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公开(公告)号：CN119211967A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411340736.3
申请日：2024-09-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于无线通信领域，具体涉及一种多RIS协同辅助的用户中心化网络速率优化方法，包括构建以用户为中心的多RIS辅助的密集基站部署无线通信系统；以用户可达速率最大化为目标，数学建模一个非凸、多变量耦合的无线资源分配问题；通过交替迭代优化思想，利用拉格朗日对偶理论、分式规划法等方法，将原复杂难求解优化问题转化为分别求解用户多关联、基站发射波束赋形设计、多RIS协同相移矩阵设计三个子问题；本发明考虑关联不同基站和RIS的情况下，最大化用户多链路可达和速率，降低了基站和用户之间视距链路被阻塞时的影响，实用性较强。
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公开(公告)号：CN117979323A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410157830.9
申请日：2024-02-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种智能反射面辅助NOMA通信系统的有效容量优化方法，属于无线通信领域。该方法包括：构建多用户下行链路智能反射面辅助的NOMA通信系统；根据串行干扰消除技术得到用户的解码规则及顺序，对系统有效容量进行数学建模，得出有效容量表达式；根据智能反射面辅助的NOMA通信系统构建系统和有效容量最大化的资源分配问题：通过交替优化思想，分别求解功率分配问题、相移优化问题、用户配对问题资源；输出调度结果：根据实际处理结果与交替优化思想，迭代求解最优功率分配、相移矩阵和用户配对策略，得到系统最大和有效容量；本发明提高了智能反射面辅助NOMA通信系统的有效容量，减少统计时延对数据传输的影响，实用性高。
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公开(公告)号：CN119835606A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510008670.6
申请日：2025-01-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W4/02 , H04W12/80 , H04B17/391 , H04B17/345 , H04K3/00
Abstract: 本发明涉及一种面向信息安全的无人机轨迹优化方法，属于通信技术领域。该方法包括：建立包含多用户、无人机、禁飞区、窃听者和目标的系统框架；接着，建立无人机移动模型、多用户信道模型，并定义性能指标。然后，根据窃听者位置和信道特性，建立干扰模型以降低窃听效果，同时确保无人机间安全距离。以此为基础，构建以最大化通信速率、覆盖率，最小化窃听效果为目标的优化问题。采用块坐标下降法分解问题，结合连续凸逼近技术迭代求解。通过交替优化无人机轨迹，更新变量和约束，确保算法收敛至全局最优。本发明方法提高了任务执行效率和安全性，具有重要理论与应用价值。
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公开(公告)号：CN119767030A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411827921.5
申请日：2024-12-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种轻量级视频语义通信方法，属于通信与人工智能领域。旨在解决现有视频传输方法在带宽资源有限或信道条件恶劣时，传输效率和可靠性下降的问题。该方法采用深度神经网络，将视频帧之间的运动矢量和残差进行建模，实现运动估计和补偿，并利用基于Swin Transformer和ECA‑Net的联合信源信道编码解码器，在低信噪比条件下也能确保稳健的传输性能。本发明引入了轻量级的光流估计网络和高效的信噪比自适应模块，降低了模型复杂度和推理时间，使其更适用于边缘设备。该方法克服了传统通信的“悬崖效应”，在低到中等信噪比水平下展现出优于现有模型和传统通信系统的性能，具有低复杂度和快速推理时间的特点。
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公开(公告)号：CN119210540A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411342661.2
申请日：2024-09-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/04 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/042
Abstract: 本发明属于无线通信领域，涉及一种基于智能角度地图的毫米波通信系统波束对齐方法，包括：构建智能反射面辅助的毫米波通信系统模型；构建以最大化模型的和速率为目标的多变量耦合的无线资源优化问题；将无线资源优化问题转化为关于角度域参数的优化问题；根据关于角度域参数的优化问题构建数据集；构建Transformer模型，根据数据集训练Transformer模型；获取用户位置信息，将用户位置信息输入训练好的Transformer模型，得到估计的角度信息，根据估计的角度信息完成波束对齐；本发明通过将主动‑被动波束赋形相关参数完全转化成角度的形式，实现波束角度信息估计，极大程度的降低了问题的复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118748564A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410736711.9
