公开(公告)号：CN116319874A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310185508.2

申请日：2023-02-21

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 陆杨 ,  毛炜昊 ,  李宇航

IPC: H04L67/12 ,  G01S13/86 ,  G06N3/08 ,  H04Q9/00 ,  H04L67/10 ,  H04W28/06 ,  H04W16/28 ,  H04L41/16 ,  H04B7/06

Abstract: 本发明提供了一种基于语义通信的计算机视觉辅助的通感一体化方法。该方法包括：在基站上增加通感一体化单元，通感一体化单元捕获基站周边环境的感知信息，该感知信息包括图像信息和深度信息；基站将感知信息发送给移动边缘计算服务器；移动边缘计算服务器通过语义编码器结合用户移动终端的需求以及信道状态信息，对融合后的感知信息进行语义编码，得到编码后的环境信息并发送至基站；基站将编码后的信息发送给用户移动终端；用户移动终端利用语义解码器对来自基站的信号进行语义解码，获得所需的环境信息。本发明方法可以为移动通信设备提供实时的环境信息(如路况信息等)，解决传统通感一体化方法的信息获取途径单一、服务可靠性较低等问题。

公开(公告)号：CN118590891A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410679825.4

申请日：2024-05-29

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 陆杨 ,  李宇航 ,  王钦玉 ,  陈为

IPC: H04W16/10 ,  H04W28/18

Abstract: 本发明提供了一种基于图神经网络的MU‑MISO系统无线通信资源优化方法。该方法包括：将MU‑MISO系统建模为一个完全连接的有向图；利用GNN模型对所述有向图进行特征提取和表示学习，输出MU‑MISO系统的波束赋形矩阵；针对MU‑MISO系统的不同的资源分配任务设计不同的损失函数和激活函数，使得MU‑MISO系统的波束赋形矩阵在满足约束的条件下最大化不同任务的需求。本发明方法不仅充分利用无线通信系统中的拓扑信息，还展现出对高动态性网络变化的适应性。本发明实施例方法符合无线通信系统动态和可扩展的特性，可推动实现更高效、低成本的自主可控网络。

公开(公告)号：CN116528256A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310114266.8

申请日：2023-02-07

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 陆杨 ,  李宇航 ,  艾渤 ,  钟章队

IPC: H04W16/28 ,  H04W24/02 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的波束赋形计算方法，该方法包括：获取实际系统场景的带标签的波束赋形数据集，根据实际应用场景或需求搭建神经网络架构，基于应用场景和波束赋形目标与需求设计所述神经网络架构的损失函数；利用训练集通过小批量梯度下降方法对所构建的神经网络架构进行训练，利用测试集对训练后的神经网络架构进行泛化测试，当神经网络架构的损失函数的损失值符合要求后，得到训练好的神经网络架构；利用训练好的神经网络架构计算新系统场景的波束赋形。本发明方法促进了深度学习在波束赋形计算领域的应用，并提出了神经网络在波束赋形推理上的泛化性测试，具备较好的最优性能与泛化性能，并能够实现毫秒级相应。