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公开(公告)号：CN111865842A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010086709.3
申请日：2020-02-11
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种两阶段低复杂度Massive MIMO信道估计方法、装置及设备，包括：选择第一矩阵估计信息和第二矩阵估计信息，记录第一阶段信道矩阵估计结果HR；根据第一矩阵估计信息和第二矩阵估计信息，得到第一阶段信道矩阵估计结果HR和第二阶段信道矩阵估计结果HC；根据第一阶段信道矩阵估计结果HR和第二阶段信道矩阵估计结果HC计算低维权重矩阵HU，根据HR、HC和HU合成高维信道矩阵H，根据所述高维信道矩阵H得到最优低维权重矩阵 得到信道估计信息。本发明显著降低最佳信道估计算法的计算复杂度和处理时延，采用随机近似矩阵之间误差范数作为优化准则，有效控制了高维信道矩阵的构建精度，准确地实时地获取未知的信道状态信息。
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公开(公告)号：CN111401513A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010086791.X
申请日：2020-02-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种基于随机矩阵采样的轻量级深度学习方法与装置，在不牺牲神经网络性能的前提下，降低模型运算时间与空间复杂度，提高计算效率。所述基于随机矩阵采样的轻量级深度学习方法，包括：对神经网络层的高维权重矩阵进行降维处理，得到低维表征矩阵；在推理阶段，根据推理计算复杂度调整低维表征矩阵间乘法顺序；在训练阶段，根据误差矩阵对低维表征矩阵进行更新；对更新后低维表征矩阵进行重叠耦合与再更新变换，得到轻量级的权重矩阵。所述基于随机矩阵采样的轻量级深度学习装置，包括低维权重表征模块、前向推理模块、训练更新模块与权重校准模块。
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公开(公告)号：CN109246176B
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201810715834.9
申请日：2018-07-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供一种软件定义网络中基于区块链的多控制器同步方法及装置，所述方法包括：向获取到的接入区块链系统的目标控制器发送共识承认信息，以供所述目标控制器根据所述共识承认信息向所述区块链系统发送包含所述目标控制器的本地信息的第一区块；向每一控制器发送包含所述本地信息的第二区块，以供每一控制器根据所述本地信息更新自身存储的网络视图，实现多个控制器的信息同步。本发明提供的软件定义网络中基于区块链的多控制器同步方法及装置，通过许可链实现多控制器之间的信息同步，减少了不必要的信息交互，提高了控制器的效率，并提高了控制器的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN106385274B
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201610811493.6
申请日：2016-09-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/0413 , H04L5/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种大规模MIMO系统中导频分配的方法及装置，方法包括：将蜂窝移动网络中的小区划分为三个或者四个小区分组，使蜂窝移动网络中的相邻小区分别属于不同的小区分组；获取待处理的当前小区；根据当前小区中各用户的信道质量，对当前小区中的用户进行排序，得到排序后的用户列表；根据当前小区中各用户受到的导频干扰量，对当前小区中各用户分别使用的导频序列进行排序，得到排序后的导频序列列表；按照预设的分配规则，将导频序列列表中的各导频序列分别重新分配给用户列表中的各用户。应用本发明实施例既能消除不同组小区之间的导频污染，又能进一步减少同组小区之间的导频污染，提升大规模MIMO系统的通信性能。
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公开(公告)号：CN107979540B
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201710954226.9
申请日：2017-10-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/803 , H04L12/823 , H04L12/855
Abstract: 本发明提供一种SDN网络多控制器的负载均衡方法及系统，所述方法包括：S1、获取SDN网络的数据平面发送的待处理数据集以及所述SDN网络的控制平面发送的各个控制器负载反馈信息；S2、基于预设的服务质量QoS学习模块，对所述各个控制器负载反馈信息进行预设次数的学习，以得到所述各个控制器的负载分配方式；S3、将所述待处理数据集中各个数据，按照所述各个控制器的负载分配方式进行负载分配。本发明提供的SDN网络多控制器的负载均衡方法及系统，通过在SDN网络的控制平面和数据平面之间设置有控制器大脑CM，所述CM能够基于QoS进行自主学习，从而自主的进行负载分配，避免了频繁的数据交换所产生的时延。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110582072A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910757486.6
