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公开(公告)号：CN108614875B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201810384106.4
申请日：2018-04-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于全局平均池化卷积神经网络的中文情感倾向性分类方法，是利用计算机对从网络采集的中文文本进行分析的技术。本方法构建了一个基于全局平均池化卷积神经网络的中文情感倾向性分类模型，该模型利用三层通道变换卷积层提取语义情感特征，然后全局平均池化层对卷积层提取的特征进行池化计算，得到对应到各个输出类别的置信值，然后由Softmax输出情感分类标签。本方法设置模型参数进行多次训练，选取分类准确率最高的模型用于中文情感倾向性分类。本发明避免了传统情感分析中繁琐的特征工程，加强了模型提取语义情感特征的能力，有效避免了模型过拟合，提升了模型情感倾向性分类的性能。
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公开(公告)号：CN112398556B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202011218441.0
申请日：2020-11-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/345
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种智能反射面通信系统中导频干扰的检测方法。本发明方法包括：基站接收经过智能反射面反射的来自合法用户的导频信号和干扰者的干扰信号，并将接收信号投影到智能反射面的反射角度变换向量集合上，经处理后得到导频干扰检测信号，对智能反射面通信系统中的导频干扰检测信号进行检测，确定导频干扰的存在与否。本方法解决了通信过程中智能反射面是否遭到导频干扰的检测问题，一方面解决了智能反射面的反射角度在干扰检测中的影响，并可衔接于后续通信系统的信道估计；另一方面本发明方法的实施不依赖于确切的信道状态信息就可以完成导频干扰检测，保证了通信系统的安全性。
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公开(公告)号：CN112261674A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011061330.3
申请日：2020-09-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动边缘计算(MEC)以及基于委托股权证明(DPoS)共识机制的区块链技术协同赋能物联网场景下利用深度强化学习(DRL)算法动态决策区块生成策略及MEC计算卸载策略，进而实现可扩展性优化的方法，包括：一种利用基于DPoS共识机制的区块链技术在物联网场景下实现应用数据的分布式存储的方法，以此获得更高的数据存储鲁棒性及安全性；一种基于MEC技术使得物联网节点能够通过基站将计算任务策略性地卸载到MEC服务器上的边缘资源协同机制；一种基于分布式训练的深度确定性策略梯度(DDPG)算法使得物联网节点能够自适应地动态决策出最优的区块生成策略以及MEC计算卸载策略，以此联合提升整体系统的可扩展性。
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公开(公告)号：CN102332963A
公开(公告)日：2012-01-25
申请号：CN201110340499.7
申请日：2011-11-01
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种用于双向中继通信系统的基于符号的物理层网络编码方法，操作步骤如下：第一时隙是中继接收信息：两个源节点分别向中继发送各自已调信号，中继对接收的叠加信号做自相关运算，得到自相关矩阵，再用最大似然ML检测算法从该矩阵中检测出待广播的网络编码符号，使得网络编码符号的检测空间缩小，从而降低信号检测难度，同时获得接收分集增益，保证系统误码性能。第二时隙是中继广播信息：中继将检测到的网络编码符号广播出去，两个源节点分别采用自干扰消除方法对接收信号解码获得对方信息，完成通信过程。本发明利用M阶移相键控MPSK信号特点降低中继处理信号的运算复杂度，获得接收分集增益，适用于双向中继信道下对称和不对称速率的MPSK调制系统。
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公开(公告)号：CN120050190A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510206094.6
申请日：2025-02-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/14 , H04L41/16 , H04L41/0803 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种意图驱动的网络配置模版生成方法，其技术方案要点是，通过构建融合图神经网络与自然语言处理模型的综合模型，实现用户意图到网络配置指令的自动化转译，具体包括以下步骤：S1.网络配置指令图谱构建；S2.数据集制备；S3.BERT模型微调；S4.指令嵌入生成；S5.意图嵌入生成；S6.匹配相似度计算；本发明通过挖掘网络配置文档所蕴含的知识，构建了可以表征网络配置指令间关系的指令图谱，制备了专网业务部署意图与网络配置指令的关联关系数据集，且融合了图神经网络和自然语言处理预训练模型，并通过对比学习训练调优，实现了专网部署意图到网络配置指令序列的转译，即自动化地生成了网络配置模版，减轻了业务专家在新场景推理配置方案的压力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119562365A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411745233.4
