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公开(公告)号：CN109039410A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810678376.6
申请日：2018-06-27
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04B7/0617 , H04B7/043 , H04B7/086 , H04W16/28 , H04W52/244 , H04W52/267 , H04W52/42
Abstract: 本发明提供了一种异构云无线接入网络的波束成形方法及使用该方法的通信网络，该方法包括计算宏蜂窝用户(MU)的数据传输速率；计算无线远端射频单元用户(RU)的数据传输速率计算异构云无线接入网络的总能量效率；确定MBS和RRHs的波束成形向量联合优化问题；以及最后一步骤求解波束成形问题。使用该方法的通信网络包括基带处理单元池、宏基站MBS、若干无线远端射频单元RRHs、若干个宏蜂窝用户和若干个RRH用户。针对现有波束成形技术方案不适用于大规模MIMO辅助的异构云无线接入网络的问题，本发明的大规模MIMO辅助的异构云无线接入网络波束成形方法，以最大化网络的总能量效率为优化目标，提高了异构云无线接入网络的能量效率、降低MBS和RRHs的总功耗。
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公开(公告)号：CN119766296A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411906878.1
申请日：2024-12-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种可移动RIS增强无线通信系统的波束赋形和单元位置联合优化方法，旨在通过优化基站端主动波束赋形向量，RIS端被动波束赋形向量及单元位置，提升系统性能。所述方法包括：构建一个以系统和速率最大化为目标的优化问题模型；构建基站发射功率、RIS相移约束、RIS单元位置和RIS单元间距离的约束条件；采用深度强化学习算法来解决这一优化问题，可以自适应地学习最佳策略，并且能够较好适应复杂多变的无线通信环境。
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公开(公告)号：CN113311831B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110521950.9
申请日：2021-05-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于无线信号强度变化的多机器人路径冲突解决方法，各分布式机器人先不考虑与其他机器人冲突自主计算出行驶路径，之后在执行的过程中根据局部环境信息来调整各自的行驶路径。主要的解决冲突策略为双重优先级退避策略，第一阶段为静态阶段，其中为每个机器人分配了静态优先级退避时间，当机器人在通信控制区域的无线信号增强，此时触发第一层优先级退避算法，但当机器人由于第一层的退避时间过长，且接收信号强度值在通信稳定的情况下并未改变，会造成大量时间的浪费。为了改善这种情况，启动第二层优先级退避算法，各机器人第二层退避时间由第一层退避时间而定，减少了路口等待时间，提高仓储移动机器人效率。
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公开(公告)号：CN110266542B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201910560808.8
申请日：2019-06-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L41/12
Abstract: 本发明公开了一种基于积极评价系统的网络拓扑控制方法，应用于分布式共享网络拓扑控制邻域，其核心是积极评价系统，主要涉及双向通信、恶意惩罚和激励三个阶段。双向通信主要是获取邻居节点的ID以及它们的分享比，从而获得综合信任值。恶意惩罚是指针对全局关系比低于预设阈值的情况，用线性关系来相应降低综合信用值，直至被认定恶意节点将其隔离，使它不参与信息的转发。激励则对邻居节点赋予虚拟信任值，排在前面的将优先参与拓扑的连接及信息的转发。通过积极评价系统，在扩展方向上调动节点，同时确保节点始终保持与网络主干的连接，建立动态网络拓扑图。
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公开(公告)号：CN113311831A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110521950.9
申请日：2021-05-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于无线信号强度变化的多机器人路径冲突解决方法，各分布式机器人先不考虑与其他机器人冲突自主计算出行驶路径，之后在执行的过程中根据局部环境信息来调整各自的行驶路径。主要的解决冲突策略为双重优先级退避策略，第一阶段为静态阶段，其中为每个机器人分配了静态优先级退避时间，当机器人在通信控制区域的无线信号增强，此时触发第一层优先级退避算法，但当机器人由于第一层的退避时间过长，且接收信号强度值在通信稳定的情况下并未改变，会造成大量时间的浪费。为了改善这种情况，启动第二层优先级退避算法，各机器人第二层退避时间由第一层退避时间而定，减少了路口等待时间，提高仓储移动机器人效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118400786A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410447006.7
