公开(公告)号：CN110167176A

公开(公告)日：2019-08-23

申请号：CN201910341080.X

申请日：2019-04-25

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 张海君 ,  张海森 ,  皇甫伟 ,  隆克平 ,  董江波 ,  刘玮 ,  任冶冰

IPC: H04W72/04 ,  H04W72/08 ,  G06N3/02 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于分布式机器学习的无线网络资源分配方法，能够降低计算复杂度。所述方法包括：在各基站侧构建相同规模的深度神经网络模型，并将初始化后的原始网络环境系数划分为多组网络环境系数；以提升系统能量效率为目标，对每组网络环境系数，确定最优的用户关联策略和功率分配策略；将网络环境系数和与各基站相关的最优的用户关联策略和功率分配策略存储为相应基站侧深度神经网络模型的训练集；各基站侧的工作节点采用分布式异步通信方式，训练深度神经网络模型；获取待处理的网络环境系数，将其输入到训练好的深度神经网络模型中进行神经网络计算，输出结果为优化后的用户关联策略和功率分配策略。本发明涉及无线通信及机器学习领域。

公开(公告)号：CN110458613A

公开(公告)日：2019-11-15

申请号：CN201910689002.9

申请日：2019-07-29

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 姚琳 ,  贾宇翔 ,  张海君 ,  皇甫伟 ,  隆克平 ,  刘玮 ,  董江波

IPC: G06Q30/02 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明提供一种提高互联网服务商收益和隐私保护质量的方法，包括：根据订阅收入和数据收集成本构建服务商利润最大化模型；基于利润最大化模型，确定使得服务商利润最大化问题的表达，求出取得最大值时的最佳订阅费用和数据奖励；确定在分散式隐私保护场景下最大化收集数据效用的隐私保护等级，在预设数量的前几轮尝试首先选择具有最大数据效用值的臂，并更新经过分散式隐私保护下添加附加噪声后每一轮数据效用的估计值；计算预设数量的前几轮分散式隐私保护场景下数据效用的平均估计值，计算出相应的臂的选择规则，并在之后轮按照此规则进行臂的选择。本发明的方法能够最大限度地提高收集的隐私数据效用，同时使互联网服务商的利润最大化。

公开(公告)号：CN110167045A

公开(公告)日：2019-08-23

申请号：CN201910310502.7

申请日：2019-04-17

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 张海君 ,  冯梦婷 ,  刘玮 ,  任冶冰 ,  董江波 ,  皇甫伟 ,  隆克平

IPC: H04W24/02 ,  H04W24/06

Abstract: 本发明提供一种异构网络能效优化方法，能够最大限度地减少能量消耗、提高能量效率。所述方法包括：根据非正交多址接入异构网络、无线信息和功率传输技术的特点，以最大化系统总能效为目标，建立能效优化模型；通过罚函数法将属于多约束优化问题的能效优化模型转换为无约束优化问题，得到相应的罚函数，罚函数的负值用于表达化学反应优化算法中的分子势能；将基站的子信道分配视为化学反应里的分子结构，通过化学反应优化算法对子信道分配进行优化，得到子信道分配的最优解；根据子信道分配最优解，将基站的功率分配视为化学反应里的分子结构，通过实数编码化学反应优化算法对功率分配进行优化，得到功率分配的最优解。本发明涉及无线通信领域。

公开(公告)号：CN110167045B

公开(公告)日：2020-06-05

申请号：CN201910310502.7

申请日：2019-04-17

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 张海君 ,  冯梦婷 ,  刘玮 ,  任冶冰 ,  董江波 ,  皇甫伟 ,  隆克平

IPC: H04W24/02 ,  H04W24/06

Abstract: 本发明提供一种异构网络能效优化方法，能够最大限度地减少能量消耗、提高能量效率。所述方法包括：根据非正交多址接入异构网络、无线信息和功率传输技术的特点，以最大化系统总能效为目标，建立能效优化模型；通过罚函数法将属于多约束优化问题的能效优化模型转换为无约束优化问题，得到相应的罚函数，罚函数的负值用于表达化学反应优化算法中的分子势能；将基站的子信道分配视为化学反应里的分子结构，通过化学反应优化算法对子信道分配进行优化，得到子信道分配的最优解；根据子信道分配最优解，将基站的功率分配视为化学反应里的分子结构，通过实数编码化学反应优化算法对功率分配进行优化，得到功率分配的最优解。本发明涉及无线通信领域。

公开(公告)号：CN108712752A

公开(公告)日：2018-10-26

申请号：CN201810380074.0

申请日：2018-04-25

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 皇甫伟 ,  王浩彬 ,  张海君 ,  董江波 ,  刘玮

IPC: H04W24/02 ,  H04W28/06 ,  H04W28/18

Abstract: 本发明提供一种基于动量法的网络工作参数优化方法，能够提高工作参数导数向量计算结果的稳定性和准确性。所述方法包括：获取待优化的工作参数；根据获取的待优化的工作参数，确定待优化目标区域中所述t个采样点的整体覆盖率，所述整体覆盖率等于所述t个采样点被覆盖的覆盖效果的均值，每个采样点被覆盖的覆盖效果为[0,1]之间的连续值；根据所述t个采样点的整体覆盖率，利用连续求导法则，确定工作参数的导数向量；根据确定的工作参数的导数向量以及获取的上一次迭代梯度对本次更新的影响值和上一次迭代的工作参数的导数向量，确定优化后的工作参数。本发明适用于网络工作参数的优化操作。