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公开(公告)号：CN108012272B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201711243344.5
申请日：2017-11-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W16/14 , H04W52/24 , H04B7/0456 , H04B7/0426 , H04B7/0452
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种基于认知网络中动态功率分配的干扰对齐方法，包括：将次用户的第一预编码矩阵和第一干扰抑制矩阵进行矩阵分解；得到第一干扰消除参数和第二预编码矩阵，第二干扰消除参数和第二干扰抑制矩阵；通过消除主次用户间干扰的成立条件来求解第一干扰消除参数和第二干扰消除参数；在消除了主用户与次用户之间干扰的的情况下，考虑功率分配对系统性能带来的影响，使用交替迭代法求解出最优的第二预编码矩阵、第二干扰抑制矩阵及用户的发射功率；本发明充分考虑功率对系统性能的影响，动态的求解出最优的预编码、干扰抑制矩阵及用户的发射功率，提高了系统性能。
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公开(公告)号：CN107968758B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201711188447.6
申请日：2017-11-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L27/22
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体为基于MPSK信号的正交空间调制系统检测方法；包括：采用二维矢量量化MPSK信号星座图，得到MPSK量化图；对接收信号执行一次迫零得到发送向量估计值，对发送向量估计值的列元素求和得到发送符号估计值；确定发送符号估计值落在MPSK量化图中的量化区域，判定发送端发送的调制符号为所述量化区域的星座点；根据检测出的发送端发送的调制符号，利用球形译码SD检测出具体的激活天线索引；本发明在检测调制符号时，发送符号估计值可直接判断出发送端发送的调制符号，调制符号的检测与调制阶数没有关系，减少了搜索空间，降低了复杂度；本发明采用的SD检测通过合理的选择搜索半径，有效减少了搜索点数，降低了接收机的复杂度。
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公开(公告)号：CN104936234B
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201510029161.8
申请日：2015-01-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种用于LTE系统中能效优化的联合动态资源分配方法，涉及LTE系统中能效优化的联合动态资源分配方法，本发明采用分步资源调度，利用LTE系统能量效率关于频谱效率的凸函数，则能量效率也是传输速率的凸函数。当用户调度完毕，能效函数为分段可导连续函数，求解出无约束条件下的最优解，从而得出满足约束条件下的最优速率闭式解。最后根据已分配的传输速率进行传输功率分配，通过分步资源调度策略有效降低计算复杂度，避免了大量迭代逼近，在保证用户QoS要求和频谱效率的情况下，使得能量效率最优，提高了能源利用率，使得移动通信更加节能环保。
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公开(公告)号：CN105101427A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201410213499.4
申请日：2014-05-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种载波聚合系统的资源分配方法，属于无线通信技术领域，该方法包括：基站根据不同频段覆盖范围变化的相对值，确定成分载波的划分阈值；根据所划分的阈值把小区所配置的成分载波分为Ⅰ类型载波、Ⅱ类型载波和Ⅲ类型载波；然后网络侧根据终端需求和终端位置为其选择合适类型的载波并进行资源分配。本发明还公开一种载波聚合系统资源分配的装置，该装置中，分为阈值判定模块、载波分类模块、载波选择模块、资源分配模块。采用本发明的方法及装置，可避免由于不同成分载波不同的无线传播特性所导致的小区内用户终端无法合理使用资源的问题，同时，可以降低基站的无线资源管理结构复杂度和终端功耗，有效地提高系统整体性能。
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公开(公告)号：CN114158004A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111498377.0
申请日：2021-12-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于图卷积神经网络的室内无源移动目标检测方法。首先，本方法提取接收端每根天线接收到的CSI幅值，分别计算每根天线所有子载波上CSI幅值对应的频谱。然后，对频谱图频率分布进行平均划分得到多个频段，分别对每个频段所有频率对应的能量计算平均能量值。对计算得到的平均能量值进行降序排序之后，得到对应的索引矩阵。再对该索引矩阵第一列对应的索引值进行降序排序，并基于该索引矩阵第一列的变化得到对应变化后的索引矩阵其他列的索引，依据该变化后的索引矩阵即可构造图网络结构。最后，依据得到的图网络结构构造图卷积神经网络(Graph Convolutional Network，GCN)的输入，GCN的输出即为所检测图网络结构的特征，将该特征与检测类一一映射，最终完成检测类的识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108647711B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201810433859.X
