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公开(公告)号：CN113840333B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202110939292.5
申请日：2021-08-16
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了电网资源分配的方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取当前电网状态，将当前电网状态输入至训练好的电网资源分配模型，得到对电网进行资源分配的动作描述信息，根据动作描述信息对电网的各个网络切片进行资源分配，其中，训练好的电网资源分配模型为利用不同电网状态以及不同电网状态对应的服务质量满意度进行训练后得到。本发明通过将当前电网状态输入至训练好的电网资源分配模型，得到对电网进行资源分配的动作描述信息，从而实现各个网络切片的资源合理分配，保证资源分配的准确和实时更新。
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公开(公告)号：CN115985496A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211634726.1
申请日：2022-12-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提出了一种基于联邦学习的可解释性疾病风险预测方法及装置，涉及疾病风险预测领域，包括：从中心服务器向客户端发送统计请求；在客户端收到所述统计请求后，统计本地数据集中的所述第一患者子人群信息，并将所述第一患者子人群信息发送至所述中心服务器；汇总第一患者子人群信息以确定第二患者子人群信息，根据第二患者子人群信息确定子人群特征和不良事件风险信息，并发送至客户端进行本地训练，构建可解释性疾病风险预测模型，实现对患者的疾病风险预测。本申请通过构建可解释性疾病风险预测模型，进行横向联邦学习技术创新，实现患者的疾病风险预测，解决了数据非独立同分布和数据错误及恶意攻击造成的模型性能损失和患者隐私泄露问题。
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公开(公告)号：CN111953751A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010750963.9
申请日：2020-07-30
Applicant: 国网河南省电力公司信息通信公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种物联网场景下的DNN划分方法及装置，该方法包括：根据物联网边缘服务器网络可用带宽信息和物联网边缘服务器计算资源信息确定DNN网络分层点信息；根据物联网边缘服务器服务响应时间和物联网云端服务器服务响应时间确定DNN网络退出点信息；根据所述DNN网络分层点信息和DNN网络退出点信息进行DNN划分。通过将深度学习网络分为两部分实现分层部署；确定DNN网络退出点，在减小服务延迟的同时减轻DNN模型的计算负担，从而有效提高服务响应时间，优化生产效率。
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公开(公告)号：CN106712818B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201710046058.3
申请日：2017-01-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0456
Abstract: 本发明实施例提供了一种预编码矩阵获取方法及装置，所述方法包括：发射输入信号并获取输出信号；确定各基站天线与目标无线接入端口间的目标信道的目标信道信息矩阵，以及各基站天线与其他无线接入端口间的信道的信道信息矩阵；确定目标信道信息矩阵对应的干扰信道矩阵；对干扰信道矩阵进行单位矩阵拓展，得到拓展干扰信道矩阵；对拓展干扰信道矩阵进行共轭转置处理，得到目标共轭转置矩阵；对目标共轭转置矩阵进行QR分解，得到第一层预编码矩阵；根据第一层预编码矩阵得到第二层预编码矩阵，根据第一次预编码矩阵和第二层预编码矩阵得到预编码矩阵。本实施例可减小计算第一层预编码矩阵时的运算量，从而减小预编码方法的运算量。
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公开(公告)号：CN103051420A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201210546087.3
申请日：2012-12-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种MIMO系统码本生成方法，具体为：中央控制站通过信道信息分解计算获得预编码矩阵P，且求迹运算trace(PPH)=P0，其中P0是MIMO系统总的发送功率，PH是P的共轭矩阵；对所述预编码矩阵P进行转换二进制操作，得到元素均为2的幂值的矩阵其中代表转换二进制操作；设MIMO系统的发送信号为s，则接收信号为其中H是信道矩阵，n表示均值为零的加性高斯白噪声，矩阵与发送信号s之间的乘法通过二进制移位实现。本发明在没有显著性能损失的情况下大幅降低了计算复杂度，减少了硬件资源占用率，能够达到未来通信网络节约能源的要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100425049C
公开(公告)日：2008-10-08
申请号：CN200510077699.2
