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公开(公告)号：CN114641085B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202210289879.0
申请日：2022-03-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W74/0816 , H04L47/6275 , H04L47/2441
Abstract: 本发明属于无线传感器网络技术领域，特别涉及一种基于IEEE802.15.4的CSMA/CA机制的自适应退避优化方法，包括将数据业务划分为两种优先级，每个节点维护两种优先级对应的两个队列；节点在活跃期监听并统计在信标周期内接收到的ACK帧个数，将超帧周期内最大能接收到的ACK帧数量设置为阈值；节点统计当成功传输一次数据帧时，节点进行信道检测的次数以及检测到信道为空闲状态的次数，并进行节点状态评估NSE；当节点有不同优先级的数据包到达时，初始化后退次数和竞争窗口的长度的值，根据数据业务的优先级、阈值以及节点状态评估调整退避指数；根据退避指数执行退避周期过程；本发明提高了网络的吞吐量，降低系统时延。
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公开(公告)号：CN118474698A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410689444.4
申请日：2024-05-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W4/40 , H04W12/06 , H04W12/0431 , H04W12/041
Abstract: 本发明属于车联网中的认证与密钥协商领域，具体涉及一种车联网轻量级匿名跨域批量认证方法，在可信中心、路边单元以及装载OBU的移动车辆构成的车联网网络中，可信中心与路边单元之间通过有线链路通信，车辆与车辆之间、车辆与路边单元之间通过无线通信链路通信，在该车联网网络中认证的过程具体包括：初始化车联网系统，给出该车联网系统的初始化系统参数；车辆和路边单元分别向可信中心完成身份注册与验证，且车辆需要进行登录检验其合法性；登录成功的车辆进行快速认证以确认其身份是否合法，以及密钥协商用以保障后续会话的安全性；车辆在一个路边单元完成认证后，当到达进入其他路边单元范围时车辆根据标签的方式快速完成证明。本发明确保在公共不安全信道中通信的环境下，车辆间仍能进行安全通信，有效抵御常见恶意攻击，拥有良好经济效益。
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公开(公告)号：CN114641085A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210289879.0
申请日：2022-03-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W74/08 , H04L47/6275 , H04L47/2441
Abstract: 本发明属于无线传感器网络技术领域，特别涉及一种基于IEEE802.15.4的CSMA/CA机制的自适应退避优化方法，包括将数据业务划分为两种优先级，每个节点维护两种优先级对应的两个队列；节点在活跃期监听并统计在信标周期内接收到的ACK帧个数，将超帧周期内最大能接收到的ACK帧数量设置为阈值；节点统计当成功传输一次数据帧时，节点进行信道检测的次数以及检测到信道为空闲状态的次数，并进行节点状态评估NSE；当节点有不同优先级的数据包到达时，初始化后退次数和竞争窗口的长度的值，根据数据业务的优先级、阈值以及节点状态评估调整退避指数；根据退避指数执行退避周期过程；本发明提高了网络的吞吐量，降低系统时延。
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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：CN120090679A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510052469.8
申请日：2025-01-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/185 , H04B17/391 , H04B17/382
Abstract: 本发明属于卫星通信技术领域，具体涉及一种基于星地异构数据的终端星间链路切换方法。该方法包括：根据LEO卫星、用户终端和地面信关站及其通信链路，构建LEO卫星移动通信网络及其图结构；实时获取卫星轨道及链路状态数据、地面信关站数据、气象数据和用户行为数据，经数据预处理和特征编码后输入训练后的终端星间链路切换预测模型，得到最优终端星间链路切换策略。该预测模型基于多层GNN模型并引入权重矩阵、时序增强和时序注意力机制、动态调整机制，可以实现对切换候选卫星的多种数据综合评估以及后续决策，得到最优终端星间链路切换策略。本发明有效提高星间链路切换的成功率和效率，降低切换延迟和通信中断的风险，提高通信质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119939022A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411924373.8
申请日：2024-12-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/088 , G06N5/04 , G06F18/2431 , G06F18/2415
