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公开(公告)号：CN115334076A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210800832.6
申请日：2022-07-08
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明公开了一种边缘服务器的服务迁移方法、系统及边缘服务器设备，涉及无线通信网络领域，其技术方案要点是：边缘服务器采集所服务用户的状态信息和服务请求信息；搭建部分可观测的马尔可夫决策模型输出每个服务请求信息的决策信息，其中边缘服务器的动作对应于每个服务请求信息的决策信息，将所有边缘服务器的动作构成全局动作空间，将全局动作空间发送给所有用户获得所有即时奖励，依据所有即时奖励构建全局奖励空间，利用全局奖励空间来评价全局动作空间从而最小化所有用户的服务时延；在马尔可夫决策模型中搭建iSMA算法来优化每个边缘服务器的决策信息搜索出全局奖励最大化的最佳动作序列。本发明降低了用户的平均服务时延。
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公开(公告)号：CN115906923A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211403081.0
申请日：2022-11-10
Applicant: 电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第二十研究所
IPC: G06N3/0442 , G06N3/0985 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络与卡尔曼滤波融合的波束角度预测方法，属于毫米波通信技术领域。本发明方法采用一个没有激活函数的单层神经网络学习LSTM的行为，然后提取该单层神经网络的权重矩阵作为卡尔曼滤波算法的状态转移矩阵，同时通过执行卡尔曼滤波算法来进行波束追踪。本发明在波束追踪角度精准预测的基础上，融合了卡尔曼滤波算法较强的鲁棒性；同时由于LSTM具有强大的学习能力，故无需对通信目标进行密集观测，可根据成本人为设定观测间隔，大大降低了预测成本，提升了波束追踪系统的性能。
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公开(公告)号：CN113438190A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110689621.5
申请日：2021-06-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种神经网络训练方法及装置、MIMO均衡器与方法、可读介质，应用于MIMO系统中的接收端信号均衡中，包括：初始化全连接神经网络的权重值，采用训练样本集对全连接神经网络进行训练，其中，训练样本集包括：样本输入数据及其对应的标签数据，其中样本输入数据为MIMO接收端的接收信号向量，标签数据为MIMO发射端的发射信号向量；其中，全连接神经网络包括：前向传播器以及基于概率算法搭建的硬件后向训练器。本发明通过在处理器中搭建神经网络的前向传播器，并利用概率计算搭建相应的后向训练硬件电路以替换传统神经网络中的后向训练器，以进一步简化神经网络的硬件架构，减少神经网络训练过程的硬件开销，提高网络训练效率。
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公开(公告)号：CN112671486A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011581338.2
申请日：2020-12-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B17/382 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及认知无线电领域，具体涉及一种基于神经网络的联合频谱感知方法及系统。本发明利用了神经网络技术和认知无线电技术，将二者结合，用于空间环境中的频谱感知，从而给无线通信提供可靠的频段资源，该方法通过在多个边缘节点使用欠采样技术采集频谱数据并使用时延神经网络模型进行训练，最终得到频谱的判决结果，然后将该判决结果汇聚至中心节点，经过数据融合，用于训练卷积神经网络，最终在中心节点得到最终的全局频谱感知结果。该方法能够有效地提升频谱感知的准确性，同时能够使得频谱感知的结果更具有全局意义，为通信链路的建立提供准确可靠的基础。
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公开(公告)号：CN112464611A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011449244.X
申请日：2020-12-11
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/394 , G06F30/398 , G06N3/04 , G06F111/08 , G06F115/12
