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公开(公告)号：CN114531726B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110738351.2
申请日：2021-06-30
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院 , 中科怡海高新技术发展江苏股份公司
IPC: H04W52/26 , H04W52/24 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于密集无线网络的功率控制方法，属于通信系统物理层技术领域，包括如下步骤：1)收集训练数据集；2)确定训练集和测试集的分割比例；3)构建DRSN框架，并初始化神经网络权重；4)将训练数据集输入至神经网络构建神经网络的输出和标签之间的MSE作为损失函数，并选择随机梯度下降算法对神经网络的权重进行更新；5)当损失函数小于预设值或达到迭代次数时即认为神经网络训练完成，保存神经网络；6)测试阶段由测试集作为输入数据测试性能。本发明克服了深度神经网络对大规模网络学习能力弱，极大程度上防止了“梯度消失”和“梯度爆炸”现象的出现。
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公开(公告)号：CN113453358B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110654301.6
申请日：2021-06-11
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院 , 中科怡海高新技术发展江苏股份公司
IPC: H04W72/04 , H04W72/08 , H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种无线携能D2D网络的联合资源分配方法，属于通信系统技术领域，本发明采用强化学习框架，智能地分配资源块以及功率分流比例，在基站和D2D最大发射功率以及蜂窝用户最低速率要求的约束下，最大化D2D能效，解决了传统算法无法处理复杂通信环境的困境，通信系统中D2D用户通过采用多智能体强化学习框架，对资源块和功率分流比例进行分配，解决以能效为目标函数的非凸问题。该发明可以提高D2D通信的总能效，实现更快的收敛速度。
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公开(公告)号：CN112468568B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202011318708.3
申请日：2020-11-23
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院 , 中科怡海高新技术发展有限公司
IPC: H04L67/10 , H04W4/70 , H04W28/084 , H04W40/22
Abstract: 本发明公开了一种移动边缘计算网络的任务中继卸载方法，包括集成了毫米波和频率低于6GHz电磁波(Sub‑6GHz)的移动边缘计算网络，Sub‑6GHz实现用户设备的全覆盖，设置基站和用户设备预先执行了波束训练和对齐机制，因此能够在建立数据连接时配置适当的波束。由于每个用户设备都是独立的个体，因此，采用平均场博弈MFG的框架最大程度的减少功耗，针对MFG优化方法的限制，将公式化的MFG简化为马尔可夫决策过程MDP，利用MDP优化问题求得MFG的均衡解，即通过采用强化学习框架，最大化CUs的价值函数，在强化学习的指导下得到均衡解，实现任务的成功卸载，并减少系统能耗。
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公开(公告)号：CN114585004B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202210202761.X
申请日：2022-03-03
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Actor‑Critic算法的多智能体异构网络能效优化方法，把异构网络中各个小基站看作为一个智能体，令每个小基站基于Actor‑Critic算法中actor网络根据当前异构网络环境和智能体状态选择合适的动作，通过Critic网络采用策略梯度方法更新其网络参数，对智能体传入动作返回q值给出评价并传递给atcor网络，不断学习更新其网络参数选取最优动作，扩展小基站的连接覆盖范围，使用户能连接到最近的小基站，并将当前时刻的状态信息传递给宏基站，在宏基站覆盖范围内重复部署小基站，使宏基站覆盖盲点的设备连接到相应的小基站以获得更好的信道，还可以将连接到宏基站的一部分设备卸载到相应的小基站，在实现网络负载均衡的同时还能增大网络的系统容量。
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公开(公告)号：CN112153615B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202010964458.4
申请日：2020-09-15
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院 , 中科怡海高新技术发展有限公司