申请日：2024-06-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/0456
Abstract: 本发明涉及一种防窃听的通感一体化波形设计方法，属于通信技术领域，包括以下步骤：通过在目标时刻的基站需求，确定出通信信号和雷达信号的动态系数；通信信号和雷达信号根据基站的实际需求在进行动态加权，在满足通信用户信干噪比高于阈值和雷达波束约束的前提下，最小化窃听者处的信干噪比。采用SDR和分数规划方法来解决该优化问题，并通过仿真结果展示了在保障系统安全性的前提下，如何权衡雷达目标探测和通信传输的性能。
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公开(公告)号：CN118585949A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410620134.7
申请日：2024-05-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/25 , H04L1/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提出了一种基于多尺度特征自适应融合的语义通信方法，涉及通信与人工智能领域。所述方法包括采用基于多尺度特征融合注意力模块的语义编码器和语义解码器对语义样本序列进行处理，从而得到相应的估计语义样本序列。本发明对传统基于SE‑ResNet的注意力模块进行改进，通过引入不同尺寸的卷积核，在保持残差学习特点的同时，增加了网络对多尺度特征的捕获能力。将批量归一化层放置在了激活函数之前，解决了模型不收敛的问题，对网络的学习动态产生积极的影响。仿真实验结果表明，相比传统通信方法和现有的语义通信技术，本发明能够在保持传输效率的同时，显著提高语音信号的恢复精度，特别是在复杂的信道条件和低信噪比环境中。
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公开(公告)号：CN116489679A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310450801.7
申请日：2023-04-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种以用户为中心的密集高频无线通信网络中的用户多关联方法，属于无线通信领域，包括以下步骤：S1：构建一个以用户为中心的密集高频无线通信网络模型；S2：以最大化用户可实现的下行链路速率为目标，将密集高频无线通信网络中用户多关联问题建模为一个基于多参数条件约束的优化问题；S3：将所述优化问题拆分为三个子问题，分别为用户‑基站的多关联问题、智能中继的选择问题和多链路的功率分配问题；S4：初始化优化问题的参数；S5：将S3中三个子问题进行联合迭代优化，直至收敛，得到原始优化问题的紧密近似解甚至最优解，包括用户‑基站的关联方案、智能中继的选择方案以及多链路的功率分配方案。
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公开(公告)号：CN116367192A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310233830.8
申请日：2023-03-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W24/02 , H04B17/391 , G06F17/16
Abstract: 本发明属于信息安全领域，具体涉及一种基于IRS辅助的多天线通信系统鲁棒能效优化方法，包括：构建IRS辅助蜂窝通信系统安全传输模型；建立以系统能效最大化为目标的非凸、多变量耦合鲁棒资源分配问题；利用连续凸近似方法、S‑Procedure方法、Schur补引理和一阶泰勒展开式将非凸目标函数和含参数摄动的鲁棒约束分别转化成凸函数和确定性约束；将原问题转化成基站主动波束优化子问题和IRS被动波束优化子问题进行求解，得到资源分配方案；本发明考虑所有传输链路信道不确定性和多个窃听者的影响，建立多天线通信系统，能最大化的保证合法用户的通信质量和最大化系统的能量效率，具有较强的鲁棒性和安全性。
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公开(公告)号：CN118916761A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411031310.X
申请日：2024-07-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/211 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06F16/735 , G06F16/9535
Abstract: 本发明属于互联网用户偏好预测技术领域，具体涉及一种基于数据去偏的用户偏好预测方法；该方法包括：获取视频数据和用户数据；采用嵌入层对视频数据和用户数据进行处理，得到用户嵌入和视频嵌入；对用户嵌入和视频嵌入进行去偏处理，得到去偏用户嵌入和去偏视频嵌入；采用特征筛选层对用户嵌入、视频嵌入、去偏用户嵌入和去偏视频嵌入进行处理，得到用户特定特征重要权重和视频特定特征重要权重；采用因子分解机对用户特定特征重要权重和视频特定特征重要权重进行处理，得到用户兴趣表示向量；将用户兴趣表示向量输入到输出层进行处理，得到用户偏好预测结果；本发明可准确有效的进行用户偏好预测，提高了用户偏好预测的准确性。
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