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公开(公告)号：CN114217967B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202111546339.8
申请日：2021-12-16
Abstract: 本发明涉及一种基于多用户协同移动边缘计算系统的动态卸载方法及系统。所述方法包括：基于多用户协同移动边缘计算系统进行建模，建立系统信道状态模型和多用户协同任务模型，并据此建立卸载任务的时延模型和能量模型；采用拓扑排序算法对多用户协同任务模型中的任务进行排序，生成待决策任务链；基于时延模型和能量模型，引用注意力机制对待决策任务链进行卸载决策，生成卸载决策链。本发明方法通过将具有任务依赖关系的多个卸载任务建模为有向无环图，通过排序算法将该有向无环图进行拓扑排序，并提出引用注意力机制进行任务序列的卸载结果预测，能够根据任务不同的依赖关系以及任务量动态进行卸载决策，有效提高了卸载效率和卸载灵活性。
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公开(公告)号：CN119544118A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411492141.X
申请日：2024-10-24
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04B17/391 , H04J14/02 , H04Q11/00 , H04B10/25 , H04L27/34
Abstract: 本发明公开的一种用于无源光网络通信系统的信道构建方法，属于光纤通信领域。本发明实现方法为：基于同步处理后的M‑QAM信号序列，当前的M‑QAM信号被视为真实数据。条件向量和真实数据被组合用于构建训练数据集，构建用于无源光网络系统信道构建的TFPNet网络模型。TFPNet网络模型以真实数据和条件向量的组合作为输入特征序列进行训练，充分地处理信号特征，在处理当前时刻信号数据时，能够结合利用训练数据中的前序信号数据信息，对信号数据序列进行序列化特征融合，更好地表征当前信号与前序信号之间的非线性干扰关系。本发明具有更低的计算复杂度，能高效率恢复模分复用系统中传输的数据符号，补偿无源光网络光通信系统中的线性损伤与非线性损伤。
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公开(公告)号：CN119382795A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411287340.7
申请日：2024-09-13
Abstract: 本发明公开的一种基于独立成分分析的相干光通信系统信道均衡方法，属于光纤通信技术领域。本发明实现方法为：通过采集多维复用相干光传输系统接收端接收的目标信号，首先对该目标信号进行分块处理，降低计算的复杂度，继而进行数据白化操作，消除数据中特征之间的相关性，并对每个数据块进行权重矩阵的迭代。在每次迭代过程结束后，自适应调节遗忘因子，通过使用自适应遗忘因子来优化参数，使得白化矩阵和权重矩阵不断收敛，根据最优的迭代效果，进行信道均衡，准确恢复原始信息，即实现基于独立成分分析的多维复用相干光传输系统信道均衡。本发明能够有效抑制多维复用相干光传输系统中的信道间串扰，提高光纤通信系统的稳定性及质量。
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公开(公告)号：CN118972018A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410960276.8
申请日：2024-07-17
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04J14/00 , G06F17/15 , G06F17/16 , H04L41/16 , H04L41/142
Abstract: 一种快速随机卷积核变换的光纤传输非线性补偿方法，属于光纤通信技术领域。采用多样的随机卷积核对信号进行卷积变换提取时序特征，能够针对传输系统的信号损伤特点，进行非线性损伤补偿；通过卷积核权重设置，将卷积运算过程中的乘法转换为加法，实现高效快速的卷积变换；通过不同膨胀系数的设置，多尺度地提取信号的时序特征，从而提取到信号的长期时序依赖关系，有助于接收信号的损伤补偿和信号识别；经过快速随机卷积核变换后，仅需要一个简单的线性分类器就能够对损伤信号进行非线性补偿，避免了多层神经网络的结构设计和大量的计算开销。本发明适用于光纤通信技术领域，实现低复杂度、高准确度的损伤补偿，提升光通信系统的通信质量。
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公开(公告)号：CN118382108B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410822351.4
申请日：2024-06-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供了一种网络资源管理方法、装置、设备及可读存储介质，包括：基于初始网络配置策略将目标交换机的传输网络划分为多个网络切片；获取目标交换机上待传输的网络数据包的带宽需求量、非占用状态的网络切片的带宽量及未来网络状态；根据这三个数据判断是否需要更新初始网络配置策略；若需要，则将待传输数据带宽需求量、非占用状态的网络切片的带宽量及未来网络状态输入到训练完成的网络策略生成模型中生成网络配置更新策略；网络配置更新策略包括网络切片配置策略以及数据传输策略；基于网络配置更新策略重新划分网络切片；将数据传输策略发送给目标网络切片。本申请提高了网络切片的灵活性和适应性，并提高了交换机的传输性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118612089A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410425220.2
申请日：2024-04-10
Applicant: 北京理工大学 , 深圳市嘉敏利光电有限公司 , 北京邮电大学
Inventor： 胡善亭 , 忻向军 , 刘博 , 李虎 , 张立永 , 李承远 , 李佳勋 , 李欣颖 , 董泽 , 高然 , 朱磊 , 田博 , 王富 , 常欢 , 潘晓龙 , 赵玺睿 , 张兴臣
IPC: H04L41/147 , H04L41/16 , H04L45/02 , H04L45/12 , H04L47/125 , H04L47/2441 , H04Q11/00
