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公开(公告)号：CN103580821A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310469879.X
申请日：2013-10-10
Applicant: 工业和信息化部电信传输研究所 , 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种信息反馈方法，该方法包括：主小区基站根据主小区终端反馈的WCI，整合为针对每个辅小区基站的干扰矩阵集合，并分别发送给各辅小区基站；任一辅小区基站根据接收到的干扰矩阵集合，计算对应的各辅小区终端的干扰等级，并比较算出干扰等级大于预设干扰门限值的辅小区终端发送不进行信息反馈的指示；使该辅小区终端不进行门限判决；向计算出干扰等级不大于预设干扰门限值的辅小区终端发送进行门限判决的指示；使该辅小区终端若确定归一化SINR值大于第二门限值，确定PMI和CQI并反馈给对应的辅小区基站。在保证系统性能的前提下，大大地减小了系统的上行反馈量。
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公开(公告)号：CN103580821B
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201310469879.X
申请日：2013-10-10
Applicant: 工业和信息化部电信传输研究所 , 展讯通信(上海)有限公司
Abstract: 本申请公开了一种信息反馈方法，该方法包括：主小区基站根据主小区终端反馈的WCI，整合为针对每个辅小区基站的干扰矩阵集合，并分别发送给各辅小区基站；任一辅小区基站根据接收到的干扰矩阵集合，计算对应的各辅小区终端的干扰等级，并比较算出干扰等级大于预设干扰门限值的辅小区终端发送不进行信息反馈的指示；使该辅小区终端不进行门限判决；向计算出干扰等级不大于预设干扰门限值的辅小区终端发送进行门限判决的指示；使该辅小区终端若确定归一化SINR值大于第二门限值，确定PMI和CQI并反馈给对应的辅小区基站。在保证系统性能的前提下，大大地减小了系统的上行反馈量。
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公开(公告)号：CN118821589A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410818965.5
申请日：2024-06-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种深度神经网络轻量化方法及其系统，其中深度神经网络轻量化方法包括以下步骤：S1、初始化最大迭代次数，量化间隔与量化位宽；S2、初始化后，获取参与量化的模型，得到目标函数；S3、根据目标函数对量化间隔进行迭代优化；S4、根据目标函数对量化位宽使用强化学习进行优化；S5、判断目标函数是否收敛或迭代次数达到最大迭代次数；若目标函数收敛或迭代次数达到最大迭代次数，则流程结束；若目标函数收敛或迭代次数未达到最大迭代次数，迭代次数加1，返回执行步骤S2。本申请将量化工作拆分成量化间隔和量化位宽的获取问题，将原本复杂的优化问题简单化。
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公开(公告)号：CN118785253A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410754896.6
申请日：2024-06-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , H04W4/06
Abstract: 本申请公开了一种智能计算任务的语义传输与资源管理方法及其系统，涉及移动通信技术领域，包括：将移动边缘计算服务器部署于地面雾无线接入网中的微基站中，获得移动边缘计算系统，移动边缘计算系统覆盖区域内的各个终端将任务卸载需求上传至微基站，再由微基站将任务卸载需求和自身模型结构信息作为任务信息上传至地面雾无线接入网的宏基站内；由地面雾无线接入网的宏基站内中的软件定义网络控制器控制联合设计模型对任务信息进行处理，获得输出结果；由地面雾无线接入网的宏基站将输出结果广播至各微基站中，进行相应终端的接入、卸载执行和资源分配。本申请能够增大基于任务完成时延的系统收益。
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公开(公告)号：CN115314904B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202210674727.2
申请日：2022-06-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种基于多智能体最大熵强化学习的灾后通信覆盖方法及相关设备。以多无人机基站混合式组网的方式为灾后用户恢复地面通信服务，提出分布式“分簇‑轨迹”分层空中覆盖优化结构，底层以分布式k‑sums算法实现高负载效率和高均衡性的大规模用户分簇，上层结合分簇结果以“分布式训练‑分布式执行”的MASAC神经网络优化多无人机基站的飞行轨迹，减小网络的通信中断概率，实现对大规模灾后用户的空中覆盖优化。在集成学习技术的辅助下，MASAC算法解决了多智能体训练环境非平稳和由确定性策略梯度引起的算法收敛稳定性较差的问题，最终实现降低应急通信网络的通信中断概率的有益效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114726729B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210356501.8
