公开(公告)号：CN119233427A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411235093.6

申请日：2024-09-04

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李沛 ,  章新茹 ,  林乐意 ,  刘兆霆 ,  姚英彪

IPC: H04W72/50 ,  H04W72/044 ,  H04W72/541 ,  H04W16/28 ,  H04W84/06 ,  H04B7/0408 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及基于多智能体强化学习的多波束干扰规避方法及系统，方法包括：S1、根据卫星生成的多波束及地面小区关系建立初始系统模型图；S2、多波束间干扰分析；S3、根据地面状态信息生成业务到达模型；S4、构建M/G/1排队模型，将S3模型输出结果输入排队模型中；S5、多波束的上下文学习；S6、将波束干扰规避问题转化为多智能体深度确定性策略梯度算法学习问题，并进行马尔可夫决策过程问题的转化定义；S7、根据问题的转化定义和MADDPG算法，进行MADDPG算法的强化学习，依据卫星多个波束输出的最大概率动作值规划卫星波束调度的最优策略。本发明解决了现有低轨卫星多波束系统中多波束之间存在干扰的问题，更加合理、灵活，且能有效规避干扰，提升系统总体性能。

公开(公告)号：CN119155693A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411630502.2

申请日：2024-11-15

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 章新茹 ,  李沛 ,  刘兆霆 ,  姚英彪 ,  徐欣

IPC: H04W16/22 ,  H04W24/02 ,  H04W24/06 ,  H04L41/16 ,  G06F18/2323 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明涉及基于循环神经网络的智能蜂窝网络流量预测方法及系统，方法包括：S1、建立智能蜂窝网络模型；S2、建立蜂窝流量预测的任务模型，分析任务的解决方案；S3、分析历史蜂窝流量数据和跨域数据集；S4、建立STCNet预测算法模型，在城市尺度上对区域流量进行预测；S5、对STCNet做出改进，探索迁移学习策略；S6、对预测误差进行评估。本发明解决了对区域蜂窝网络流量进行预测复杂困难的问题，更加合理、灵活，且能有效提高预测准确率。

公开(公告)号：CN119109488A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411183050.8

申请日：2024-08-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 章新茹 ,  李沛 ,  梁雪松 ,  姚英彪 ,  刘兆霆

IPC: H04B7/0408 ,  H04B7/185 ,  H04B7/155

Abstract: 本发明涉及一种基于吸引子选择模型的多波束干扰规避方法及系统，方法包括：S1、建立多波束与地面小区之间覆盖关系的系统模型；S2、构建业务到达模型；S3、根据小区内数据量特征，建立排队论模型；S4、多波束间干扰分析；S5、将多波束干扰规避问题转换为吸引子选择模型的算法问题；S6、构建基于吸引子选择模型的波束干扰规避模型；S7、波束控制。本发明解决了低轨卫星多波束之间产生干扰导致整体性能降低，波束传输受扰的问题，更加合理、灵活，且能有效优化系统的吞吐量、时延，提升系统总体性能。