Abstract: 本发明公开一种多小区蜂窝D2D设备中基于深度学习的用户关联方法，首先，收集环境内终端设备的信道增益信息；其次，运用穷举法得到相应信道增益样本下的最优蜂窝用户关联策略，收集训练数据集；然后，构建卷积神经网络框架，初始化神经网络参数；最后，训练该神经网络：将训练数据集输入至神经网络，构建神经网络的输出和标签之间的MSE作为损失函数，并选择随机梯度下降算法对神经网络的权重进行更新；当损失函数小于预设值或达到迭代次数时即认为神经网络训练完成，保存神经网络。本发明克服了环境中D2D设备对蜂窝设备造成的干扰问题，用卷积神经网络以监督学习的方式逼近传统算法来学习信道增益到最优用户关联策略之间的映射关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114531726A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202110738351.2
申请日：2021-06-30
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院 , 中科怡海高新技术发展江苏股份公司
Abstract: 本发明公开了基于密集无线网络的功率控制策略，属于通信系统物理层技术领域，包括如下步骤：1)收集训练数据集；2)确定训练集和测试集的分割比例；3)构建DRSN框架，并初始化神经网络权重；4)将训练数据集输入至神经网络构建神经网络的输出和标签之间的MSE作为损失函数，并选择随机梯度下降算法对神经网络的权重进行更新；5)当损失函数小于预设值或达到迭代次数时即认为神经网络训练完成，保存神经网络；6)测试阶段由测试集作为输入数据测试性能。本发明克服了深度神经网络对大规模网络学习能力弱，极大程度上防止了“梯度消失”和“梯度爆炸”现象的出现。
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公开(公告)号：CN112350737A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011319358.2
申请日：2020-11-23
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明公开了一种基于LDPC码的分组信息更新的传输方法，包括如下步骤：对变量节点进行分组；计算变量分组更新前后的矢量距离；得到矢量距离最大的变量分组，将其信息传递给相应的校验节点；更新获得信息的校验节点的信息，并传递给相应的变量节点；将更新后的变量分组矢量距离值归0；继续计算变量分组更新前后的矢量距离直至满足迭代停止的条件；迭代停止，译码输出。本发明提供的一种基于LDPC码的分组信息更新的传输方法克服了目前单个节点SS模式存在的纠高阶调制比特错误的能力较弱、未考虑节点之间的信息关联不足的缺陷，同时实现加快收敛速度，提高译码性能。
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公开(公告)号：CN112188600A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011002522.7
申请日：2020-09-22
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开了一种利用强化学习优化异构网络资源的方法，属于通信技术领域，本发明集成强化学习和凸优化理论，提出根据动作的相关性，即ABS，CRE和小基站休眠策略，对动作空间进行分割，针对强化学习建模过程中系统能效作为奖励函数值数量级过大问题，重新设计奖励函数值先取负数再取倒数，作为新的奖励函数值。本发明减小强化学习的动作空间，凸优化理论可以保证系统收敛性，同时加快强化学习的收敛速度；通过仿真实验可以证明该方法具有收敛性，更低的复杂度，在几乎达到系统能效理论值的前提下，与传统表格类型的Q‑Learning相比，收敛速度提升60％。
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公开(公告)号：CN113473580B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110526421.8
申请日：2021-05-14
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开了异构网络中基于深度学习的用户关联联合功率分配方法，属于通信系统技术领域，包括如下步骤：步骤1：通信建模，建立异构网络模型；步骤2：数据集收集；步骤3：构建神经网络；步骤4：训练神经网络，并确定优化算法为Adam；步骤5：满足所有迭代次数时保存网络。本发明的异构网络中基于深度学习的用户关联联合功率分配方法，在异构网络中，用神经网络以监督学习的方式联合优化用户关联和功率分配，实现对传统算法的高度拟合，同时保证低的计算复杂度，提供实时可靠的在线决策。
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公开(公告)号：CN112350737B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202011319358.2
申请日：2020-11-23
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院 , 中科怡海高新技术发展有限公司
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明公开了一种基于LDPC码的分组信息更新的传输方法，包括如下步骤：对变量节点进行分组；计算变量分组更新前后的矢量距离；得到矢量距离最大的变量分组，将其信息传递给相应的校验节点；更新获得信息的校验节点的信息，并传递给相应的变量节点；将更新后的变量分组矢量距离值归0；继续计算变量分组更新前后的矢量距离直至满足迭代停止的条件；迭代停止，译码输出。本发明提供的一种基于LDPC码的分组信息更新的传输方法克服了目前单个节点SS模式存在的纠高阶调制比特错误的能力较弱、未考虑节点之间的信息关联不足的缺陷，同时实现加快收敛速度，提高译码性能。
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