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公开(公告)号：CN120076047A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510313981.3
申请日：2025-03-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04W72/50 , H04W72/0457 , H04W72/044 , H04W16/22 , H04L41/14 , H04L41/16
Abstract: 本发明提供一种灵活天线辅助的通感融合NOMA网络资源调度方法及装置，包括：探索灵活天线辅助的通感融合NOMA网络架构，考虑同一波导上多个pinching天线的场景，用户以分簇的形式非正交多址接入网络，并且综合考虑通信与感知需求，根据pinching天线的漏波特性重建视距传输链路，建立pinching天线链路信道模型和传输信号模型；构建决策变量集；综合分析用户簇通信数据速率和感知目标的探测信号功率，根据信道模型和传输信号模型以及决策变量集引入正则化系数，构建正则化分簇用户数据速率和感知目标探测功率模型，以及通感性能优化目标并利用人工智能算法求解，获得最优的相关性与功率分配集合。本发明可以对通感融合NOMA网络进行资源调度。
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公开(公告)号：CN119653379A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411637438.0
申请日：2024-11-15
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04W16/22 , H04W28/08 , H04W28/02 , H04W24/02 , H04W24/06 , H04W72/53 , H04W28/16 , H04W84/06 , H04L41/142 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供一种基于博弈论的多任务非地面网络资源分配方法及装置，涉及无线通信技术领域。该方法包括：建立多任务卸载及通信传输网络模型，包括多个LEO卫星、多个无人机和多个地面用户；建立基于时延与能耗的网络效用优化问题；根据演化少数派博弈方法与Stackelberg博弈模型，得到非地面网络资源分配结果；其中，非地面网络资源分配结果包括：卸载关联、卸载比例与资源分配，以实现通信时延与网络能耗的优化。本发明所提供的技术方案可以在非地面网络环境中，满足地面用户多任务传输需求，在有效降低通信过程传输时延的同时，平衡网络负载，实现非地面网络通信的绿色可持续发展。
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公开(公告)号：CN114786258B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210339926.8
申请日：2022-04-01
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的无线资源分配优化方法及装置，该方法包括：对太赫兹频段下大规模无线网络部署进行建模，考虑太赫兹频段下大规模无线网络下多个接收机和发射机对的功率和子信道分配问题；并修正信号传输过程中的干扰，建立太赫兹频段下大规模无线网络下行系统的物理信道模型；对无线网络资源分配优化问题进行描述；并将无线网络建模成无线信道图，将无线网络资源分配优化问题表述为图优化问题；找到可以将无线信道图映射到最佳功率分配向量和最佳子信道分配向量的策略，实现功率与子信道的联合分配优化。本发明可以解决太赫兹频段下大规模无线网络的资源分配优化问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114786258A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210339926.8
申请日：2022-04-01
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的无线资源分配优化方法及装置，该方法包括：对太赫兹频段下大规模无线网络部署进行建模，考虑太赫兹频段下大规模无线网络下多个接收机和发射机对的功率和子信道分配问题；并修正信号传输过程中的干扰，建立太赫兹频段下大规模无线网络下行系统的物理信道模型；对无线网络资源分配优化问题进行描述；并将无线网络建模成无线信道图，将无线网络资源分配优化问题表述为图优化问题；找到可以将无线信道图映射到最佳功率分配向量和最佳子信道分配向量的策略，实现功率与子信道的联合分配优化。本发明可以解决太赫兹频段下大规模无线网络的资源分配优化问题。
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公开(公告)号：CN119922490A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510057981.1
申请日：2025-01-14
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于通感一体化网络的pinching天线位置匹配方法及装置，属于无线通信技术领域，该方法包括：获取天线可部署位置集合并建立信道模型，确定通信用户数据速率需求和感知精度需求；基于通信用户数据速率需求和感知精度需求，构建以通信用户数据速率和感知精度为优化目标的优化模型；利用预设的智能算法探索最优的pinching天线位置匹配子集，实现pinching天线在通感一体化网络中的最优位置匹配，使得通信性能和感知精度最大化。本发明解决了通感一体化网络中激活的pinching天线位置匹配问题，有效提高了通信性能和感知精度，同时优化了网络资源的利用效率。适用于多种通感一体化场景。
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公开(公告)号：CN119835662A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411740106.5
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04W24/02 , H04W24/06 , H04B7/04 , H04B17/391
Abstract: 本发明提供一种STAR‑RIS辅助的通感一体化优化方法及装置，涉及物联网技术领域，方法包括：建立STAR‑RIS辅助的通感一体化系统模型；以最小化感知目标方位角和俯仰角估计的克拉美罗界为目标，在满足通信用户最小加权和速率的条件下，构建所述STAR‑RIS辅助的通感一体化系统模型的待优化的目标函数，通过基于惩罚对偶分解框架的优化算法对所述目标函数进行优化，通过对目标函数的优化，实现STAR‑RIS辅助的ISAC系统的通信性能和感知性能共同提升。
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公开(公告)号：CN119342608A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411552646.0
申请日：2024-11-01
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04W72/50 , H04W72/0453 , H04W72/044 , H04B17/391 , H04B17/382 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的多任务语义通信系统资源分配方法，属于无线通信技术领域，所述方法包括：构造语义中继辅助的多任务语义通信网络模型；基于多任务语义通信网络模型，以最大化多任务用户体验质量为目标，建立多任务资源分配优化模型；其中，多任务资源分配优化模型用于调整每个任务的功率分配、子信道分配和传输语义符号数分配，以最大化多任务用户体验质量；构建并训练混合深度强化学习模型，得到能实现最佳资源分配的策略网络，在多任务资源分配优化模型的基础上，进行无线资源分配优化。本发明能够在满足用户设备限制的同时，减少语义网络部署开销，实现频谱带宽资源的高效利用。
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公开(公告)号：CN119922718A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510057980.7
申请日：2025-01-14
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04W72/0457 , H04W72/044 , H04W72/541 , H04W72/0453 , H04B7/06 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种Pinching天线辅助的通感一体化网络资源分配方法及装置，属于无线通信技术领域，该方法包括：分析Pinching天线的链路特性并建立链路模型，确定Pinching天线辅助的通感一体化网络的通信性能需求和感知精度需求；综合考虑Pinching天线的动态链路调整能力，基于通信性能需求与感知精度需求，建立资源分配模型；采用多目标优化算法求解资源分配模型，生成最优资源分配方案；根据生成的最优资源分配方案，动态调整Pinching天线的位置、频谱和功率分配，以确保通信和感知功能的协同性能最优。采用本发明的方案，可确保Pinching天线辅助的通感一体化网络通信和感知功能的协同性能最优。
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