申请日：2024-04-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于通信技术领域，公开了一种基于多智能体分层强化学习的车路协同通信系统及链路分配方法。本发明的系统包括基站端部分与车辆端部分，基站端部分由K个同构的基站组成，每个基站由感知模块、决策模块、拟合模块、链路分配模块、发射模块及发射天线组成，车辆端部分由N台同构的车辆构成，每台车辆由接收天线、接收模块、转发模块及发射天线组成。本发明方法实现步骤包括：（1）基站选择；（2）信息收集；（3）车辆选择决策；（4）确定链路价值矩阵；（5）确定链路分配方案；（6）分配完成判断。本发明通过合理分配多个基站与多台车辆之间的通信链路，能显著降低由阻塞造成的通信性能损失，最大化系统的总通信速率。
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公开(公告)号：CN117641368A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311696637.4
申请日：2023-12-12
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于用户QoS密度峰聚类的多无人机通信三维位置优化系统与方法，使用多个无人机作为基站，在给定用户位置信息的情况下，以无人机覆盖的用户量为目标，计算出每个无人机的三维位置信息，以最大化用户覆盖量。系统包括无人机基站端部分、用户终端部分和中心控制单元部分三部分，无人机基站端部分由基带通信模块、天线模块组成；用户终端部分由天线模块和信息接收模块组成；控制单元部分由位置获取模块、计算模块、求解模块组成。方法包括步骤：用户终端发送信号；获取用户的位置坐标，对地面用户进行聚类；计算每个无人机到指定的用户簇中用户的信道状态信息；建立最大化用户覆盖量的优化问题；求解出每个无人机的最优位置；部署无人机基站进行通信。
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公开(公告)号：CN115309869A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210998292.7
申请日：2022-08-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/126 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04L1/00
Abstract: 本发明公开了一种一对多的多用户语义通信模型及通信方法，模型由一个发送端和分别与发送端建立通讯关系且相互独立的多个接收端集成；方法为：根据预设的用户需求采集多种类型不同的文本语句；将类型不同的文本语句组合成文本序列转换为数字ID序列作为发送端的发送信息；发送信息在发送端生成用于信道传输的通信信号，并发送至每个接收端；每个接收端将接收的通信信号进行信道解码和语义解码，恢复出发送端发送的原语句；并输入基于蒸馏双向语言表征预训练模型的语义识别器，根据用户的需求输出相应语句；通过本发明系统模型和通信方法，简化了多用户通信的传输程序，提高了信息传输效率；并结合迁移学习方法对接收端进行训练，提高训练效率。
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公开(公告)号：CN109039410B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201810678376.6
申请日：2018-06-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种异构云无线接入网络的波束成形方法及使用该方法的通信网络，该方法包括计算宏蜂窝用户(MU)的数据传输速率；计算无线远端射频单元用户(RU)的数据传输速率计算异构云无线接入网络的总能量效率；确定MBS和RRHs的波束成形向量联合优化问题；以及最后一步骤求解波束成形问题。使用该方法的通信网络包括基带处理单元池、宏基站MBS、若干无线远端射频单元RRHs、若干个宏蜂窝用户和若干个RRH用户。针对现有波束成形技术方案不适用于大规模MIMO辅助的异构云无线接入网络的问题，本发明的大规模MIMO辅助的异构云无线接入网络波束成形方法，以最大化网络的总能量效率为优化目标，提高了异构云无线接入网络的能量效率、降低MBS和RRHs的总功耗。
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公开(公告)号：CN108492568A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810377482.0
申请日：2018-04-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时空特性分析的短时交通流预测方法，应用于道路交通管理，是智能交通系统的核心部分，主要涉及交通流量采集预处理，数据样本优化，交通流量预测三大核心技术部分。交通流量采集预处理技术提供历史实验数据，存储预测数据和导入实时对比数据；数据样本优化技术，通过交通流量时空相关特性，采用OPTICS聚类方法处理，得到高质量的训练集样本；交通流量预测技术，基于训练样本构建以SVM为载体的短时交通流预测模型，通过BFOA算法优化其中的关键参数提高模型性能，实现实时准确的短时交通流量预测，便于道路交通管理系统有效分配利用道路资源，改善交通拥堵，提高运行效率，方便居民出行。
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