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公开(公告)号：CN119653395A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510157748.0
申请日：2025-02-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种无人集群辅助的多策略网络服务动态迁移方法和装置，涉及通信的技术领域，该方法考虑了多种网络服务迁移策略以优化应急通信网络中的网络服务迁移问题，在构建出应急通信网络中所有用户的长期网络服务优化函数之后，鉴于长期网络服务优化函数无法直接求解，因此，通过李雅普诺夫理论将长期网络服务优化函数进一步解耦为独立时隙策略优化函数再求解，从而得到应急通信网络中所有用户在每个时隙下的网络服务迁移策略，以为应急通信网络中用户的网络服务迁移提供科学指导，从而提升了用户服务质量，保证了系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN119584159A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411554343.2
申请日：2024-11-04
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第十五研究所
IPC: H04W24/02 , H04W28/084 , H04W28/14 , H04W28/08 , H04W72/044 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种缓存辅助的卫星任务卸载和资源分配方法，其技术方案要点是包括以下步骤：S1、建立系统模型，该模型包括建立星地融合网络中用户卸载模型，建立能量消耗模型，建立缓存效用模型；S2、建立优化问题，以最小化系统缓存效用为目标函数，并定义约束条件；S3、将所定义的优化问题转化为马尔可夫元组，包括状态空间、动作空间和奖励函数；S4、提出一种基于深度强化学习的方法进行训练，得到最终的卸载策略；本发明通过引入缓存技术来有效利用低轨卫星网络中的计算资源，优化了任务卸载的过程，能够缓解了对卫星通信链路的依赖，减少了数据传输延迟，提升了系统的响应速度和稳定性，增加星地融合网络中计算边缘系统的卸载效率。
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公开(公告)号：CN119520194A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510088600.6
申请日：2025-01-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供了一种基于无人机集群场景下的虚拟网络映射方法、装置及设备，通过在接收到虚拟网络嵌入请求时，获取无人机集群网络的拓扑图序列；基于预构建的特征提取网络提取拓扑图序列中各拓扑图之间的时空动态特征；将时空动态特征输入到预训练的节点策略生成网络中以生成节点映射策略；基于节点映射策略将待嵌入的虚拟节点映射到无人机集群网络的无人机节点中；在虚拟节点全部映射成功后，并将待嵌入的虚拟链路映射到最短物理链路中。本发明实施例能够满足网络动态场景下的虚拟映射需求；且采用两段式的映射方法来依次映射虚拟节点及虚拟链路，能够保证节点和链路均映射成功，提高映射成功率。
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公开(公告)号：CN119402323A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510006572.9
申请日：2025-01-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L27/00 , H04L27/06 , H04B17/336 , H04B17/391 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于傅里叶级数特征的神经网络辅助调制格式识别方法、系统及设备，属于通信技术领域，其技术方案要点是，包括以下步骤：S1、调制格式不敏感的数字信号处理；S2、对历史信号集的幅值进行直方统计；S3、对历史幅度分布集进行傅里叶级数分解；S4、根据历史幅度特征集和历史标签集，训练神经网络；S5、生成实际待识别信号；S6、对实际待识别信号的幅值进行直方统计，得到信号幅度分布；S7、对信号幅度分布进行傅里叶级数分解；S8、将幅度分布特征输入训练完成的神经网络，得到相应的调制格式标签，实现调制格式识别；发明能够在大信噪比范围内以较低的计算复杂度在光纤通信系统接收端识别信号调制格式，提高接收机的灵活性。
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公开(公告)号：CN119316060A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411385370.1
申请日：2024-07-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/291 , H04Q11/00
Abstract: 本发明提供一种携带多维光标签的信号生成与传输方法和系统，方法包括：光网络的发送端生成原始光信号，生成调制信号并转换为驱动电流信号；将驱动电流信号和半导体光放大器的工作电流信号叠加，得到调制电流信号；将原始光信号输入半导体光放大器，根据调制电流信号对原始光信号进行调制，生成携带一维光标签信息的光信号；多次重复执行调制信号生成、转换与电流叠加的步骤，每次将上一次生成的携带对应维度光标签信息的光信号输入半导体光放大器，根据每次得到的调制电流信号对携带对应维度光标签信息的光信号进行调制，生成携带多维光标签信息的光信号并向交换节点发送。本发明能够在不干扰原始光信号的前提下生成携带多维光标签的光信号。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119095058A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411196267.2