申请日：2022-04-06
Applicant: 北京邮电大学 , 金砖国家未来网络研究院(中国·深圳)
IPC: H04L41/0894 , H04W28/16 , H04W48/08 , H04W48/16
Abstract: 本申请公开了一种面向网络切片的无线接入网的接纳控制方法及其系统，其中面向网络切片的无线接入网的接纳控制方法，具体包括以下步骤：进行时刻的初始化；获取最佳切片级接纳控制决策；获取最佳基站级接纳控制决策；更新服务请求队列；获取时间平均利润；判断是否达到最大时刻；若达到最大时刻，则输出时间平均利润、最佳切片级接纳控制决策、最佳基站级接纳控制决策。本申请方法能在动态网络中，令RAN切片的NSACF控制器正确控制用户不同切片服务请求的接纳数量，并且能在保证RAN切片接纳控制系统稳定性和各个切片SLA的前提下，合理地安排系统中的不同基站接纳这些请求并为之提供服务，同时使RAN切片系统获得最佳的时间平均利润。
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公开(公告)号：CN113255977B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110523115.9
申请日：2021-05-13
Applicant: 江西鑫铂瑞科技有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本申请涉及工业互联网技术领域，尤其涉及一种基于工业互联网的智慧工厂生产设备故障预测方法及系统，包括：从存储基于工业互联网的智慧工厂系统产生的告警信息的样本数据集中获得故障告警信息样本，将故障告警信息样本输入WGAN‑GP模型中，训练WGAN‑GP模型，生成故障告警信息样本比例平衡的数据集；将生成的故障告警信息样本比例平衡的数据集输入M‑FGCNN模型，以训练M‑FGCNN模型；将基于工业互联网的智慧工厂系统实时产生的告警信息样本输入至训练好的M‑FGCNN模型中，得到生产设备是否发生故障的预测结果；依据预测结果，进行故障工单的下达。本申请提高了基于工业互联网的智慧工厂生产设备故障预测的效率以及预测的精度，满足了生产设备故障预测高精度、低延时的要求。
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公开(公告)号：CN114998258A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210617362.X
申请日：2022-06-01
Applicant: 北京邮电大学 , 江西鑫铂瑞科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种基于重平衡的半监督产品表面缺陷检测方法及其系统，其中基于重平衡的半监督产品表面缺陷检测方法具体包括以下步骤：进行样本采样，并根据采样的样本获取生成样本；进行三分支累积学习；进行平均教师一致性学习；进行判决器参数更新；获取特征匹配损失；进行标签抑制，获取标签抑制损失；进行生成器参数更新；判断是否达到收敛；若收敛，则获取待检测的产品图像，并进行待检测的产品图像的预处理；将处理后的待检测图像输入判决器中，获取检测结果；判断当前获取的检测结果是否为真实缺陷；若为真实缺陷，输出获取的检测结果。本申请提出的方法能在工业场景下的深度学习应用中，解决数据集普遍存在小样本和不平衡的问题。
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公开(公告)号：CN114926710A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210588953.9
申请日：2022-05-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本申请公开了一种小样本图像生成方法及其系统，一种小样本图像生成方法具体包括以下步骤：进行骨干网络的构建和初始化；响应于完成骨干网络的构建和初始化，在源域上训练骨干网络；响应于完成在源域上训练多个骨干网络，使用基于元学习的目标域对骨干网络进行跨域训练，获取与目标域适配的骨干网络；根据与目标域适配的骨干网络，进行小样本图像的生成和扩增。本申请设计了特殊的骨干网络和源域训练单元，引入域泛化的相关思想，将骨干网络在源域上进行充分的训练以提取域泛化特征信息，基于style block提出了一个特殊的骨干网络以更好的提取特征信息，能够提升最终的小样本图像生成的图像质量和数量。
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公开(公告)号：CN114666803A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210199452.1
申请日：2022-03-01
Abstract: 本申请公开了一种移动边缘计算系统的部署、控制方法及其系统，其中一种移动边缘计算系统的部署、控制方法，具体包括以下步骤：初始化状态信息；获取用户最佳的信号检测结果；获取最佳发射波束；获取最佳反射相位；获取最佳无人机功率分配和计算资源分配结果；获取并输出最佳无人机飞行轨迹；判断是否收敛到预设精度或迭代次数达到最大迭代次数；若收敛到预设精度或迭代次数达到最大迭代次数，输出最佳结果。本申请提出的一种移动边缘计算系统中无人机和智能反射面联合设计方法，可以实现对移动边缘计算系统中无人机和智能反射面联合设计的目的。
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