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公开(公告)号：CN106255157B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201610268555.3
申请日：2016-04-22
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明提出一种优化多模用户终端模式间重定向过程的方法：UE收到包含重定向参数的连接释放消息完成连接释放后，先根据原工作模式中保存的邻小区列表对重定向列表进行扩充，尽量降低目标模式下发起盲搜小区选择过程的可能；如果重定向列表中的频点/小区都不能驻留，在目标模式下执行盲搜的小区选择过程，当收到盲搜测量结果时首先去掉前面驻留不成功的小区(即：不再尝试之前不能驻留的小区)，让UE尽快在其他小区上尝试驻留，从而加快盲搜的小区选择过程。有效地缩短重定向过程时延，优化流程，降低UE功耗。
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公开(公告)号：CN119809766A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510007547.2
申请日：2025-01-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/0601 , G06N3/08 , G06F17/10 , G06F16/9535
Abstract: 本发明属于电子商务技术领域，具体涉及一种基于精确对称正定流形学习的长尾商品推荐方法；包括：获取电商平台的用户行为数据和商品特征数据并对其进行预处理，得到商品特征矩阵和用户商品交互矩阵；采用低秩近似技术对用户商品交互矩阵进行优化，更新用户商品交互矩阵；将商品特征矩阵映射到对称正定矩阵空间中，并进行流形嵌入处理，得到商品的SPD特征向量；采用流行全连接层对商品的SPD特征向量进行聚合处理，得到聚合特征；使用几何保留映射函数将聚合特征映射到欧几里得空间，得到映射特征；对映射特征进行处理，得到长尾商品推荐结果；本发明实现了电商平台广告点击率的提升，显著增强了精准营销和推荐效果。
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公开(公告)号：CN119316817A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411152944.0
申请日：2024-08-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及共识机制方法技术领域，具体为：一种车联网下基于区块链的共识方法，具体包括以下步骤：S1.构建基于区块链的车联网系统，该系统主要由车辆、路侧单元、绝对可信机构三部分组成；S2.设计PoRT的消息格式和通信过程，车辆从其移动路径上的RSU获得位置签名，PoRT协议帮助TA和RSU确定车辆信誉值和车辆共享的V2I(Vehicle to Internet，车对网络)消息送的位置签名进行证明；S3.建立车辆的旅行证明签名集，用于车辆在周期T内沿其运动轨迹RSU移动的可验证行驶里程的计算；本发明减少了对可信中心的依赖，显著降低了系统的计算与通信开销，提升了整体安全性。
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公开(公告)号：CN118837879A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410913684.8
申请日：2024-07-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种实现主动窃听和目标感知的通感一体化波形设计方法，设置了非法传输节点S、非法接收节点D以及通信感知一体基站E，该基站发射的波形同时具有雷达感知和通信性能。基站对当前存在的非法传输链路发送人工噪声实现对该链路主动窃听。同时，该基站对非法信源进行目标感知，通过反射的回波对信源目标方向和反射系数进行估计，采用CRB来刻画对目标参数的估计精度。以最大化平均窃听信干噪比和最小化CRB为目标，考虑雷达目标角度的不确定性，联合设计基站的发射波形，实现窃听速率和目标感知的权衡。针对原问题比较难求解。通过SDR方法舍弃秩1约束将非凸问题转化为凸问题进行求解，最后采用SROCR的方法进行找到优化解。相比于其他单纯主动窃听设计或者目标感知设计的方式，本发明在保证窃听成功的前提下，具有更好的窃听信干噪比(SINR)和感知性能CRB。
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公开(公告)号：CN118828892A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410828929.7
申请日：2024-06-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/541 , H04W12/80 , H04W40/20
Abstract: 本发明公开了一种基于主动窃听的无人机轨迹设计和功率优化方法，针对当前存在的两跳非法传输链路，以最大化平均窃听速率为目标，对无人机飞行轨迹和干扰功率进行优化设计。先构建符合场景的优化问题，然后基于Block Coordinate Descent(BCD)块坐标下降方法将原问题解耦成若干子问题，针对子问题利用连续凸近似(SCA)的方法进行求解，最后对子问题迭代求解，找到全局优化解。相比于其他单纯轨迹设计或者干扰功率优化的方式，本发明在保证窃听成功的前提下，具有更好的窃听速率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118785159A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410900915.1
