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公开(公告)号：CN118804362A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411061889.4
申请日：2024-08-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开物联网设备非授权频段侧行链路通信资源重选方法及系统，属于非授权频段侧行链路无线通信领域；方法包括：S1在产包时刻，感知非授权频段侧行链路无线通信系统内的环境变化，接收系统中其他用户的SCI信息，并统计本周期内该用户的状态值；S2在选择资源时刻，将统计的状态值输入神经网络，输出周期数目counter值；S3用户统计两次选择资源之间的奖励反馈；S4用户将统计的状态值和奖励反馈输入神经网络，更新网络权重；S5随着神经网络权重的更新，将新的环境状态输入到更新后的神经网络得到counter值；继续进行S1到S4，不断更新神经网络权重，直至奖励反馈大于等于0；S6在神经网络稳定后，将当下获取的状态值输入到神经网络产生counter值，直至业务结束。
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公开(公告)号：CN119300003A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411061890.7
申请日：2024-08-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开应急通信侧行链路组网侦听阶段双向动态调整方法及系统，属于无线通信系统的传输领域；应急通信侧行链路组网侦听阶段双向动态调整方法包括：在未入网节点开机后，动态调整接收端接收增益阈值；在接收端动态调整接收增益阈值的同时，基于MADDPG算法动态调整发送端的发送功率。对于尚未入网的节点，在侦听控制子帧的过程中，通过动态调整接收增益阈值的方式，使其能够快速适应网络拓扑结构的实时变化；同时，已入网节点则根据当前活跃节点的实时变化动态调整发送功率，以优化网络性能。
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公开(公告)号：CN116702882A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310680763.4
申请日：2023-06-09
Applicant: 北京邮电大学 , 北京微芯区块链与边缘计算研究院
Abstract: 本发明提供一种联邦学习的分组算法及系统，涉及联邦学习技术领域。该联邦学习的分组算法，包括：对每个用户的网络进行梯度过滤得到每个用户的重要梯度索引矩阵，计算每一对用户重要梯度索引矩阵之间的欧式距离，所述重要梯度为在训练神经网络时，对神经元起促进或抑制作用大的梯度，即为在神经网络梯度矩阵中绝对值大的梯度；将每一对用户重要梯度索引矩阵之间的欧式距离进行归一化处理，通过归一化的欧式距离构建用户间的相似度矩阵；根据用户间的相似度矩阵中的值，将与其他用户的欧式距离均偏离大的用户判定为恶意客户端，并终止联邦学习进程；排除掉恶意客户端后，对于其余用户依次将其中欧式距离最小的用户对进行分组，并更新用户间的相似度矩阵对应的值，直至全部用户完成分组。
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