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公开(公告)号：CN101998583B
公开(公告)日：2012-12-05
申请号：CN201010542815.4
申请日：2010-11-12
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种灾难现场多功能生命救助系统救助卡随机接入方法，其特征在于：由接收仪和救助卡无线交互通信，由接收仪接入控制方法和救助卡接入控制方法组成，其中接收仪接入控制方法包括救助卡统计流程和救助卡信息获取流程。其显著效果是：提供了一种灾难现场多功能生命救助系统救助卡的随机接入方法，特别针对灾害发生后的特定环境，能够有效克服现有接入方法和定位方法在灾害环境下的不足，可靠获取被困人员的位置信息和个人信息。
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公开(公告)号：CN102413469A
公开(公告)日：2012-04-11
申请号：CN201110322201.X
申请日：2011-10-21
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种认知无线影子网络的组网方法和终端接入方法，属于无线通信领域。该认知无线影子网络的内部由分布在接入圈正三角形顶点的三个接入站（组）覆盖请求服务的移动终端，三个接入站（组）相互共享移动终端的相关信息；外部由分布在代理圈正六边形顶点的六个代理站提供与外部各种无线网络和有线网络的接入服务。本发明的显著特点是：能有效克服现有快速组网服务对象单一、组网时间长、功能弱的缺点。
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公开(公告)号：CN117793927B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202311807415.5
申请日：2023-12-26
Applicant: 重庆大学
IPC: H04W72/50 , H04W72/53 , H04W72/542 , H04B7/06
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，具体公开了一种Active‑RIS辅助的多播组认知通信系统及其公平资源分配方法，基于有源智能反射面(Active‑RIS)辅助的无线通信网络，并以Active‑RIS辅助的多播组认知通信系统中最大化各多播组用户的最小信干噪比为优化目标构建优化问题，通过交替优化方法将其解耦为两个优化子问题，并分别采用连续凸近似的认知基站(CRBS)波束成形预编码矩阵优化算法和基于罚凹凸过程(PCCP)的有源智能反射面反射系数优化算法，联合优化认知基站的发射波束成形预编码矩阵和有源智能反射面的反射系数，可使认知基站的发射功率公平地分配给各发射天线并控制有源智能反射面选择合理的反射相位和反射增益，进而在存在多个主用户的情况下公平地保证多播组内各次级用户的信干噪比性能。
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公开(公告)号：CN117793927A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311807415.5
申请日：2023-12-26
Applicant: 重庆大学
IPC: H04W72/50 , H04W72/53 , H04W72/542 , H04B7/06
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，具体公开了一种Active‑RIS辅助的多播组认知通信系统及其公平资源分配方法，基于有源智能反射面(Active‑RIS)辅助的无线通信网络，并以Active‑RIS辅助的多播组认知通信系统中最大化各多播组用户的最小信干噪比为优化目标构建优化问题，通过交替优化方法将其解耦为两个优化子问题，并分别采用连续凸近似的认知基站(CRBS)波束成形预编码矩阵优化算法和基于罚凹凸过程(PCCP)的有源智能反射面反射系数优化算法，联合优化认知基站的发射波束成形预编码矩阵和有源智能反射面的反射系数，可使认知基站的发射功率公平地分配给各发射天线并控制有源智能反射面选择合理的反射相位和反射增益，进而在存在多个主用户的情况下公平地保证多播组内各次级用户的信干噪比性能。
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公开(公告)号：CN116866993A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311075466.3
申请日：2023-08-24
Applicant: 重庆大学
IPC: H04W28/082 , H04W28/084 , H04B7/08 , H04B7/0426
Abstract: 本发明涉及移动边缘计算和无线通信技术领域，具体公开了一种IRS‑MEC系统的资源分配方法，以IRS辅助的MEC系统最大的用户任务加权计算能耗最小化为目标，采用基于闭式解的本地CPU工作频率优化算法和基于二分搜索的迁移决策门限优化算法优化用户迁移决策，基于交替优化的可行性判定算法，联合优化迁移用户发射功率、智能反射表面的反射系数、接入点接收波束成形和MEC服务器CPU工作频率，可使用户合理地做出迁移决策，并使得系统的资源被合理分配，进而使用户任务的最大的加权能耗(W.C.E)最小，本方法收敛速度快、复杂度低，易实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111901267A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010731525.8
