公开(公告)号：CN120049928A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510187972.4

申请日：2025-02-20

Applicant: 东南大学

Inventor： 王书墨 ,  宋铁成 ,  宋晓勤 ,  胡静 ,  夏玮玮 ,  燕锋 ,  沈连丰

IPC: H04B7/06 ,  H04B7/08 ,  H04B7/04 ,  H04B7/0452 ,  H04B17/309 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的RIS辅助多用户通信波束成型优化方法与系统，属于可重构智能超表面辅助通信领域。本发明考虑RIS辅助多用户通信的场景，利用图神经网络优化基站的主动波束成型和RIS的被动波束成型，进而最大化下行链路的系统传输速率。图神经网络模型中包括一个RIS节点和与服务用户数量相同的用户节点，RIS节点负责基于所有用户节点输入的信道状态估计信息利用图学习得到用于RIS的被动波束成型，每个用户节点对应一个用户，基于对应用户输入的信道状态估计信息利用图学习得到对应于用户的基站的主动波束成型。本发明使用图神经网络无需完美的信道估计，即可有效解决主动波束成型和被动波束成型的联合优化问题。

公开(公告)号：CN119091892B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411076009.0

申请日：2024-08-07

Applicant: 东南大学

Inventor： 金祝 ,  宋铁成 ,  李云迪 ,  马天浩 ,  胡静 ,  夏玮玮 ,  燕锋 ,  沈连丰

IPC: G10L19/00 ,  G06N3/098 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应语义重构的语义通信方法与系统，属于无线通信技术领域，提出了一种基于自适应语义重建的面向任务的语义通信框架，通过掩码操作和设计集成注意力机制的语义重建网络，实现对语义信息的灵活压缩、对传输过程中数据丢失的仿真和实现适应不同环境的重构效果，同时还提出了一种编码、解码网络和语义重构网络的联合训练方法，以最小化目标任务的损失函数，获得神经网络参数的近似最优解。与现有的语义通信方案相比，所提出的方案对不同的信噪比、语义压缩率和语义损失率条件具有更优越的适应性，而且能够在通信中获得更高的任务执行性能和语义传输效益。

公开(公告)号：CN113657292B

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202110954229.9

申请日：2021-08-19

Applicant: 东南大学

Inventor： 胡静 ,  宋铁成 ,  刘智聪 ,  夏玮玮 ,  燕锋 ,  沈连丰

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的车辆自动循迹驾驶方法，包括如下步骤：步骤1、构建双重深度Q网络进行图像特征提取；步骤2、采用经验回放方案进行环境交互训练样本采集和双重网络训练；步骤3、采用RMSprop算法优化网络的训练过程；步骤4、采用训练完毕的双重深度网络进行预测，进而实现自动循迹驾驶。本发明采取深度强化学习方法，直接实现从图像采集到车辆控制的端到端网络建立，避免了传统方法中复杂的PID控制环节，并且采用双重深度网络进行动作预测，可以有效减少单一深度强化学习网络中最大化偏差带来的性能损失。

公开(公告)号：CN117478258A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311469309.0

申请日：2023-11-07

Applicant: 东南大学

Inventor： 宋铁成 ,  邵宇龙 ,  胡静 ,  夏玮玮 ,  燕锋 ,  沈连丰

IPC: H04B17/391 ,  H04W16/26 ,  H04W4/42 ,  H04W4/02

Abstract: 本发明公开了一种高速移动下多RIS辅助隧道场景的信道建模与容量分析方法，属于无线通信技术领域。首先，确定RIS部署位置，建立RIS辅助隧道场景下的双路径信道模型，初始化传播路径的参数，包括每个RIS单元的位置和相位，以及信道模型中的距离和角度参数，其次计算发射天线到接收天线的信道函数，然后计算信道容量，最后，通过将RIS部署在不同位置，重复上述步骤，得到RIS部署在不同位置时的最佳作用区间，得到多RIS部署方案，从而使得信道容量最大化。本发明能有效改善隧道场景列车与基站间通信系统的性能，通过改变RIS部署的位置、RIS的尺寸和RIS的间距分析其对信道容量的影响，从而得到多RIS的最佳部署位置，有效提高信号覆盖质量。

公开(公告)号：CN116185066B

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202310067771.1

申请日：2023-02-06

Applicant: 中国人民解放军63983部队 ,  东南大学

Inventor： 李昊 ,  燕锋 ,  丁凯 ,  常西亚 ,  杨栋 ,  夏玮玮 ,  沈连丰

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明提出了一种无人机编队智能重构方法，该重构方法是基于虚拟刚体结构法的分布式无人机编队重构方法。每个无人机节点根据与跟踪虚拟目标的位置差调整速度保持跟踪，并周期性地广播自身追踪的虚拟目标，当收到来自其他无人机节点的广播信息时更新邻居表。当编队中部分无人机节点遭受打击无法正常运行时，受损无人机节点的邻居将判断自身是否为候选补位无人机节点，再决定是否更换追踪目标，补上空缺位置。当无人机前往补缺时将会发送前往补位广播，告知其他无人机原位置空缺。在每个时隙中重复以上过程，直到已无可补位的无人机节点。上述方法可以在分布式无人机编队遭受打击的情况下进行智能重构，恢复队形完整，提高编队的抗干扰，抗打击能力。

公开(公告)号：CN110418416B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN201910680954.4

