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公开(公告)号：CN115580879A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211088629.7
申请日：2022-09-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W16/28
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦强化学习的毫米波网络波束管理方法，属于无线通信领域。该方法旨在通过收集用户的位置信息进行毫米波基站侧的波束配置，即基于周期性感知用户分布进行毫米波基站侧波束方向的动态控制，利用有限的波束实现最大化用户覆盖率，提升波束利用效率。本发明通过强化学习算法实施相应的波束管理策略，目的是最大化长期网络吞吐量，同时实现波束管理的智能化。此外，本发明引入联邦学习的框架，在寻找系统最优波束配置策略的同时，保护用户数据隐私安全。
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公开(公告)号：CN119884467A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411808346.4
申请日：2024-12-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于反事实数据增强的序列推荐方法，属于互联网偏好预测领域。该方法包括：获取视频数据和用户数据；采用嵌入层对增强后的视频数据和用户数据进行处理，得到用户嵌入和视频嵌入；将用户嵌入和视频嵌入进行拼接处理，得到用户兴趣表示向量；将用户兴趣表示向量输入到序列推荐模型进行处理，得到预训练模型；将原始数据通过反事实数据增强框架，生成反事实序列；利用反事实序列重新训练推荐模型生成完整的推荐模型；本发明可准确有效的进行用户偏好预测，提高了用户偏好预测的准确性。
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公开(公告)号：CN119728986A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411808341.1
申请日：2024-12-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N19/172 , H04N19/70 , G06T9/00 , H04N19/42
Abstract: 本发明涉及一种基于帧插值的生成式语义通信系统及方法，属于通信与人工智能领域。本系统包括发送端的语义编码模块和信道编码模块，以及接收端的信道解码模块、语义解码模块和帧插值模块。发送端通过语义编码提取动态图像的关键语义信息，将至少两帧关键帧进行压缩和传输；接收端通过解码模块重构关键帧，并借助帧插值模块生成中间帧，从而还原完整的动态图像。系统设计上，语义编码和解码模块基于Swin Transformer结构，帧插值模块则基于光流解码器，实现了高效语义压缩和解码生成。训练策略采用迁移学习，通过逐步优化图像传输与帧生成模块，使模型快速收敛到最优状态。以下对系统结构与实现方法详细描述。
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公开(公告)号：CN118171718A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410157866.7
申请日：2024-02-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双层梯度下降的联邦学习方法，属于人工智能领域，包括以下步骤：S1：中心服务器与多数据参与方组成中心式联邦学习系统，约定统一的深度学习模型架构，交换设备信息及设置超参数；S2：中心服务器从可接入客户端中选取一个子集，将当前全局模型参数广播至各节点；S3：客户端利用接收到的全局模型参数进行本地更新初始化，并使用本地数据集交替执行梯度下降法更新局部模型与个性化模型参数；执行预设迭代轮次后上传局部模型参数；S4：中心服务器使用联邦平均算法聚合所接收的局部模型参数，得到下一轮的全局模型；S5：判断全局模型是否收敛，或是否达到预设通信轮次，若没有，重复S2～S4直到满足条件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116406016A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310462749.7
申请日：2023-04-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/12 , H04W72/044 , H04W72/0446 , H04W72/04 , H04B7/22 , G06F17/11 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及一种面向信息安全的认知反向散射通信鲁棒资源调度方法，属于物联网领域领域。该方法包括以下步骤：S1：建立多用户认知反向散射通信系统传输模型；S2：考虑认知用户的服务质量、反射系数、能量收集、传输时间、干扰功率等约束条件，构建认知反向散射通信系统吞吐量最大化资源调度问题；S3：考虑频谱感知误差和有界信道不确定性，建立多变量耦合的非线性鲁棒资源调度模型；S4：利用最坏准则、连续凸近似和交替优化方法将原问题转换为确定性凸优化问题，并利用凸优化工具求解，得到发射功率、传输时间、反射系数的调度方法。本发明能有效提升无源物联网系统的传输安全性与鲁棒性，实用性价值高。
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公开(公告)号：CN119382861A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411499828.6
申请日：2024-10-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于区块链和车联网安全管理技术领域，涉及基于区块链与信任管理的车联网安全可信消息共享方法，包括：消息提供车辆记录并广播消息，消息接收车辆接收消息，对消息进行真实性评分，并广播给共识车辆；共识车辆对每个真实性评分s1,i进行有用性评分，当高有用性评分的数量大于阈值Q时，将数据(m,s1,i,s2,i,c,t)上传至记账节点，s2,i,c为共识车辆c对s1,i的高有用性评分；记账节点接收并验证数据(m,s1,i,s2,i,c,t)，将验证通过的数据打包成区块存储至区块链中；RSU计算区域内车辆的信任值并共享到RSU集群中；RSU集群根据车辆的信任值对车辆作出信任决策；本发明利用对消息进行真实性评分和有用性评分，提高了车联网中共享消息的可信度，并结合区块链技术确保消息的真实性和完整性。
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公开(公告)号：CN119004366A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411062087.5
申请日：2024-08-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06F16/9535 , G06N3/047 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种长短期兴趣融合的用户偏好预测方法和装置，包括：从社交平台获取数据集并进行预处理，所述数据集包括：用户数据、视频数据、以及用户与视频的历史交互数据；根据用户在短期时间T内与视频的交互数据提取用户的短期历史交互行为序列输入短期兴趣捕捉模块得到用户的短期兴趣特征；将用户数据、视频数据、以及用户与视频数据的历史交互数据按特征域组成序列输入长期兴趣捕捉模块提取用户的长期兴趣特征；将用户的短期兴趣特征和用户的长期兴趣特征拼接后输入预测模块得到用户对视频的偏好结果。本发明通过构建长期兴趣捕捉模块和短期兴趣捕捉模块分别学习不同的特征交互，解决了长短期兴趣特征的异构性问题，提高用户偏好预测的效果。
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公开(公告)号：CN118473489A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410705369.6
申请日：2024-06-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/04 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及智能超表面辅助的通信感知一体化波形设计及波束赋形方法，属于通信技术领域，包括在双功能雷达通信系统(DFRC)中采用双智能超表面协同辅助。针对通信过程中的多用户干扰进行通信建模，通过雷达波束方向图进行感知建模；通过最小化多用户干扰并寻求通信性能与感知性能之间的平衡来优化系统性能；采用了一种基于流形优化的交替优化算法，用于处理复杂的耦合变量，从而求得最优双功能波形矩阵、最优理想波形矩阵和两个智能反射面分别对应的最优相移矩阵。经过本发明的波形设计和波束赋形，通信性能得到显著提高，并找到了感知性能与通信性能之间的平衡点。
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公开(公告)号：CN118381579A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410495275.0
申请日：2024-04-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L1/00 , G06N3/0455
Abstract: 本申请提出了一种适用于高动态网络的语义通信方法及系统，涉及通信与人工智能领域。该系统可用于固定基站与高速列车之间进行通信等具体场景，在发送端具有语义编码模块和信道编码模块，在接收端具有信道解码模块和语义解码模块。区别于传统通信系统，语义通信系统在发送端与接收端的模块均采用深度学习等人工智能技术实现。提出的系统针对高速动态环境下的信道特性，设计相适应的语义编解码神经网络以及信道编解码神经网络，提取信道信息，加强系统抗时间选择性衰落能力，提高系统可靠性。系统的训练策略采用迁移学习，在获取训练数据后，先训练信道信息提取模块神经网络，再训练信道编解码模块，最后系统端到端联合训练，使得模型收敛达到最优解。
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