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公开(公告)号：CN113543071B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202110742975.1
申请日：2021-06-30
Applicant: 南京邮电大学 , 中兴通讯股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车联网环境下异构节点协作边缘缓存方法，方法包括：构建核心服务器、宏基站、路边单元以及各车辆之间的网络边缘缓存模型；将一组流行文件集通过拉链分布建模，按人气下降的顺序排序；利用喷泉码，将所有流行文件进行分块处理，每个流行文件被编码成若干个数据包；以最小化车辆获取总内容所需延迟和成本为优化目标，优化网络边缘缓存模型，对车辆传输内容进行放置，分别在宏基站和路边单元上缓存部分数据包；其中，将流行文件集中的流行文件按照人气由高到低的顺序依次进行缓存。本发明旨在最小化车辆获取总内容所需延迟、成本以及高命中率的情况下，对内容进行协作放置。
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公开(公告)号：CN113377547A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110922867.2
申请日：2021-08-12
Applicant: 南京邮电大学 , 中兴通讯股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种5G边缘计算环境下计算任务智能卸载和安全保障方法，该方法首先考虑用户在卸载过程当中的移动性，估计用户在基站的停留时间，考虑用户在卸载过程当中的移动性，消耗的时延和能量，以及用户向MEC服务器支付的费用，以最大化系统效益为目标，采用Q‑Learning得到用户的卸载方案；其次考虑了基站之间的负载均衡，对用户任务进行优先级排序，为任务指配合适的基站卸载，从而更加有效地利用MEC服务器的计算资源和基站的信道资源；此外还考虑了卸载时用户任务的安全性，对MEC与用户之间传送的数据采用基于多维生物特征的AES加密。
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公开(公告)号：CN115065392A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210561244.1
申请日：2022-05-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B17/336 , H04B17/391 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了脏纸编码条件下实现MISO下行总和速率最大化的波束形成设计方法，步骤依次为：设计波束形成网络，包括深度神经网络模型和波束形成恢复模型；获得深度神经网络模型所需要的训练样本集，并进行优化训练；在深度神经网络模型中利用信道状态信息生成关键向量；在波束形成恢复模型中计算下行功率分配，利用信道状态信息、关键向量与下行功率构造波束成形矩阵。本发明采用脏纸编码和上下行链路对偶知识，有效降低了复杂度，在性能和复杂度上取得了良好的平衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114389730A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111589145.6
申请日：2021-12-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382 , H04W16/28 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和脏纸编码的MISO系统波束形成设计方法，假定信道状态信息是已知的，在脏纸编码条件下，该方法按以下步骤进行：1)设计波束形成网络BFNet，BFNet包括两部分：深度神经网络模型和波束形成恢复模型；2)利用已知算法获得深度神经网络模型所需要的训练样本集，并进行优化训练；3)训练完成后，在深度神经网络模型中利用信道状态信息生成关键向量；4)在波束形成恢复模型中利用上下行链路对偶知识计算下行功率分配，利用信道状态信息、关键向量与下行功率构造波束成形矩阵。
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公开(公告)号：CN113543071A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110742975.1
申请日：2021-06-30
Applicant: 南京邮电大学 , 中兴通讯股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车联网环境下异构节点协作边缘缓存方法，方法包括：构建核心服务器、宏基站、路边单元以及各车辆之间的网络边缘缓存模型；将一组流行文件集通过拉链分布建模，按人气下降的顺序排序；利用喷泉码，将所有流行文件进行分块处理，每个流行文件被编码成若干个数据包；以最小化车辆获取总内容所需延迟和成本为优化目标，优化网络边缘缓存模型，对车辆传输内容进行放置，分别在宏基站和路边单元上缓存部分数据包；其中，将流行文件集中的流行文件按照人气由高到低的顺序依次进行缓存。本发明旨在最小化车辆获取总内容所需延迟、成本以及高命中率的情况下，对内容进行协作放置。
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公开(公告)号：CN117377069A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311333830.1
申请日：2023-10-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/542
Abstract: 本发明公开了一种面向雷达通信双功能系统的主被动协同感知融合方法，包括1、在基站发送的信号中嵌入专用感知符号；2、利用优化问题求解功率分配；3、接收接入点接收被动感知信号，利用白化滤波器对直接路径干扰进行处理，使其变为白噪声；4、接收接入点利用广义似然比检验检测器判断目标是否存在，之后接收接入点与基站将二元判决结果以及目标检测概率传输给融合中心；5、融合中心将接收到的信息进行投票聚合，判断目标是否存在。本发明可以提高目标检测、定位以及环境信息获取和重建的准确性和效率，并有可能显着提高无线通信感知网络的性能。
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公开(公告)号：CN116886141A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310774419.1
申请日：2023-06-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向集成主被动感知通感一体化的目标检测方法，该方法包括步骤一、在双功能雷达通信基站发送的通信信号中嵌入专用传感信号，对传感信号和通信信号分别进行预编码；步骤二、在保证传输总功率不超双功能雷达通信基站预算以及K个用户的信干噪比满足最低要求的情况下，以最大化目标检测概率为目的，得到用于通信信号和传感信号的功率；步骤三、双功能雷达通信基站发射信号给K个用户，在双功能雷达通信基站和R个接收接入点进行接收；步骤四、将接收到的主动回波传感信号和R个接收接入点接收到的被动目标反射信号传输给中央控制器；步骤五、中央控制器将接收到的信号进行重组，利用广义似然比检验检测器判断目标是否存在。
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公开(公告)号：CN113377547B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110922867.2
申请日：2021-08-12
Applicant: 南京邮电大学 , 中兴通讯股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种5G边缘计算环境下计算任务智能卸载和安全保障方法，该方法首先考虑用户在卸载过程当中的移动性，估计用户在基站的停留时间，考虑用户在卸载过程当中的移动性，消耗的时延和能量，以及用户向MEC服务器支付的费用，以最大化系统效益为目标，采用Q‑Learning得到用户的卸载方案；其次考虑了基站之间的负载均衡，对用户任务进行优先级排序，为任务指配合适的基站卸载，从而更加有效地利用MEC服务器的计算资源和基站的信道资源；此外还考虑了卸载时用户任务的安全性，对MEC与用户之间传送的数据采用基于多维生物特征的AES加密。
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