Abstract: 本发明公开的一种数据中心光电混合交换网络动态可重构的方法及系统，属于数据中心网络技术领域。本发明包括历史流量数据收集模块、流量大小预测模块、流量过滤模块、流量调度模块。本发明采集各网络节点的流量负载信息，训练长短期记忆网络得到下一时间节点的流量预测值，预测值作为长短期记忆网络的状态信息提供给分流器训练得到分布式动态阈值，通过动态阈值划分到达流类别和传输开关，在流量数据传输阶段，利用k‑双随机矩阵的性质，最大化单次传输电路工作时间，完成流量传输的最优调度；即使数据传输过程中出现突发性流量，通过更新网络状态信息，快速完成流量卸载，实现高效的网络资源分配，最小化流量传输完成时间，提高光链路利用率。
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公开(公告)号：CN115622843B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202211033898.3
申请日：2022-08-26
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 江苏雅泰歌思通讯技术有限公司
Inventor： 王富 , 忻向军 , 姚海鹏 , 高然 , 董泽 , 张琦 , 王拥军 , 田清华 , 田凤 , 张文全 , 武瑞德 , 黄鑫 , 孙昊 , 李志沛 , 郭栋 , 常欢 , 于超 , 周思彤 , 刘欣雨
Abstract: 本发明公开的一种基于双脉冲混频的快速光信号表征方法，属于数字信号处理领域。用于实现本发明的采样系统包括光纤频率梳、光纤延迟线、光耦合器、90°混频器、四个平衡探测器、四通道模数转换器和采样脉冲数字信号处理模块。本发明利用光纤延迟线和光耦合器来增加本振光的重复频率，通过将增加重复频率后的本振光与待测信号混合进行相干混频来增加采样点的数量，再借助协同峰值提取算法识别得到混频信号中同一周期的两个峰值，并提取出对应的峰值序列，通过归一化和正交化以消除峰值序列的符号间干扰，避免间隔窄的双脉冲对峰值提取过程的影响，从而提高采样速度，优化对应的数字信号处理过程，进而实现快速的眼图构建和精确的信号测量。
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公开(公告)号：CN117650862A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311302787.2
申请日：2023-10-10
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司
Inventor： 常欢 , 忻向军 , 高然 , 刘博 , 尤兴旺 , 王斐 , 张琦 , 姚海鹏 , 黄鑫 , 郭栋 , 董泽 , 李志沛 , 王富 , 潘晓龙 , 周思彤 , 朱磊 , 李欣颖 , 胡善亭 , 张文全 , 武瑞德 , 闫景浩
IPC: H04B17/391 , H04B10/2507 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开的一种基于特征化长短期记忆网络的辅助光纤信道建模方法，属于光通信领域。本发明实现方法为：通过在长短期记忆网络LSTM中引入加强网络学习能力的特征信息，通过在信道输入信号中引入特征信息，决LSTM应用于光纤信道建模时出现的梯度爆炸问题，减少训练过程中损失函数产生的波动，使基于C‑LSTM的光纤信道模型训练过程更加稳定，加快基于C‑LSTM的光纤信道模型训练时的收敛速度；对比基于常规LSTM的光纤信道模型,基于C‑LSTM的光纤信道模型对光纤信道的色散特性具有更高的建模准确度，从而能够更加准确地构建由色散引起的码间串扰特性，有助于信道传输后损伤数据的恢复，提高光纤信道传输场景下的通信质量。
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公开(公告)号：CN117560083A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311512919.4
申请日：2023-11-14
Applicant: 北京邮电大学
Inventor： 张琦 , 忻向军 , 姚海鹏 , 袁新宇 , 高然 , 刘博 , 叶兵 , 田凤 , 王富 , 田清华 , 王拥军 , 杨雷静 , 李志沛 , 李欣颖 , 潘晓龙 , 常欢 , 郭栋 , 周思彤 , 田博 , 董泽
IPC: H04B10/2513 , H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种非线性均衡补偿和多速率整形因子识别方法、系统及装置，涉及光纤通信技术领域，包括：获取接收信号；获取初始聚类质心；计算接收信号和初始聚类质心之间的欧氏距离；计算决策系数和隶属矩阵；基于隶属矩阵对所述接收信号重新进行决策加权聚类，得到均衡补偿后的信号；对已均衡补偿后的信号各簇进行统计概率计算，得到当前信号各簇概率分布；将当前信号各簇概率分布与多整形速率下的标准概率特征做相关性处理，得到某个整形信号概率分布；选取相关性最大的整形信号概率分布，即当前信号整形因子。本发明中的上述方法能够准确得到当前的整形因子，能够提供可靠稳定灵活的通信系统，在光纤通信领域极具潜力和应用前景。
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公开(公告)号：CN117395112A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311505082.0
申请日：2023-11-13
Applicant: 北京邮电大学
Inventor： 张琦 , 忻向军 , 姚海鹏 , 黄之琦 , 高然 , 刘博 , 田凤 , 王富 , 田清华 , 王拥军 , 杨雷静 , 李志沛 , 李欣颖 , 潘晓龙 , 常欢 , 郭栋 , 周思彤 , 田博 , 董泽
IPC: H04L27/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种信号调制格式识别方法、系统、设备及介质，属于光纤通信领域。该方法构建的多特征输入混合神经网络包括多尺度卷积神经网络和深度神经网络，在提取信号的星座图特征和方向梯度直方图特征后，作为多特征输入混合神经网络的双输入特征，分别输入多尺度卷积神经网络和深度神经网络，以识别信号的调制格式。本发明通过利用不同类型的特征和不同层次的表征，改进了传统单一的基于星座图特征提取的调制格式识别方法，对光纤通信系统中概率整形信号和均匀整形信号的调制格式实现了精准识别。
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