申请日：2020-07-27
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L27/00 , H04B7/0404 , G06F17/14
Abstract: 本发明涉及认知无线电、通信信号调制识别技术领域，具体公开了一种基于短时傅里叶变换时频分析的多天线盲调制识别方法，采用短时傅里叶变换进行时频分析，可以清晰地提取到接收信号的时频特征，并生成接收信号的RGB时频图；采用卷积神经网络作为分类器，对RGB时频图进行训练分类，从而将传统意义上的信号识别问题转化为图像识别问题；对多天线系统各路接收天线的识别结果(采用“n-out-of-Nr”的准则)进行决策融合，实现调制模式识别。相比现有多天线盲调制识别方法，本发明有益效果在于：结合短时傅里叶变换、卷积神经网络、决策融合，使得本发明在低噪声环境下仍然具有较高的识别精度，高达85％，并且本发明收敛速度快、复杂度低、易实现。
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公开(公告)号：CN111787558A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010743750.3
申请日：2020-07-29
Applicant: 重庆大学
IPC: H04W24/02 , H04W24/06 , H04B7/0413
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，具体公开了一种MIMOME系统及其安全速率优化方法，所述系统基于智能反射表面(IRS)，所述方法应用于该系统，采用连续凸近似的发射协方差矩阵优化算法和基于块协调下降的智能反射表面反射系数优化算法，联合优化接入点的发射协方差矩阵和智能反射表面的反射系数，可使接入点的发射功率均衡地分配给各发射天线并控制IRS选择合理的反射相位，进而使MIMOME系统的安全速率最大，即是使授权用户的接收信号功率增大，相应的信号速率增大，使窃听者的接受信号功率减小，相应的信号速率减小，从而能在不显著增加系统部署成本前提下，最大程度地节省频谱资源和传输能量，还能保证MIMOME系统的安全性。且本方法收敛速度快、复杂度低，易实现。
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公开(公告)号：CN107819496B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201711041233.6
申请日：2017-10-30
Applicant: 重庆大学
IPC: H04B7/026 , H04B7/0413
Abstract: 本发明提供了一种SDN化的5G网络系统及其协作控制方法，系统架构分为基础架构层、控制层和应用层，基础架构层包括基站和交换器，控制层设置有多个控制器，应用层主要用于确定业务的QoS需求，其特征在于：每个交换器中的服务器通过服务器虚拟化技术分解为至少以下四种虚拟机：EE‑SIVM虚拟机、CP‑SIVM虚拟机、DP‑CIVM虚拟机以及CC‑CIVM虚拟机。其效果是：充分应用SDN化的5G网络超强控制能力，结合多点协作控制思想，既能实现基站的协作发送和开关切换，又能实现远端服务数据的协作备份以及云计算控制，从不同角度出发将网络资源集中到业务需求量大、QoS要求高、网络可用有线传输、无线发送资源较少的区域，对5G超密集网络的系统性能提升、资源利用具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110138784A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910408043.6
申请日：2019-05-15
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于特征选择的网络入侵检测系统，包括测试数据抓取模块、特征提取模块、分类器模块以及数据类型输出模块；测试数据抓取模块抓取网络中的数据；训练样本经过混合采样模块和特征选择模块后对分类器模块进行训练，同时利用训练好的分类器模块对所述测试数据进行分类识别；混合采样模块用于实现各类训练数据量的均衡；特征选择模块采用递归特征消除法，根据相对重要性对各个特征进行排序，基于排序结果进行特征选择，同时控制所述特征提取模块按照最终选择的特征进行提取。其效果是：系统能够实现对入侵数据特征的选择，可以提高对小样本入侵数据的预测分类准确率，收敛速度快、所用数据少，易实现。
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公开(公告)号：CN109548031A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811476857.5
申请日：2018-12-05
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种非平衡边缘云网络接入与资源分配机制，属于移动云计算与移动边缘计算领域，本发明通过循环算法，在每一轮资源分配循环中，多用户多任务依据最小时延-能耗-成本加权和准则独立选择最优任务卸载路径，最终具有全局最小时延-能耗-成本加权和的任务获得当前边缘云服务器和无线接入基站资源分配权利。本发明能实现非平衡边缘云网络中的多用户多任务卸载决策与资源分配，能显著降低多用户多任务卸载总时延-能耗-成本加权和。
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