申请日：2018-05-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及机器学习领域，特别涉及一种基于引力模型的多标签分类方法，包括：获取有标签的样本集作为训练样本集；计算训练样本与其他训练样本的距离并排序，得到该训练样本的近邻集合；在近邻集合中，以标签之间的正相关性构建正相关矩阵，标签之间的负相关性构建负相关矩阵；计算出待测样本的近邻集合，并根据近邻集合构建待测正相关矩阵和待测负相关矩阵；将待测正相关矩阵和待测负相关矩阵得到正相关数据粒和负相关数据粒；构建引力模型，并通过待测样本与正相关数据粒和负相关数据粒之间的引力关系进行分类；本发明引入对标签间负相关关系的考虑，充分利用了标签间的相关性，并且在近邻集合中发掘相关关系，避免了全局计算，降低了复杂度。
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公开(公告)号：CN111614665A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010429732.8
申请日：2020-05-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及网络安全领域的入侵检测技术，特别涉及一种基于深度残差哈希网络的入侵检测方法，包括对原始数据进行预处理，原始数据包括历史数据和待检测数据；根据预处理之后的原始数据构建属性特征图；构建深度残差哈希网络，并将原始数据输入该网络，分别得到历史数据的哈希值和待检测数据的哈希值；计算待检测数据与历史数据哈希值之间的汉明距离，将与待检测数据距离最近的历史数据的检查结果作为待检测数据的检测结果；本发明不仅可以更准确直观地分析特征之间的关系，还降低了属性提取的误差，提高了检测准确率和效率。
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公开(公告)号：CN108347379A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201810146709.0
申请日：2018-02-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/751 , H04L12/715 , H04L29/08
Abstract: 本发明提出一种基于区域集中存储的内容中心网络路由方法，属于通讯技术领域。本发明方法包括：每个区域引入一个控制器，控制器选取一个或多个节点作为本域的特殊节点，各区域的特殊节点负责本域资源的集中存储；当收到兴趣包的边缘节点向本域的控制器发出资源查询请求时，控制器在本域资源中或者通过多域交互的方式在其他区域资源中进行用户需求资源的查找，并根据查找的情况决定兴趣包采取何种路由策略进行传送或者请求失败。本发明通过特殊节点对资源的专门存储，节约存储资源；控制器的集中控制改善多路径转发时造成的冗余流量，单路径转发时可能无法充分利用周围更近的缓存副本问题，从而实现高效路由，整体提高网络性能。
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公开(公告)号：CN103260146B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201310215641.4
申请日：2013-06-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种TD-LTE公众集群系统中的标识管理方法，将公网普通用户与集群用户用随机接入过程中临时小区网络标识TC-RNTI和RRC状态下的网络标识C-RNTI区分开，用户进行非RRC连接情况下进行随机接入时，根据网络中用户发起接入所用的资源不同，分配普通用户标识和集群用户标识；当用户成功完成RRC连接或切换后，用户进行集群业务的申请或进行单播传输，基站根据网络中在线集群用户的小区标识号实现单播通信或者对用户类型进行有效的识别，从而成功的正确的完成集群用户发起的集群业务要求，且拒绝非集群用户的集群业务申请，保证了集群通信的安全可靠性。本发明可应用于TD-LTE基于公众通信网的集群技术领域中。
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公开(公告)号：CN114286307A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202210024353.X
申请日：2022-01-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于矩阵束的信道状态信息(Channel State Information,CSI)的三维联合估计方法。首先，将获得的信道状态信息从子载波、天线、数据包三个维度构成一个三维矩阵。其次，对三维矩阵进行降维处理，并在此基础上进行子载波、天线、数据包之间的平滑处理。最后，对平滑之后的矩阵进行向前向后平均方法，奇异值分解分为信号子空间和噪声子空间。在信号子空间的基础上，使用矩阵束方法。在低计算复杂度的情况下估计出多普勒频移(Doppler Frequency Shift，DFS)，将信号子空间重排后估计到达角(Angle of Arrival，AoA)、飞行时间(Time of Flight，ToF)，并将同一信号的AoA、ToF、DFS配对。本发明设计的三维联合估计算法计算复杂度较低，为实现高精度实时的定位等应用提供了理论基础。
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