0
申请日：2024-07-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B17/391 , H04B17/382 , H04B7/0456 , H04B7/185
Abstract: 本发明涉及一种基于系统成本函数优化的无人机通感一体化系统飞行轨迹优化及资源分配方法，属于无线通信技术领域。该方法包括以下步骤：S1：建模无人机通感一体化系统；S2：建模无人机通信信道模型；S3：建模无人机感知信道模型；S4：建模无人机通信感知调度变量；S5：建模用户队列长度；S6：建模无人机目标估计克拉美罗界；S7：建模无人机能耗；S8：建模系统成本函数；S9：建模通信感知约束及无人机轨迹约束；S10：基于系统成本函数优化确定无人机飞行轨迹及资源分配策略。本发明以系统成本函数最小化为优化目标，实现无人机通信感知预编码设计、无人机通信感知调度策略与无人机轨迹优化的联合优化。
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公开(公告)号：CN118870427A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410816979.3
申请日：2024-06-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/084 , H04W28/086 , H04L67/10
Abstract: 本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种基于计算卸载的时延敏感型应用状态更新方法，包括：构建时延敏感型应用的网络通信模型，根据网络通信模型构建具有并行性的计算卸载模型；根据具有并行性的计算卸载模型构建基于M/M/1并行队列模型的信息年龄模型；优化所述信息年龄模型，得到最优卸载决策；根据最优卸载决策完成时延敏感型应用的状态更新；本发明通过利用计算密集型信息的可划分性，使得本地设备与远端MEC服务器并行处理相应部分，能够极大降低处理时延和目的节点的信息年龄；本发明根据M/M/1并行队列模型构建信息年龄模型，并通过优化信息年龄模型得到最优的卸载决策，提高了卸载决策的有效性，实现系统实时性的提升。
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