申请日：2019-08-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种蜂窝车联网中基于模糊匹配的资源分配方法及装置，其中方法包括：基于获取的网络资源信息和车辆用户信息，计算每一车辆用户在不同资源块上的信道功率增益，以及与该信道功率增益对应的时变信道功率增益；基于时变信道功率增益，构建基于三角模糊数的模糊空间模型；基于信道功率增益，计算每一车辆用户在对应接收端的信干噪比，及每一车辆用户在不同资源块上的数据速率；将数据速率映射到模糊空间模型中，得到模糊空间模型的效应函数；使用第一预设匹配算法，在资源块中为每一车辆用户选择目标匹配资源块，得到每一车辆用户的目标匹配资源块。本发明实施例，能够解决网络资源分配不合理的问题。
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公开(公告)号：CN106549805B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201610946352.5
申请日：2016-11-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/26 , H04L12/803
Abstract: 本发明提供一种SDN网络架构及通信方法，所述网络架构包括：一个超级控制器和一个或者多个集群，所述一个超级控制器通过多个端口和所述每个集群的每个集群控制器相连，所述超级控制器对每个集群仅激活其中一个或者多个端口，所述端口所连接的集群控制器具有最大的度中心度或者紧密中心度。本发明具有减少控制器关闭和负载转移过程中延迟、节约超级控制器端口个数以及降低系统能耗的有益效果。
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公开(公告)号：CN110109049A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910239760.0
申请日：2019-03-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明公开了一种用于大规模天线角度估计的无迹卡尔曼滤波方法及装置，所述方法包括：对当前时刻的目标角度状态、协方差和系统观测值进行预测，获得当前时刻的预测状态、预测协方差和预测观测值；计算所述预测观测值的自协方差矩阵，并将所述自协方差矩阵近似为两个低维矩阵的组合；根据所述两个低维矩阵计算无迹卡尔曼滤波增益矩阵；根据所述预测状态、所述预测协方差、所述预测观测值、所述无迹卡尔曼滤波增益矩阵和当前时刻的系统观测值，更新获得当前时刻的目标角度状态和协方差，从而降低运算复杂度，且降低算法运行时间。
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公开(公告)号：CN105848167B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201610329992.1
申请日：2016-05-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种无线网络干扰处理方法及装置，应用于全局控制器，所述方法包括：接收自身覆盖范围内的每个基站发送的状态信息；根据干扰强度信息，识别受到干扰的第二基站，并根据基站标识ID，确定干扰第二基站的第一基站；根据第一基站和第二基站的基站协议版本信息，为第一基站和第二基站配置二者皆适用于基站协议版本信息的配置信息；配置信息包括ABS子帧样式或子频段样式；将配置信息发送给第一基站，使其为自身覆盖范围内的终端配置以及第二基站配置ABS子帧样式或子频段样式。本实施例做到了对各基站发射信号的统一调配，减小了公共覆盖范围内各基站发射信号的干扰。
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公开(公告)号：CN108419240A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810111476.0
申请日：2018-02-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种检测导频攻击的方法、装置、电子设备及存储介质，其中，检测导频攻击的方法，应用于合法用户端，包括：在导频训练的上行阶段发送第一导频信号到发射端，以使得发射端得到各用户端发送的各第一导频信号的空间谱函数所对应的各第一峰值；在导频训练的下行阶段接收发射端发送的各第一峰值，以及发射端和其他用户端发射的各第二导频信号，得到各第二导频信号关于合法用户端的扫描角度的空间谱函数；得到空间谱函数所对应的各第二峰值；将最小差值对应的第一峰值确定为合法用户端的空间谱，将最小差值对应的第二峰值确定为发射端的空间谱，将剩余各峰值分别确定为恶意用户端的空间谱。本发明实施例实现了识别恶意用户端的目的。
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