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公开(公告)号：CN119893691A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510375300.6
申请日：2025-03-27
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04W72/0446 , H04W72/0453 , H04W72/0457 , H04W72/044 , H04W72/543 , H04L27/26 , G01S7/48
Abstract: 本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种基于部分非正交多址的通信与感知一体化方法及装置。方法包括：构建基于Semi‑NOMA的通感一体化复用框架，即通信与感知信号仅在部分频段利用NOMA的方式实现复用，而在剩余频段仍以正交的方式实现频率复用；引入雷达估计速率这一性能指标，通过结合系统用户通信速率，构建了通信速率与雷达估计速率权衡的系统优化目标函数；引入通信中断概率这一性能指标，能够在实现通感一体化的同时，有效保障通信用户的基本通信服务质量。
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公开(公告)号：CN116582855B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310463235.3
申请日：2023-04-26
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04W16/10 , H04W16/14 , H04W24/02 , H04W28/22 , H04W28/24 , H04W28/26 , H04W72/50 , H04W72/543 , H04W72/566 , H04W72/0446 , H04W72/0453 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的5G‑TSN(Time‑Sensitive Networking，时间敏感网络)融合网络切片管理方法及系统，适用于5G‑TSN融合部署场景下，所述方法包括：针对不同类型业务的资源需求特点，创建匹配业务类型的专属切片；基于所创建的匹配业务类型的各专属切片，针对各类型切片的资源请求，以优化无线侧基站的时频资源使用效益为目标，采用预设的深度强化学习算法，基于基站侧的可用时频资源数，对各类型的切片请求进行准入控制及切片资源的分配；采用本发明的技术方案，可以在保证服务质量需求的情况下，进行多类型切片的资源管理，实现基站无线资源效益的最大化。
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公开(公告)号：CN116582855A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310463235.3
申请日：2023-04-26
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04W16/10 , H04W16/14 , H04W24/02 , H04W28/22 , H04W28/24 , H04W28/26 , H04W72/50 , H04W72/543 , H04W72/566 , H04W72/0446 , H04W72/0453 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的5G‑TSN(Time‑Sensitive Networking，时间敏感网络)融合网络切片管理方法及系统，适用于5G‑TSN融合部署场景下，所述方法包括：针对不同类型业务的资源需求特点，创建匹配业务类型的专属切片；基于所创建的匹配业务类型的各专属切片，针对各类型切片的资源请求，以优化无线侧基站的时频资源使用效益为目标，采用预设的深度强化学习算法，基于基站侧的可用时频资源数，对各类型的切片请求进行准入控制及切片资源的分配；采用本发明的技术方案，可以在保证服务质量需求的情况下，进行多类型切片的资源管理，实现基站无线资源效益的最大化。
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公开(公告)号：CN114938512A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210435498.9
申请日：2022-04-24
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种宽带容量优化方法及装置，该方法包括：以智能可重构表面RIS取代无小区网络中的部分基站，构建RIS辅助无小区网络系统模型；设计RIS辅助无小区网络系统中的联合预编码问题，通过联合优化基站端的有源预编码和RIS端的无源预编码，最大化用户的和速率；并引入辅助变量：RIS的相移矩阵Θ和预编码向量矩阵W，将联合预编码问题转化为Θ和W的优化问题；分别使用深度强化学习算法对相移矩阵Θ和预编码向量矩阵W进行优化，使Θ和W都取最优解，以最大限度地提高用户的和速率性能，实现宽带容量优化。本发明所提供的宽带容量优化方法可以较好地解决无小区网络的成本和功耗问题。
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公开(公告)号：CN119254293B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411723580.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种面向小样本数据的目标信号到达角估计方法及装置，涉及阵列信号处理技术领域。该方法包括：基于完全统计量理论，确定接收信号样本数据集关于目标角度估计的完全统计量；对确定的接收信号样本数据集关于目标角度估计的完全统计量进行空间谱分析实现对目标角度的估计。采用本发明能够在不增加算法复杂度的前提下，有效提高小样本数据下，尤其是低信噪比时的目标角度估计准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115334519A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210763154.0
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种无人机IRS网络中用户关联与相移优化方法及系统，优化方法包括S1：初始化网络部署，无人机飞行至服务区域，初始化无人机发射功率、IRS位置以及用户位置，其中IRS表示智能反射面；S2：根据全干扰扩充方案将用户关联与解码顺序进行解耦合，将用户关联与相移优化转化为一个凸优化问题，获取关联方案；S3：根据S2中的关联方案进行IRS反射系数的起始点优化，获得初始方案；S4：根据S3中的初始方案，遍历所有IRS以及其上的反射单元进行反射系数优化；S5：判断S4输出的结果是否收敛，如是则结束，不收敛则返回S2进行循环优化直至收敛。
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公开(公告)号：CN119907099A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510401846.4
申请日：2025-04-01
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基站与用户协同的通信与感知一体化方法及系统，涉及无线通信技术领域。所述方法包括：基站的策略生成模块生成感知锚点选择与感知参考信号时频资源调度策略，基站的调度模块根据生成策略生成调度信息和信令传输到用户终端的调度模块实现信息交互；基站的策略执行模块根据生成策略，对通信信号和感知参考信号进行时频资源复用，生成通信与感知一体化信号，并传输到用户终端的策略执行模块中；用户的数据处理模块测量感知参考信号的特征参数，并传输至基站的数据处理模块，通过感知数据汇聚的结果估计目标位置。采用本发明可使作为感知锚点的用户终端在同一BWP中实现通信与感知功能，有效提升B5G/6G网络通信与感知一体化的效能。
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公开(公告)号：CN119254293A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411723580.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种面向小样本数据的目标信号到达角估计方法及装置，涉及阵列信号处理技术领域。该方法包括：基于完全统计量理论，确定接收信号样本数据集关于目标角度估计的完全统计量；对确定的接收信号样本数据集关于目标角度估计的完全统计量进行空间谱分析实现对目标角度的估计。采用本发明能够在不增加算法复杂度的前提下，有效提高小样本数据下，尤其是低信噪比时的目标角度估计准确度。
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公开(公告)号：CN115664461A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211423630.0
申请日：2022-11-15
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04B1/715
Abstract: 本发明公开了一种抗跟踪干扰的跳频速率优化方法及装置，该方法包括：建立基于笛卡尔坐标系的抗跟踪干扰丢包率模型；考虑到跳频损伤的情况，提出跳频速率优化决策算法，对所述抗跟踪干扰丢包率模型进行求解，得到跳频准备时间的最优解，以动态调整每次跳频速率，降低跟踪干扰造成的丢包影响，实现系统平均综合丢包率的最小化。本发明的技术方案可以用于复杂通信场景中，在对方使用跟踪干扰的机制下，能够实现抗干扰以及降低丢包率。
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公开(公告)号：CN115334519B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202210763154.0
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种无人机IRS网络中用户关联与相移优化方法及系统，优化方法包括S1：初始化网络部署，无人机飞行至服务区域，初始化无人机发射功率、IRS位置以及用户位置，其中IRS表示智能反射面；S2：根据全干扰扩充方案将用户关联与解码顺序进行解耦合，将用户关联与相移优化转化为一个凸优化问题，获取关联方案；S3：根据S2中的关联方案进行IRS反射系数的起始点优化，获得初始方案；S4：根据S3中的初始方案，遍历所有IRS以及其上的反射单元进行反射系数优化；S5：判断S4输出的结果是否收敛，如是则结束，不收敛则返回S2进行循环优化直至收敛。
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