申请日：2024-08-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W16/10 , H04L41/0895 , H04L41/40 , H04B7/185
Abstract: 本申请提供了一种应用于无人集群平台的网络功能按需部署的方法及装置，涉及无人机通信技术领域，包括：预先配置多种约束条件，通过多种约束条件进行虚拟网络功能的放置约束；如果满足多种约束条件的一种或多种约束条件，则响应无人平台基站发起的服务功能链放置请求，将无人集群网络资源与服务功能链放置请求进行匹配，并基于服务功能链放置请求动态分配无人集群网络资源，生成服务功能链编排信息；根据服务功能链编排信息对虚拟网络功能进行部署。本申请显著提升了SFC编排的准确性和效率，特别是在面对网络拓扑和资源状态快速变化时，能够迅速做出优化决策。
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公开(公告)号：CN118450404B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410874711.5
申请日：2024-07-02
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种合同激励的异构数据传输方法与装置，涉及通信的技术领域，该方法将无人机的声誉值作为招募参考项，以为当前感知任务招募可提供高质量数据的无人机，避免了低质量感知语义数据的瞒报，有效地提升了众包感知任务的整体质量。并且，任务感知平台与无人机集群之间的合同中设有执行当前感知任务时每类无人机的语义压缩因子和完成当前感知任务后每类无人机的任务奖励，因此，执行任务的无人机能够基于最优合同中的语义压缩因子在原始感知数据中提取关键语义信息后再上传任务感知平台，降低了对传输带宽的需求，从而满足了当前感知任务的时延要求。
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公开(公告)号：CN118524001B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410970236.1
申请日：2024-07-19
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04L41/042 , H04L41/0895 , H04L41/122 , H04L41/147 , H04L41/16 , H04L67/101 , H04L67/1008 , H04L67/1097 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种算网资源调度方法及装置，涉及通信技术领域，其中，该方法包括：获取云边端网络的端侧节点分簇结果、实时资源信息数据和实时任务信息数据；其中，实时资源信息数据包括当前云端资源信息数据、当前边缘资源信息数据和前一时刻的实际端侧资源信息数据；根据端侧节点分簇结果和实际端侧资源信息数据，对各个端侧节点的资源信息进行时空序列预测，得到当前时刻的预测端侧资源信息数据；根据预测端侧资源信息数据、当前云端资源信息数据、当前边缘资源信息数据和实时任务信息数据进行任务的资源调度，得到目标资源调度结果。这样通过时空序列预测辅助资源调度的决策，可以提高资源调度的准确性，实现对资源的充分利用。
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公开(公告)号：CN118797499A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410795414.1
申请日：2024-06-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于双特征流神经网络的卫星多载波信号识别方法，所述方法通过对接收到的卫星通信OTFS多载波信号的高阶累积量特征进行标准化处理，得到了三个特征参数；将所述信号映射到平面坐标系中，得到不同调制格式多载波信号的星座图特征，本发明通过设计一个双特征流网络结构，将标准化高阶累积量和星座图特征作为网络的输入进行训练，用以完成对不同调制格式的多载波信号的信号分类，保证所述信号的具有高准确度识别率的同时还具有一定的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118631392A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410700091.3
申请日：2024-05-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种多维分集概率整形及其编码联合方法，其技术方案要点是，包括以下步骤：S1：集合划分、S2：子集拆分、S3：直接概率整形、S4：间接概率整形和S5：联合方案，以联合信号的多个维度进行设计，实现了多维度信号的分布优化或能量约束；该方案在概率整形中以多维信号替代振幅进行考虑，在整形中，仅关心信号的能量，而不关心其在各个维度上的取值，因此，多维信号的星座图根据其能量进行划分，形成一系列不同能量的子集，随后通过子集的结合实现概率整形，其实现步骤包括集合划分、子集拆分、直接概率整形、间接概率整形和联合方案，以联合信号的多个维度进行设计，实现了多维度信号的分布优化或能量约束，从而实现了多维度下更高增益的整形。
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