申请日：2005-06-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种移动终端下载多媒体振铃音的实现方法及系统，该系统包括：个性化回铃音业务平台、WAP网关、短消息发送平台、计费接口机和计费服务器、可选配的个性化回铃音WWW网站和/或个性化回铃音IVR服务器，以及作为核心控制部件、并采用基于IP的数据链路分别联结上述各个装置的个性化振铃音业务服务器，系统结构简单，控制容易、操作便捷，易于推广应用。本发明下载多媒体振铃音的实现方法关键是采用自动适配算法，系统能够自动进行振铃音与用户移动终端型号的适配，解决了现有技术不能即听即下和自动适配的技术难题，为用户发现、选择和下载多媒体振铃音提供了一种简单、便捷、有效的技术手段，同时为内容提供商和网络运营商拓宽了增值业务的应用范围。
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公开(公告)号：CN116402126A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310389952.6
申请日：2023-04-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/098 , G06F18/2321 , H04L9/40
Abstract: 本发明提出一种防御数据投毒攻击的联邦学习方法，包括，获取包含客户端中数据全部特征分布的共享数据集；根据客户端的本地数据集对模型F进行训练，其中模型F用于学习本地数据集中样本特征和目标向量之间的关系；根据客户端的本地数据集对模型G进行预训练，根据共享数据集对模型G′进行预训练，其中模型G和G′用于学习模型F个性化层参数和向量c之间的关系；获取客户端的本地数据量、向量c、模型F参数以及模型F输出的个性化层参数通过模型G的输出V；将个性化层参数作为模型G′的输入，得到输出V′,计算L＝||V′‑V||，根据L判断客户端是否存在数据投毒攻击或梯度攻击，通过服务器对恶意客户端的模型参数赋予较低的权值减轻数据投毒攻击和针对模型参数攻击的影响。
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公开(公告)号：CN107181706B
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201710396746.2
申请日：2017-05-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种恒包络正交频分复用系统中基于前导符号的频偏估计及补偿方法，涉及宽带无线通信领域；具体是：在发送端CE‑OFDM发送比特，采用QPSK符号映射调制方式，得到Nsym个QPSK符号；在高频子载波上补零构造后得到共轭序列Sk；经IFFT后得到时域OFDM符号sn；经相位调制后得到符号xn；通过D/A转换后，加入AWGN和CFO进行传播，接收端进行A/D转换，得到接收时域符号yn；进行相位解调后，得到时域信号的相位相位经过FFT后得到信号Yk，进行频偏估计和补偿得到均方误差Δfmse以及频偏补偿后信号最后，频偏补偿后的信号经过共轭序列解构造和符号解映射后得到接收比特的值；当接收比特的值与发送端的比特流信号一致时，表明频偏估计正确。本发明能有效的抑制频偏对系统性能的影响。
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公开(公告)号：CN107181706A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710396746.2
申请日：2017-05-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种恒包络正交频分复用系统中基于前导符号的频偏估计及补偿方法，涉及宽带无线通信领域；具体是：在发送端CE‑OFDM发送比特，采用QPSK符号映射调制方式，得到Nsym个QPSK符号；在高频子载波上补零构造后得到共轭序列Sk；经IFFT后得到时域OFDM符号sn；经相位调制后得到符号xn；通过D/A转换后，加入AWGN和CFO进行传播，接收端进行A/D转换，得到接收时域符号yn；进行相位解调后，得到时域信号的相位相位经过FFT后得到信号Yk，进行频偏估计和补偿得到均方误差Δfmse以及频偏补偿后信号最后，频偏补偿后的信号经过共轭序列解构造和符号解映射后得到接收比特的值；当接收比特的值与发送端的比特流信号一致时，表明频偏估计正确。本发明能有效的抑制频偏对系统性能的影响。
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公开(公告)号：CN107092898A
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201710396747.7
申请日：2017-05-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于QPSK信号双谱能量熵和颜色矩的射频指纹识别方法，涉及无线通信领域，具体是发送端的某个比特流信号，采用QPSK映射得到信号s(n)；经过上变频后，得到调频信号p(n)，并输入到功率放大器中输出信号Φ(n)，经过数模转换处理后得到模拟信号，将模拟信号发送出来并在发送过程中加入AWGN，接收端经过模数转换处理后得到数字信号r(n)，经过下变频后得到基带信号，从基带信号中提取射频指纹特征：双谱能量熵，一阶矩和二阶矩；然后，通过SVM分类器对射频指纹特征进行分类训练和测试，得到测试类别结果；通过将测试类别结果与其实际类别结果做对比，得到分类准确率Pc。本发明通过SVM分类器对射频信号进行有效分类，在低信噪下识别准确率相较于传统方法提升了近20％。
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