Abstract: 本发明公开了一种基于云端协同智能处理的PCB自动布线系统，包括：申请模块、自动布线模块、存储模块，其中，自动布线模型通过预置的布线模型自动计算布线结果。本系统利用强大的云端存储能力不断积累布线经验数据，并且依托强大的云端计算能力使用人工智能算法实现高准确率的PCB自动布线系统，具体采用联合蒙特卡洛树搜索模型作为PCB板自动布线系统的布线模型，联合蒙特卡洛树搜索模型是一种适用于PCB自动布线问题的布线算法，能够为用户提供高效准确的布线结果，同时本系统采用云端部署，支持用户可以在多种终端平台上上传自己的PCB布线需求，云端经过处理就能返回布线完成的PCB板，能够实现复杂PCB板的高效准确自动布线，显著提升PCB板设计效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110535500A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910828375.X
申请日：2019-09-03
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的毫米波MIMO混合波束成形优化方法，具体包括：本发明的一种基于深度学习的毫米波MIMO混合波束成形优化方法可以将传统毫米波大规模MIMO混合波束成形优化问题中的约束条件映射到神经网络中，将多用户混合波束成形系统完整的转化为一个等价的神经网络。这能够使混合波束成形中复杂的非凸优化问题转化为类似于自编码器端到端无监督优化，可对多个波束成形矩阵进行联合优化。
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公开(公告)号：CN106330207B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201610707577.5
申请日：2016-08-22
Applicant: 电子科技大学 , 南京阿尔法莱瑞通信技术有限公司
IPC: H03M13/37
Abstract: 本发明公开了一种基于Turbo‑SCMA系统的联合检测译码方法，所述方法基于的装置包括初始化模块、SCMA检测模块、信息交换模块和Turbo译码模块，而且本发明基于Turbo‑SCMA系统的联合检测译码方法通过采用联合迭代译码的方式，使得检测器和译码器之间的外信息交换更频繁，更快收敛。因此，本发明在不损失译码性能的条件下，大幅度降低系统的检测译码复杂度，而且与传统的迭代译码算法相比，本发明适当地增加迭代次数，能够显著地提升译码性能。
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公开(公告)号：CN105790775B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201610334985.0
申请日：2016-05-19
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于概率Turbo译码器的概率计算单元，所述概率计算单元中的概率加法器包括第一输入模块、第一全加器、第一寄存器、第一或门、第二或门及第三或门；所述第一输入模块与所述第一全加器连接；所述第一寄存器与所述第一全加器连接，存储饱和进位结果；所述第一寄存器对所述第一全加器进行正反馈，并与所述第一或门连接；所述第一或门实现对饱和进位结果是否大于0的判决功能；所述第二或门与所述第一输入模块连接，实现对当前译码时刻输入随机比特是否大于0的判决功能；所述第三或门连接所述第一或门及所述第二或门，输出概率加法器结果序列，同时对所述第一全加器进行负反馈。此概率计算单元具有精度高和快速收敛的特点。
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公开(公告)号：CN105790775A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610334985.0
申请日：2016-05-19
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: H03M13/23 , H03M13/2775
Abstract: 本发明公开了一种基于概率Turbo译码器的概率计算单元，所述概率计算单元中的概率加法器包括第一输入模块、第一全加器、第一寄存器、第一或门、第二或门及第三或门；所述第一输入模块与所述第一全加器连接；所述第一寄存器与所述第一全加器连接，存储饱和进位结果；所述第一寄存器对所述第一全加器进行正反馈，并与所述第一或门连接；所述第一或门实现对饱和进位结果是否大于0的判决功能；所述第二或门与所述第一输入模块连接，实现对当前译码时刻输入随机比特是否大于0的判决功能；所述第三或门连接所述第一或门及所述第二或门，输出概率加法器结果序列，同时对所述第一全加器进行负反馈。此概率计算单元具有精度高和快速收敛的特点。
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公开(公告)号：CN103746731A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201410027994.6
申请日：2014-01-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于概率计算的多输入多输出检测器，包括一个矩阵QR分解器，矩阵QR分解器分别连接两个随机序列生成器，两个随机序列生成器分别连接一个概率复数乘法器，其中一个概率复数乘法器连接Gibbs采样更新单元，另一个概率复数乘法器和Gibbs采样更新单元同时连接对数似然比计算单元。本发明多输入多输出检测器使用概率计算来实现MCMC算法，大大降低了运算复杂度，提高了MCMC算法中马尔科夫链的转移概率，解决了高性噪比下锁定的问题。利用滑窗生成序列法进行Gibbs采样更新，减少了概率序列的长度。应用本发明多输入多输出检测器构建全并行检测器，能够以全并行的方式实现以达到较高的吞吐率。
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