申请日：2019-07-26

Applicant: 东南大学

Inventor： 夏玮玮 ,  张雅雯 ,  燕锋 ,  成华清 ,  胡静 ,  宋铁成 ,  沈连丰

IPC: H04W24/02 ,  H04W72/0453 ,  H04L67/10

Abstract: 本发明公开了移动边缘计算系统中基于多智能体强化学习的资源分配方法，包括：（1）将无线信道划分成若干个子载波，每个用户仅仅可以选择一个子载波；（2）每个用户随机选择信道以及计算资源，然后计算用户卸载产生的时延和能耗；（3）将用户在本地计算产生的时延能耗和卸载到边缘云的进行对比，判断卸载是否成功；（4）通过多智能体强化学习得到当前卸载动作的奖励值，并计算价值函数；（5）用户根据策略函数进行动作选择；（6）改变用户的学习速率进行策略更新，得到最优动作集合。本发明基于可变速率的多智能体强化学习，充分利用移动边缘服务器的计算资源和无线资源，在考虑了用户卸载的必要性的同时，得到各智能终端效用函数的最大值。

公开(公告)号：CN115209554A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210729292.7

申请日：2022-06-24

Applicant: 东南大学

Inventor： 宋铁成 ,  蒋伟 ,  胡静 ,  袁瑞 ,  杜星熠 ,  张状状 ,  程蓬捷 ,  夏玮玮 ,  燕锋 ,  沈连丰

IPC: H04W72/08 ,  H04W72/04 ,  H04W4/44 ,  H04W4/46

Abstract: 本发明提供一种基于网络切片与NOMA的车联网半正定资源分配方法。首先，基站依据各V2I切片组的QoS指标传输速率，利用静态频谱资源池对各V2I切片组的时频资源块RB分配进行初始化，同时，基站根据上一SPS周期内各V2I切片组的数据传输速率，利用动态频谱资源池对当前SPS周期内各V2I切片组的RB分配进行调整，在考虑各V2I切片组公平性的同时，最大化V2I用户的传输能效。此外，假定V2I切片组与车辆与车辆通信V2V NOMA簇的频谱共享模式已知，在考虑V2I切片组干扰的情况下，采用分布式迭代算法获取各V2V NOMA簇内的V2V Tx用户的最优功率控制。将网络切片与NOMA应用于车联网广播通信下行链路场景中，在确保V2I用户服务QoS的基础上，获取V2I用户与V2VTx用户传输能效方面的提升。

公开(公告)号：CN111935205B

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202010568458.2

申请日：2020-06-19

Applicant: 东南大学

Inventor： 夏玮玮 ,  成华清 ,  燕锋 ,  张雅雯 ,  宋铁成 ,  胡静 ,  沈连丰

IPC: H04L67/10 ,  H04L67/1095 ,  H04W4/06

Abstract: 本发明公开了一种雾计算网络中基于交替方向乘子法的分布式资源分配方法，该方法主要包括两阶段，雾节点信息收集和分布式资源分配。本发明基于多凸不等式约束交替方向乘子法和凸优化理论，充分利用雾计算网络内雾节点的计算资源，通过雾节点间协作的方式，降低了雾计算网络的开销。相较于集中式资源分配算法，本发明中的分布式资源分配算法利用了雾计算网络的分布式特性，将资源分配问题的求解均匀地分散到雾计算网络中的每个节点上，解决了集中式资源分配问题造成单个节点负载过重的问题。同时基站在资源分配问题的求解中只负责任务卸载向量的收集和广播而不用收集所有雾节点的任务，有效降低了基站的负载和网络的传输负载。

公开(公告)号：CN113489560B

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202110518392.0

申请日：2021-05-12

Applicant: 东南大学 ,  中国人民解放军63983部队

Inventor： 燕锋 ,  周天香 ,  李昊 ,  丁凯 ,  唐琪 ,  夏玮玮 ,  沈连丰

IPC: H04B17/391 ,  H04B7/0413

Abstract: 本发明提出一种无人机非平稳空地MIMO信道的几何随机建模方法。该建模方法所提模型是一种三维几何随机模型，建模方法包括两个圆柱体模型，分别位于无人机和地面站侧，即假设在无人机和地面站通信系统中，无人机侧和地面站侧均存在散射，接收信号包括视距分量、一次散射分量和两次散射分量，同时考虑无人机和地面站的移动性，通过描述时变时延、时变到达角和离开角，建立非平稳信道模型。该模型在无人机实际通信场景下，能够建立一个可靠、高效的空地信道模型，为研究人员设计和测试无人机通信系统，推广无人机在生活各方面的应用提供理论支持。

公开(公告)号：CN112911502B

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202110072246.X

申请日：2021-01-20

Applicant: 东南大学

Inventor： 胡静 ,  宋铁成 ,  王艺蓉 ,  夏玮玮 ,  燕锋 ,  沈连丰

IPC: H04W4/02 ,  H04W16/18 ,  H04W64/00 ,  G01S11/06

Abstract: 本发明公开了一种基于MDT技术和RSRP测距的基站经纬度估计方法，收集并处理基站下所有小区的MDT数据，针对每一个小区，对该小区内所有用户点的坐标取均值，将其作为坐标原点；依据对数路径损耗模型，得到发射功率和基站坐标的最大似然估计公式，并换成WLS问题；使用SR‑LS方法求解WLS问题，进而求得基站坐标估计值；求出小区内所有用户点到该基站坐标估计值的距离，并将该距离作为用户点到基站实际距离的估计值，完成测距；利用基站下所有用户点的坐标及距离，将初始迭代点设为所有小区基站坐标估计值的均值，使用Taylor定位方法得到基站坐标的最终估计值，并转换成经纬度，本发明解决了用户到基站的距离缺失问题，有效提高了基站定位精度。