Abstract: 本发明涉及一种基于用户心理收益和对抗生成网络的虚假与真实引导性话题博弈的传播预测方法，属于互联网应用技术领域。该方法包括：定义网络话题传播过程中的相关参数进行定义；根据用户的用户基本信息、用户关系网络、用户历史行为和引导性话题数据构建虚假与真实引导性话题数据空间；通过Simcse和熵权法量化用户心理收益，并通过对抗生成网络对用户话题特征数据进行增强；通过演化博弈理论量化虚假与真实话题之间的对抗博弈关系，并将虚假与真实话题的互影响力融入用户关系网络邻接矩阵中；结合增强后的用户话题特征数据以及含有互影响力信息的用于邻接矩阵，采用PI‑GCN模型预测用户行为，并预测统计未来引导性话题的传播趋势。
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公开(公告)号：CN119887427A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510069611.X
申请日：2025-01-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q50/00 , G06F21/62 , G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/098 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于社交网络分析领域，具体涉及一种基于纵向联邦和典型相关性分析的动态社交网络对齐方法，包括：通过动态时空图自编码记忆模型、注意力机制模拟用户时空关系，得到用户关系矩阵；构建用户属性矩阵，并融合用户关系矩阵，得到用户矩阵；通过基于联邦学习的训练模型，将平台X、Y的用户特征矩阵输入到模型中进行训练，得到跨域用户对齐的预测结果。本发明针对用户关系的时序特性，结合动态关系表示更新与建模，并融合其他非时序特征进行跨平台用户对齐预测，通过该方法，可以有效解决跨域数据隐私泄露和社交网络动态性等问题，最终实现精准的跨平台网络用户对齐。
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公开(公告)号：CN119809767A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510009346.6
申请日：2025-01-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/0601 , G06N3/045 , G06F17/10 , G06F16/9535
Abstract: 本发明属于电商推荐领域，具体涉及一种基于霍克斯过程的非等间隔采样时间序列推荐方法；该方法包括：获取用户商品交互数据并根据用户商品交互数据得到非等间隔采样时间序列；采用循环霍克斯方法对非等间隔采样时间序列的缺失数据进行填补，得到等间隔采样时间序列；采用多元霍克斯方法和自注意力机制对等间隔采样时间序列进行处理，最终得到用户对商品的评分；将评分最高的K个商品向用户推荐；本发明能够有效提高电商推荐系统的准确率，实现精准的个性化推荐效果。
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公开(公告)号：CN119382762A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411379413.5
申请日：2024-09-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/185 , H04L67/1008 , H04L67/101 , G06F9/445 , G06F9/50
Abstract: 本发明请求保护一种星地融合端边云协同的计算卸载方法，属于无线通信技术领域。针对地面处理时延大、卫星处理能力有限导致任务完成时延高的问题，通过将边缘计算上星提出一种端边云协同的计算卸载方法。在任务建模阶段，结合链表和有向无环图对拆分后的计算子任务依赖关系进行建模，生成的任务模型可有效降低任务处理时延。在计算卸载阶段，根据节点卸载策略和链路传输速率定义任务完成时延，采用完全卸载策略计算生成基于任务可卸载节点的时延列表；在卫星剩余覆盖时间、节点计算能力和链路卸载带宽的约束下，提出一种基于任务完成时延的实数编码遗传算法来寻找计算任务的最佳卸载点，形成的最优计算卸载策略可有效降低时延且提高任务完成率。
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公开(公告)号：CN119109748A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411156982.3
申请日：2024-08-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L27/38 , H04L27/34 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种基于K‑Means聚类的APSK解调方法，该方法包括：发送端发送APSK调制信号，该信号对应的星座图是已知的；接收端接收信号，估算并消除接收信号的静态直流分量，得到处理后信号；根据发送APSK调制信号对应的星座图和处理后信号，计算所述处理后信号的各星座点；根据计算得到的所述各星座点，利用K‑Means聚类算法进行聚类，消除所述处理后信号的残余直流分量；将所述聚类后的聚类收敛中心作为MAP算法的星座点理论值，采用MAP算法进行软解调，求解得到精确的对数似然比信息。本发明可以消除接收信号中的直流分量，显著降低接收端APSK解调信号的误码率。
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