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公开(公告)号：CN112738897B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202011623288.X
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种多接入点、多用户毫米波网络的并发传输方法及装置，确定第一并发传输终端以及所接入的第一接入点，并基于预先收集的波束扫描信息，按照最大化信干噪比的并发传输原则，确定第一接入点与第一并发传输终端之间的第一目标波束，并针对除第一接入点之外的每个第二接入点，从与该第二接入点连接、且处于候选终端队列中的用户终端中，确定一第二并发传输终端，以及该第二接入点与该第二并发传输终端之间的第二目标波束。可见，能够选择合适的用户终端以及波束进行并发传输，能够达到最大化信干噪比，降低了多接入点、多用户毫米波网络的并发传输时不同链路的干扰，提高了空间重用性。
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公开(公告)号：CN111866932B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202010787642.6
申请日：2020-08-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请实施例提供了一种网络测量方法、装置及电子设备，涉及网络通信技术领域，包括：获得反映待测网络的物理层性能的第一测量参数；获得反映所述待测网络的数据链路层性能的第二测量参数；获得反映所述待测网络的网络层性能的第三测量参数；获得反映所述待测网络的传输层性能的第四测量参数；获得反映所述待测网络的应用层性能的第五测量参数；根据所述第一测量参数、第二测量参数、第三测量参数、第四测量参数、第五测量参数，得到网络测量结果。由此可见，应用本申请实施例提供的方案，可以提高网络测量的准确度。
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公开(公告)号：CN118521946A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410991751.8
申请日：2024-07-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06V10/96 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/096 , H04N21/262 , H04L67/60
Abstract: 本发明提供一种基于连续学习的视联网任务理解与调度方法及系统，该方法包括以下步骤：获取历史时间段的视联网状态，所述视联网状态包括多项资源的状态；将历史时间段中每个历史时间点的每项资源的状态构建为资源状态向量，并输入到预训练的资源需求表征模型中，得到资源特征向量；将多个历史时间点对应的资源特征向量构建为特征组，并输入到预训练的序列化资源需求模型中，得到预测的多个任务的资源需求向量；将预测的资源需求向量对应的任务进行组合，得到多种任务组合，基于多个任务的资源需求向量计算各种任务组合的依赖关系值；基于所述依赖关系值确定最终使用的任务组合，将最终使用的任务组合分配至节点。
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公开(公告)号：CN117170886B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311456792.9
申请日：2023-11-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/50 , G06N3/048 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F9/455 , G06F9/54 , G06F16/75 , G06F16/783
Abstract: 本发明提供一种面向大连接视频分析的连续学习资源调度方法及装置，所述方法的步骤包括：获取视频流，将帧数据作为处理任务加入视频的任务队列中，将视频任务队列中的处理任务输入到预设的任务需求分析器中；所述任务需求分析器输出处理任务对应的任务类别，基于任务类别确定对应的资源需求标签组，将所述处理任务对应的需求标签组加入任务池中；基于所述任务池中的需求标签组建立任务组，基于每个任务组中的需求标签组计算每个任务组的最大需求长度；基于所述最大需求长度计算对应任务组的关联度，基于所述关联度确定发送任务组；基于所述发送任务组的最大需求长度匹配对应的服务器，并将所述发送任务组传输到该服务器中。
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公开(公告)号：CN117170886A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311456792.9
申请日：2023-11-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/50 , G06N3/048 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F9/455 , G06F9/54 , G06F16/75 , G06F16/783
Abstract: 本发明提供一种面向大连接视频分析的连续学习资源调度方法及装置，所述方法的步骤包括：获取视频流，将帧数据作为处理任务加入视频的任务队列中，将视频任务队列中的处理任务输入到预设的任务需求分析器中；所述任务需求分析器输出处理任务对应的任务类别，基于任务类别确定对应的资源需求标签组，将所述处理任务对应的需求标签组加入任务池中；基于所述任务池中的需求标签组建立任务组，基于每个任务组中的需求标签组计算每个任务组的最大需求长度；基于所述最大需求长度计算对应任务组的关联度，基于所述关联度确定发送任务组；基于所述发送任务组的最大需求长度匹配对应的服务器，并将所述发送任务组传输到该服务器中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111866932A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010787642.6
