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公开(公告)号：CN119012390A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411091394.6
申请日：2024-08-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/50 , H04W24/02 , H04W4/44 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L67/12 , G06F9/50 , G06N3/092 , G06N3/098
Abstract: 本发明涉及一种车联网中数字孪生体的构建和资源分配方法，属于车联网技术领域。该方法在于：提出一种基于群体学习的精确数字孪生构建方案，构建精确数字孪生体；基于所构建的数字孪生体，通过任务划分协同处理机制将车辆的计算任务部分卸载至路侧单元或资源空闲车辆进行处理；联合优化系统性能、卸载决策以及辅助车辆和路侧单元的计算资源，使数字孪生辅助边缘计算系统服务于车载计算任务处理的总时延和计算能耗加权总和最小；通过数字孪生辅助的多智能体分类的近端优化策略算法来求解所建立的联合优化问题，获得最优卸载决策。本发明能够实现对车联网中数字孪生体同步时延和任务卸载的优化，进而提升系统整体性能。
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公开(公告)号：CN119004328A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411091403.1
申请日：2024-08-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于时空变分自编码器的工业物联网异常检测方法，属于计算机技术领域。其包括：从工业物联网的网络中提取关键性能指标时间序列数据；通过基于Fast‑DTW的多头图注意力网络相关性提取模型捕捉时间序列数据中的空间信息；采用基于监督对比学习的TCN‑VAE异常检测模型学习数据正常特征，并利用时空信息提升异常检测模型对数据特征的学习能力；构建监督对比损失，再结合重构损失、KL散度定义总损失函数，并基于总损失函数对TCN‑VAE异常检测模型进行训练；通过模糊熵加权求和计算异常得分，并根据异常得分判断网络状态以完成检测。本发明考虑网络数据中的特征相关性信息和时间信息，提升了检测准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN114520699A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202111682202.5
申请日：2021-12-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B17/391 , H04L25/02
Abstract: 本发明涉及无线通信领域，具体公开了一种可重构智能反射面辅助的低复杂度毫米波信道估计方法，包括以下步骤：S1、建立了RIS(Reconfigurable Intelligent Surfaces，RIS)辅助毫米波通信系统模型，将RIS反射单元连接L型RF(Radio Frequency,RF)链，利用RIS端连接RF链单元的接收信号和BS(base station，BS)端接收信号，对其补零后使用2D‑FFT算法得到其二维空间谱，进行角度粗估计；S2、为进一步提高角度估计精度，对补零后的接收信号，进行角度旋转，再使用2D‑FFT算法得到其二维空间谱，利用谱峰和最优旋转角得到更精确的角度估计；S3、使用S2得到的二维空间频谱的谱峰和其对应的幅角得到路径增益估计，利用以上得到的角度和路径增益恢复出用户到RIS和RIS到BS的信道矩阵。
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公开(公告)号：CN109904606A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910191278.4
申请日：2019-03-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H01Q1/38 , H01Q1/48 , H01Q1/50 , H01Q1/52 , H01Q5/10 , H01Q5/28 , H01Q5/307 , H01Q21/00 , H01Q21/06
Abstract: 本发明公开了一种高隔离度三频四单元MIMO天线，它包括：介质基板、四个天线辐射单元、四个同轴馈电头、接地板、两个中间开缝Y型枝节、四个矩形地板缝隙；其天线辐射单元采用了两个天线辐射段结构设计，包括：呈倒“乙”形弯折线条状为第一天线辐射段、呈“L”形弯折线条状为第二天线辐射段；四个天线单元分别放置在介质基板的四角，背对背放置。本发明MIMO天线工作频率为2.5GHz、3.5GHz、5.8GHz，可应用于WLAN(2.4GHz和5.8GHz)、5G(3.5GHz)通信，且该天线具有高隔离度，在高于2.4GHz频段内，天线单元间获得了超过15dB的隔离度。该MIMO天线整体尺寸较小、设计简单、带宽带、易于批量加工生产、制造成本低。
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公开(公告)号：CN104486767A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410767493.1
申请日：2014-12-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W16/14
CPC classification number: H04W16/14
