-
公开(公告)号:CN116233009A
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202310259962.8
申请日:2023-03-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L47/125 , H04L67/1001 , H04L45/76
Abstract: 本发明公开了一种面向SDMANET的多控制器负载均衡算法,为了应对SDMANET节点任意移动导致的拓扑变化,将交换机分为四种情况,根据控制链路状态判断交换机处于哪种情况并执行对应策略。为了提高SDMANET控制链路质量,监测交换机与各个控制器之间的链路质量,并计算交换机迁移前后对应控制链路质量的变化。为了减少交换机迁移次数,考虑控制器负载的均衡程度,负载越均衡因控制器过载导致需要迁移交换机的情况就越少。为了避免因节点移动导致不必要的迁移,根据交换机的位置和移动速度计算其在对应控制器通信范围内能够运动的时间。联合上述几个方面计算出需要源控制器、目的交换机和目的控制器,通过较少次数的迁移交换机提高控制链路之质量,提高SDMANET控制平面性能。
-
公开(公告)号:CN114915625A
公开(公告)日:2022-08-16
申请号:CN202110172849.7
申请日:2021-02-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L67/10 , H04L41/0893
Abstract: 本发明实施例提供了一种卸载策略确定方法及装置。方案如下:针对HMEC系统中的每一用户设备,计算对待计算任务进行卸载的卸载损耗最小值;将HMEC系统中卸载损耗最小值小于预设卸载损耗阈值的用户设备确定为卸载集合中的第一用户设备,并将HMEC系统中卸载损耗最小值不小于预设卸载损耗阈值的用户设备确定为第二用户设备;针对卸载集合中的每一第一用户设备,根据卸载偏好值,确定与该第一用户设备匹配的目标服务器;根据上行数据传输速率,确定该第一用户设备对应的目标信道;得到HMEC系统每一用户设备对待计算任务的第一卸载策略。通过本发明实施例提供的技术方案,实现了针对HMEC系统中用户设的待计算任务的卸载策略确定。
-
公开(公告)号:CN114636965A
公开(公告)日:2022-06-17
申请号:CN202210257636.9
申请日:2022-03-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的阵列增益和相位误差校准方法,包括两个步骤:使用神经网络线下训练和使用分组校准策略线上校准;所述的神经网络由前置的信噪比分类网络和后置的两套误差校准网络组成,误差校准网络由增益校准网络和相位校准网络组成;所述的分组校准策略即将天线阵列划分为多个阵元数目大小与训练好的神经网络所匹配的子阵列,再多次应用神经网络获得增益和相位误差。本发明的方法可以很好的达到校准精度和校准复杂度之间的平衡,基于神经网络输入向量的数据特性,提出一种分组校准算法,使得神经网络不需要被重复训练就可以被应用于不同阵元数目不同形状的天线阵列,减少了算法的实际应用成本。
-
公开(公告)号:CN114626298A
公开(公告)日:2022-06-14
申请号:CN202210246271.X
申请日:2022-03-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06N3/08 , H04L67/12 , H04W4/40 , G06F111/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种无人机辅助车联网中高效缓存和任务卸载的状态更新方法,首先,为达到全方面保证自动驾驶的安全性的目的,同时考虑计算使用的缓存模型的新鲜度与计算卸载过程的新鲜度,作为车辆的状态更新的信息新鲜度,其次,结合车辆边缘计算、缓存和无人机三种技术,设计了一个通过在动态环境中对缓存更新、用户关联、资源分配做出决策,来解决最小化系统能量消耗,保证信息时效性的策略。最后,使用深度强化学习算法,采用以深度确定性策略梯度为基础的算法,将经验缓存池进行划分,从两个不同的缓存池中按比例选取经验训练神经网络,从而加快了收敛速度,减小了收敛后的奖励震荡,提高了收敛后的奖励值,提升算法性能。
-
公开(公告)号:CN111458676B
公开(公告)日:2022-03-29
申请号:CN202010148361.6
申请日:2020-03-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于级联神经网络的波达方向估计方法及装置,基于接收的来自多个信号源的信号,确定所接收信号的协方差矩阵;对协方差矩阵进行特征值分解,得到特征值向量;将协方差矩阵中的元素转换为归一化实向量,得到协方差信息向量;将特征值向量和协方差信息向量输入预先训练完成的级联神经网络,得到针对各个信号源的信号的波达方向角;级联神经网络包括信噪比分类网络和波达方向估计网络,波达方向估计网络包括高信噪比估计子网络和低信噪比估计子网络;信噪比分类网络的输出结果为高信噪比激活高信噪比估计子网络;信噪比分类网络的输出结果为低信噪比激活低信噪比估计子网络。能够适用于广泛的信噪比范围。