申请日：2020-08-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请实施例提供了一种网络测量方法、装置及电子设备，涉及网络通信技术领域，包括：获得反映待测网络的物理层性能的第一测量参数；获得反映所述待测网络的数据链路层性能的第二测量参数；获得反映所述待测网络的网络层性能的第三测量参数；获得反映所述待测网络的传输层性能的第四测量参数；获得反映所述待测网络的应用层性能的第五测量参数；根据所述第一测量参数、第二测量参数、第三测量参数、第四测量参数、第五测量参数，得到网络测量结果。由此可见，应用本申请实施例提供的方案，可以提高网络测量的准确度。
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公开(公告)号：CN118521946B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410991751.8
申请日：2024-07-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06V10/96 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/096 , H04N21/262 , H04L67/60
Abstract: 本发明提供一种基于连续学习的视联网任务理解与调度方法及系统，该方法包括以下步骤：获取历史时间段的视联网状态，所述视联网状态包括多项资源的状态；将历史时间段中每个历史时间点的每项资源的状态构建为资源状态向量，并输入到预训练的资源需求表征模型中，得到资源特征向量；将多个历史时间点对应的资源特征向量构建为特征组，并输入到预训练的序列化资源需求模型中，得到预测的多个任务的资源需求向量；将预测的资源需求向量对应的任务进行组合，得到多种任务组合，基于多个任务的资源需求向量计算各种任务组合的依赖关系值；基于所述依赖关系值确定最终使用的任务组合，将最终使用的任务组合分配至节点。
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公开(公告)号：CN115884413A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211221892.9
申请日：2022-10-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W72/53 , H04W72/51 , H04W72/121 , H04N21/262
Abstract: 本申请提供一种面向低时延视频服务的5G和MEC耦合方法及装置，方法包括：根据应用层上下文信息确定目标图像帧的下一帧大小预测结果；对5G接入网状态信息进行实时链路动态性估计，确定5G接入网的无线链路质量估计结果；将下一帧大小预测结果和无线链路质量估计结果融合至无线资源需求规则；基于激励和加速机制控制5G接入网和边缘服务器之间按照无线资源需求规则进行实时数据交互以自适应调整针对视频服务的无线资源分配。本申请能够精确定制视频服务的无线资源需求，能够针对视频服务进行无线资源自适应调整并保障资源分配的可靠性，进而能够确保如视频分析及视频处理类等视频服务的时延敏感性。
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公开(公告)号：CN110309715B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201910429230.2
申请日：2019-05-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于深度学习的灯具识别的室内定位方法、装置与系统，所述方法包括：客户端获取待识别的包含可见光特征信息的第一图像，并对所述第一图像依次进行光晕及亮度补偿预处理，得到第二图像，将所述第二图像发送至服务器；服务器接收客户端发送的第二图像，将所述第二图像输入预先训练的卷积神经网络中，得到所述第二图像对应的分类结果，并将所述分类结果与数据库中预先存储的类别信息匹配，当所述分类结果与所述类别信息匹配成功时，将所匹配的类别信息对应的位置信息发送至客户端；客户端接收服务器返回的位置信息，并根据所述位置信息进行定位。本发明实施例，能够提高可见光特征识别的准确性，进一步提高定位的准确性。
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公开(公告)号：CN112738897A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011623288.X
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种多接入点、多用户毫米波网络的并发传输方法及装置，确定第一并发传输终端以及所接入的第一接入点，并基于预先收集的波束扫描信息，按照最大化信干噪比的并发传输原则，确定第一接入点与第一并发传输终端之间的第一目标波束，并针对除第一接入点之外的每个第二接入点，从与该第二接入点连接、且处于候选终端队列中的用户终端中，确定一第二并发传输终端，以及该第二接入点与该第二并发传输终端之间的第二目标波束。可见，能够选择合适的用户终端以及波束进行并发传输，能够达到最大化信干噪比，降低了多接入点、多用户毫米波网络的并发传输时不同链路的干扰，提高了空间重用性。
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