Abstract: 本发明涉及一种异构蜂窝网络中基于分簇的动态ABS干扰抑制方法，属于无线通信技术领域。该方法首先计算密集小蜂窝之间的干扰权重，确立小蜂窝网络间的干扰关系，即小蜂窝间是否存在干扰边，从而建立关于小蜂窝干扰关系的干扰图；然后基于建立的小蜂窝干扰图，将小蜂窝分配到K个簇中，在分配过程中保证簇间的干扰权重最大，最后为不同的簇分配不同的频带资源。为了进一步减少簇内干扰，对簇内的小蜂窝采取了交叉式动态ABS分配方法，簇内小蜂窝基于负载的大小分为两组，根据两组的负载，用户平均传输速率信息，动态的调节组间的ABS比例，从而进一步降低了簇内小蜂窝的干扰，提高了资源利用率，从而提高了系统的吞吐量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103561446A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310507606.X
申请日：2013-10-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种适用于车载自组织网络的路由方法，涉及车载无线网络技术领域，本路由方法分为将路由分为两个阶段，首先源节点产生L个副本，第一个执行副本分发策略，根据当前道路拓扑确定副本传输方向和副本分发个数；第二个阶段选择效用值高的节点携带副本，效用值根据当前车辆的速度、运动方向、距离目的节点的距离组成效用函数计算而来；并提出了邻居节点连接时间预测函数，用于减少网络中频繁发送的hello包。本路由方法提高了数据投递率，减小了时延和开销，增强了数据包转发的稳定性、及时性和可靠性。
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公开(公告)号：CN103455783A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310421100.7
申请日：2013-09-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K7/00
Abstract: 本发明公开了一种用于RFID系统中的基于低冗余搜索树的标签防碰撞方法，本方法基于返回式动态搜索树防碰撞方法为基础。为减少询问次数，提出了“一问两答”询问方式，即碰撞标签根据最高碰撞位比特分别在第一个时隙或第二个时隙响应；为减小询问命令长度，用计数器替代标签中的前缀匹配电路，不再需要前缀作为询问命令的标识参数；预测识别可在只有一个碰撞比特时识别两个标签；标签屏蔽机制可避免对已成功识别的标签再次进行识别。本发明可解决识别过程中因询问次数过多、询问命令过长而产生大量冗余数据导致通信开销过大的问题。
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公开(公告)号：CN119833963A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510040996.7
申请日：2025-01-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H01Q15/00
Abstract: 本发明涉及电磁超材料设计领域，特别涉及一种基于几何相位原理的反射型相位梯度超表面，由反射型相位梯度超表面单元线性排列组成，反射型相位梯度超表面单元包括：金属图案层、介质层、接地金属层，介质层设置在金属图案层和接地板金属层之间；本发明在8.00GHz～18.00GHz范围内具有10dB以上的RCS缩减，最大的缩减量可以达到36.78dB，具有RCS缩减效率高，低剖面，体积小，易于加工等优点。
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公开(公告)号：CN119031417A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410988737.2
申请日：2024-07-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W28/084 , H04W72/53 , H04W72/50
Abstract: 本发明涉及一种网络切片场景中虚拟网络功能的数字孪生体动态部署方法，属于移动通信技术领域。该方法包括：构建数字孪生辅助的网络切片架构，通过数字孪生服务器构建每个VNF的数字孪生体，并实时维护和更新VNF孪生体；VNF服务器和DT服务器关联交互，在计算、内存、带宽的多维资源约束下，以最小化VNF数字孪生体的传输、构建和信息同步时延为目标，建立优化问题，采用MAPPO求解最优的VNF数字孪生部署策略；引入基于迁移学习的方法为动态迁移的VNF选择新的DT部署方案，以降低VNF数字孪生体更新时延问题。本发明能够实现网络切片场景下VNF数字孪生体的动态部署和迁移，提高了VNF数字孪生体的部署效率和准确性。
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公开(公告)号：CN117786613A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311810972.2
申请日：2023-12-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06F17/11
Abstract: 本发明涉及一种有限样本下变刀具悬伸量的铣削稳定性预测方法，属于铣削加工技术领域。本发明首先测量源悬伸量的刀尖动力学和切削力系数，得到大量低可信度极限切削深度理论值；然后，采用最大熵自适应采样策略，通过颤振实验获取有限的高可信度极限切削深度实验值，引入仿射变换更新低可信度数据，进而结合高可信度数据建立铣削稳定性的协同克里金预测模型；最后，定义源悬伸量预测的变可信度数据为目标悬伸量的低可信度数据，基于平均绝对百分比误差进行自适应采样，依次测量高可信度极限切削深度值，结合仿射变换建立目标悬伸量铣削稳定性协同克里金预测模型。本发明通过引入有限的实验反馈信息，提高了铣削稳定性预测精度并最小化实验次数。
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