申请日：2024-07-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W12/06 , H04W12/0431 , H04W12/03 , H04W12/00 , H04L9/30 , H04L9/06 , H04W4/40 , H04W4/44 , H04W4/46 , H04W4/48
Abstract: 本发明属于车联网中的身份认证领域，具体涉及一种车联网中基于分簇的轻量级匿名相互认证方法，所述方法包括车辆内的车载单元和车辆外的路边单元分别向可信中心进行离线注册；用户通过密码登录其车辆内的车载单元，车载单元向验证通过的用户授予访问权限；路边单元向可信中心发送认证请求，可信中心公布验证通过的路边单元的身份；簇头车辆向同一类簇的簇员车辆发送认证请求，簇员车辆反馈认证信息，簇头车辆与簇员车辆建立会话密钥；簇头车辆向合法的路边单元发送认证请求，路边单元反馈认证信息，合法的路边单元与簇头车辆建立会话密钥。本发明能够保证车联网系统中各实体安全地进行通信，并且降低了计算开销和通信开销从而提高了认证效率。
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公开(公告)号：CN118694967A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410734794.8
申请日：2024-06-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N19/593 , H04N19/147 , H04N19/14 , H04N19/11 , H04N19/154
Abstract: 本发明请求保护一种ERP全景视频VVC帧内模式快速预测方法及存储介质，属于视频编码领域，该方法包括以下步骤：利用ERP全景视频的采样特性，将编码帧划分为不同纬度区域。根据当前CU所处视频帧的位置判断其所处纬度区域。然后，针对两极区域通过统计候选列表与最大可能模式列表的结果判断是否直接采用直流或平面模式；针对中纬度区域通过计算CU角度预测方向来判断是否剔除垂直区域的角度预测模式；针对赤道区域通过判断纹理方向与队尾模式方向是否一致来决定是否减少进行率失真优化过程的模式数量，从而降低计算复杂度。本发明能有效降低ERP全景视频帧内模式预测的计算复杂度，适合ERP全景视频编码传输和存储等应用场景。
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公开(公告)号：CN118317444A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410536360.7
申请日：2024-04-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于无线传感器与用户网络通信领域，具体涉及面向无线传感器与用户网络的通信资源分配方法；该方法包括：将同时发射和反射可重构智能表面STAR‑RIS引入无线传感器与用户网络通信系统，构建STAR‑RIS辅助的无线传感器与用户网络；根据STAR‑RIS辅助的无线传感器与用户网络建立满足传感器能量供给、传感器信息新鲜度以及用户吞吐量需求的资源分配模型；构建STAR‑RIS辅助通信的传感器信息年龄与用户吞吐量优化问题；求解传感器信息年龄减少与用户吞吐量之和最大化问题，将其优化问题转化为2个子问题求解，得到传感器信息年龄与用户吞吐量优化方案；本发明在传感器与用户同时存在的场景下，同时满足了用户吞吐量需求及传感器信息时效性，实用性高。
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公开(公告)号：CN117728919A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311567853.9
申请日：2023-11-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种对数似然比APSK解调优化方法及系统。一种对数似然比APSK解调优化方法，包括：根据基于格雷映射的APSK接收信号，确定每一位比特对应星座点的对称性；根据星座点的对称性，删除部分星座点，得到缩减后的星座点集合；根据缩减后星座点的分布情况，将接收信号映射到对应象限；根据映射后的星座点与缩减后的星座点集合，计算对数似然比信息；获取对数似然比信息作为译码器的输入信息；完成解调。一种对数似然比APSK解调优化系统包括接收模块、缩减模块、处理模块和解调模块。使用本发明所提供的方法和系统可以降低计算复杂度，获得较好的误码率性能。
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公开(公告)号：CN115659250A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211359581.9
申请日：2022-11-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于互联网应用领域，涉及一种基于多模态交叉注意力机制的恶意信息传播预测方法；所述方法包括获取社交网络的恶意信息；根据获取到的恶意信息，基于用户传播结构、用户传播内容以及用户传播行为进行特征提取，构建出恶意信息传播特征空间；采用多模态交叉注意力机制对用户传播结构、用户传播内容和用户传播行为的特征进行优化处理，并将优化后的特征拼接融合；将融合后的特征进行稀疏表示，生成恶意信息传播特征空间稀疏编码矩阵；对恶意信息的生命周期进行时间切片处理，将恶意信息传播特征空间稀疏编码矩阵和全网用户关系网络邻接矩阵输入到基于图卷积神经网络构建的恶意信息传播预测模型中，预测得到未知用户节点的恶意信息传播行为。
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