-
公开(公告)号：CN1968529A
公开(公告)日：2007-05-23
申请号：CN200610136281.9
申请日：2006-10-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于OFDM系统的跨层分组调度方法——基于信道预测的无线OFDM赤字轮循算法WODRRACP，通过对时变瑞利衰落信道的状态分析，基站可以准确地判断各终端在各个OFDM子带信道的即时状态，以便能够对所有有效子带资源进行调度，最大化系统资源利用率。同时，WODRRACP方法能够区分支持不同等级业务的QoS需求，保障多业务类型共享无线带宽的公平性。无论是在网络负载高或低的情况下，WODRRACP方法在平均分组时延、分组丢失率和系统吞吐量等方面的性能较目前使用的调度算法都有着较大的改善，可以有效地适应基于OFDM技术的无线分组网络频繁高速的业务需求。
-
公开(公告)号：CN1960198A
公开(公告)日：2007-05-09
申请号：CN200610152167.5
申请日：2006-09-15
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/44
Abstract: 本发明提供了一种用于正交频分多址系统的子载波、比特、功率分配方法，包括以下步骤：基于各个用户在增加一个子载波时所引起的功率减小量，进行子载波数目的分配，从而确定各个用户所需的子载波数目；根据所确定的各个用户的子载波数目，计算各个用户在一个子载波上发送的平均比特数，并根据发送所述平均比特数所需的功率值确定具体分配给各个用户的子载波；为每个用户，根据单用户注水算法进行比特加载。
-
公开(公告)号：CN114489114B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111595240.7
申请日：2021-12-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种用于多架无人机并行收集数据的闭环轨迹设计方法，其目的是在没有精确通信设备位置信息的情况下，最大限度地减少广域多无人机并行数据采集完成时间。其方法具体包括以下步骤：设计无人机飞行规则；提出数据采集划分区域单元结构；根据飞行规则以及区域单元结构确定无人机飞行轨迹。在高信噪比情况下，本申请能够得到最小化数据收集时间的最佳区域划分，同时构建每个无人机的闭环轨迹以最小化数据收集完成时间。
-
-
公开(公告)号：CN116306915A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310197549.3
申请日：2023-03-03
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模物联网协同智能的无线联邦学习方法，针对大规模物联网场景下设备计算能力异构的问题，通过整合集中式学习和联邦学习来形成统一架构，使得计算能力较弱的设备得以参与全局模型训练。一方面，本发明通过集中式学习用户的数据重要性来确定数据样本选择策略，可以降低数据上传的通信开销和传输时间；另一方面，本发明通过对联邦学习用户的模型进行剪枝，可以在保证学习性能的前提下有效减少本地计算时间。应用本发明提供的联邦学习方法，可以实现不同类型用户的数据样本选择、模型剪枝和用户调度，有助于提高无线网络资源利用率并缓解物联网资源受限问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116205312A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310182495.3
申请日：2023-03-01
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种无线联邦学习框架及资源优化方法，解决联邦学习不适用于许多具有少量计算资源的硬件受限物联网设备的问题，在该框架中，计算资源充足的用户将本地训练后的模型参数上传到基站，而计算资源受限的用户则只需将训练数据发送给基站，再经过基站端的数据训练和模型聚合获得全局模型，满足了计算资源受限的用户和计算资源充足的用户协作训练全局模型的需求。另外，为了改善数据传输的速率和减小联邦学习的聚合误差，本发明构建了一个非凸优化问题来联合设计用户的发送功率和基站的接收策略，并使用连续凸近似方法求解该问题。
-
公开(公告)号：CN116155338A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310187238.9
申请日：2023-02-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种用于可重构多功能智能超表面的鲁棒波束赋形方法，通过智能地重构无线环境来提高无线网络的性能。针对现有无源智能超表面存在的双衰落衰减和对电网/电池的依赖性较强的问题，提出了一种集成信号反射、放大和能量收集的MF‑RIS架构，实现了能量自持续性，并对MF‑RIS架构辅助的通信网络的渐近容量进行分析。接着以实现自维持的通信系统为目标，构建了一个不完美信道状态信息下的资源分配问题。通过用S过程和广义符号确定性近似半无限约束，提出了一种高鲁棒性的波束形成方案，克服了不可避免的信道估计误差，解决了双重衰落问题。与已有的自持续RIS相比，MF‑RIS能更好地平衡能量收集和吞吐量提高的关系。
-
公开(公告)号：CN116011584A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211691797.5
申请日：2022-12-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空中计算的联邦元学习系统及其优化方法与控制装置，各个训练用户设备在本地进行元学习的训练，并计算本地梯度，有助于提供全局模型的泛化能力，克服训练用户设备本地数据异构性的影响。同时，各个训练用户设备的本地梯度在相同的时频资源上发送至基站，有助于提高系统的频谱资源利用率。此外，预设的各个训练用户设备的功率约束有助于在完成基于空中计算的联邦元学习任务前提下，节约用户能耗。由于对各个训练用户设备的发送功率配置和基站的波束赋形向量进行了联合优化，使得基于空中计算的联邦元学习聚合过程得到全局优化，改善了联邦元学习的收敛性，实现更好的联邦元学习训练效果。
-
公开(公告)号：CN113065093B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110275642.2
申请日：2021-03-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/15 , H04L41/0677
Abstract: 本发明实施例提供了一种待修复链路的确定方法及装置，计算获取的当前的目标函数的最优解，作为当前的目标最优解；基于当前的目标最优解，计算当前的目标最优解对应的当前的目标函数的第一函数值，以及当前的目标函数的最大值，作为第二函数值；如果第一函数值和第二函数值满足预设收敛条件，基于当前的目标最优解，确定当前的待修复链路；如果第一函数值和第二函数值不满足预设收敛条件，基于当前的目标最优解，确定当前的数据丢弃决策向量、当前的流分配向量和当前的节点实际计算量向量，以更新当前的目标函数，并执行计算当前的目标函数的最优解，作为当前的目标最优解的步骤。基于上述处理，可以提高目标边缘计算网络处理计算任务的成功率。
-
公开(公告)号：CN111526596B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202010393028.1
申请日：2020-05-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种WLAN网络和移动网络的联合资源调度方法及装置，所述方法包括：估算各终端设备所需资源的资源量；判断无线局域网WLAN网络的可分配资源的资源量是否小于各个第一设备所需资源的资源量之和，第一设备为：仅能连接WLAN网络的终端设备；若为是，为各第一设备分配的WLAN网络资源；若为否，为各第一设备和第二设备分配WLAN网络资源，第二设备为：既能连接WLAN网络、又能连接移动网络的终端设备；为各第三设备分配移动网络资源，第三设备包括：仅能连接移动网络的终端设备以及第二设备中未连接WLAN网络的终端设备。应用本发明实施例提供的方案对WLAN网络和移动网络联合进行资源调度时，能够适用不同终端设备对资源的需求。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
271
records
(took 0.082 seconds)