申请日：2024-12-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W72/0453 , H04W72/044 , H04L1/00 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种基于语义重要性指导的资源分配数字语义通信系统及方法，涉及无线通信技术领域，该系统包括语义编码器、语义重要性、资源分配和语义解码器模块；语义编码器模块用于对源数据进行语义特征提取；语义重要性模块用于根据提取到的语义特征计算出不同特征的特征重要性权值，并根据语义特征和特征重要性权值，得到带有重要性标签的语义特征数据流；资源分配模块用于基于不同特征的特征重要性权值，确定每个带有重要性标签的语义特征数据流的功率分配以及子载波的分配策略；语义解码器模块，对源数据进行语义重构。本申请可以实现在复杂的通信环境下优先传输最关键的信息，从而提高整个系统的可靠性和效率。
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公开(公告)号：CN119182429A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411326170.9
申请日：2024-09-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B17/391 , H04L25/02 , H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种角度信息增强的正交时频空信号时延多普勒估计方法及应用，包括以下步骤：搭建多输入多输出正交时频空自发自收模式感知测试仿真平台，所述平台包括OTFS调制模块、脉冲成形模块、预编码模块、无线信道模块、接收模块、OTFS解调模块和感知估计模块；本发明提出了低复杂度的时延‑多普勒估计框架，首先采用时延‑多普勒解耦和角度信息增强的方法在不失性能损失的前提下降低复杂度，然后考虑了对离网的分数时延‑多普勒索引值进行搜索；此外，本发明提出的二维网格分割方法依据目标时延‑多普勒分布规律采用了优化的分割系数，减少了迭代次数，准确度更高，更能准确定位分数时延‑多普勒索引值。
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公开(公告)号：CN118890066A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411159639.4
申请日：2024-08-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/04 , H04B7/0426 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04W52/42
Abstract: 本发明公开了一种RIS分区和功率控制方法、装置、介质及产品，涉及可重构智能表面‑非正交多址技术领域，该方法包括：建立RIS辅助毫米波‑NOMA下行通信系统模型；RIS辅助毫米波‑NOMA下行通信系统模型包括信道模型和可达速率模型；基于RIS辅助毫米波‑NOMA下行通信系统模型，联合优化RIS划分、波束成形及功率分配，构建联合优化问题；将联合优化问题划分为主被动波束成形子问题、RIS分区优化子问题、功率分配优化子问题，并对RIS分区优化子问题和功率分配优化子问题进行求解，得到RIS分区方案及其对应的功率分配方案。本发明保证系统性能的同时，降低计算复杂度。
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公开(公告)号：CN114866126B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202210305840.3
申请日：2022-03-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种智能反射面辅助毫米波系统的低开销信道估计方法。建立智能反射面辅助的毫米波通信链路时，最小化链路建立和信道估计系统开销是关键挑战之一。对于智能反射面辅助的毫米波通信系统，传统的波束训练方法如穷举搜索、层搜索以及复杂化的网络结构，引入了大量训练开销。为此本发明提出一种智能反射面辅助毫米波系统的低开销信道估计方法，首先利用带外信息(例如位置信息、低频信道信息)辅助建立毫米波通信链路以降低开销，实现快速波束选择；其次将基站‑智能反射面‑用户级联信道估计转化为稀疏信号恢复问题，利用第一步获取的粗略角度域信息基于运动觉知的动态压缩感知算法进行信道估计，显著降低了系统训练开销。
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公开(公告)号：CN112532547B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202011314490.4
申请日：2020-11-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种智能反射面通信系统中信道估计和信道鉴别方法。包括：基站接收用户发送的信号、用户发送的信号经过第一智能发射元素反射出的信号、用户发送的信号经过第二智能反射元素反射出的信号以及高斯噪声信号的混合信号，利用混合信号符号点的性质进行信道估计和利用似然概率进行信道估计后的信道鉴别。本方法一方面无需先验信息，仅利用基站接收混合信号矩阵的符号点完成信道估计，在符号点的提取过程中提出一种利用特征函数完成从混合有噪信号中提取符号点的算子以克服噪声对信道估计的影响；另一方面本方法针对估计出信道存在乱序这一问题，提出一种基于似然概率的信道鉴别算法，保证了智能反射面通信系统中反射面元素所处信道鉴别正确。
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