-
公开(公告)号:CN111935550B
公开(公告)日:2021-10-12
申请号:CN202010785684.6
申请日:2020-08-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N21/462 , H04N21/262 , H04N21/6375 , H04N21/647
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于时效性的数据包调度方法、装置及电子设备,其方法包括:数据接收端接收数据发送端发送的当前数据包;对当前数据包进行校验得到校验结果;计算当前数据包的AOI;将当前数据包的AOI,重传次数以及校验结果,确定为当前数据包的状态;计算当前数据包的状态转移概率,构建状态转移矩阵;计算当前数据包的丢包率;基于当前数据包的状态、获取的动作向量、状态转移矩阵,当前数据包的AOI以及丢包率,构建马尔可夫模型;利用马尔可夫模型得到当前数据包的重传策略;将当前数据包的重传策略发送给数据发送端,数据发送端根据当前数据包的重传策略发送对应的数据包。本发明实施例,能够给提高数据解码播放的实时性。
-
公开(公告)号:CN113484821A
公开(公告)日:2021-10-08
申请号:CN202110759477.8
申请日:2021-07-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种新型虚拟阵列结构及其DOA估计方法,将互素线性阵列沿着与自身所在直线呈一定角度的方向作匀速直线运动,其两个子阵被控制在不同的固定时延处进行信号采样,然后分别针对两个子阵进行综合信号处理,即可获得两个虚拟平行四边形子面阵,两子面阵联合在一起形成一个一般化的虚拟互素平行四边形阵列,将互素线性阵列的阵列孔径扩展至二维,实现二维DOA估计。本发明充分利用各时延处的接收信号,创造虚拟阵元,实现运动场景下一维互素线性阵列的二维DOA估计,提高方法的自由度和估计精度以及可实用性。同时,本发明提出了一种适配于虚拟平行四边形阵列的解耦合的降复杂度的MUSIC(DRC MUSIC)算法,在保证精度的同时极大地降低算法计算复杂度。
-
公开(公告)号:CN113316091A
公开(公告)日:2021-08-27
申请号:CN202110589360.X
申请日:2021-05-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供的一种应用于无人机集群的信息发送方法及装置,可以通过无人机集群中的各无人机每间隔预设时长向周围的多个邻居无人机广播一次自身的属性信息,根据自身的属性信息和接收到的周围的多个邻居无人机的属性信息,计算各无人机自身的节点度;通过无人机集群中的各无人机向周围的多个邻居无人机广播自身的节点度,以使无人机集群中的各无人机将自身和周围的多个邻居无人机中节点度最高的无人机认定为簇头,将与簇头通讯的周围的邻居无人机认定为簇头的簇成员;当簇头和/或簇成员产生数据时,通过簇头进行数据的发送。实现通过去中心化的方法进行无人机集群的分簇,从而避免无人机集群拓扑变化频繁,导致链路不稳定和数据包丢失。
-
公开(公告)号:CN112073131B
公开(公告)日:2021-08-17
申请号:CN202010747039.5
申请日:2020-07-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/382
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种基于相位差分布曲线解析表达的频谱感知方法及相关设备,所述方法包括:对接收端接收到的接收信号进行采样处理;所述采样处理得到若干采样点;计算相邻两个采样点的相位差,得到第一相位差概率分布;对第一相位差概率分布进行特征量提取,得到判决统计量;根据判决统计量,确定检测门限;将判决统计量与检测门限进行比较,若判决统计量大于检测门限,则判定主用户信号存在;反之,则判定主用户信号不存在。本申请在无线通信系统频谱感知中引入基于相位差分布曲线解析表达的频谱感知机制,有效提高了频谱感知的有效性与可靠性;此外,还提出了采样倍频估计方案,可快速估计未知频率信息,实现盲频谱感知。
-
公开(公告)号:CN111416647B
公开(公告)日:2021-08-06
申请号:CN202010264146.2
申请日:2020-04-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种波束追踪方法。在该波束追踪方法中,发端无人机接收收端无人机反馈的运动状态信息;根据所述收端无人机的运动状态信息确定发端无人机到所述收端无人机的波束角;根据所述波束角从预先设置的码本中选择码字;其中,所述预先设置的码本包括至少两层子码本,其中,每一层子码本对应一个激活子阵列尺寸;每一层子码本包括至少两个码字,其中,每个码字对应一个波束角;根据所选择码字对应的激活子阵列尺寸以及波束角确定自身定向阵子圆柱共形天线的激活子阵列以及波束赋形向量;以及利用确定的波束赋形向量进行信息传输。本说明书的一个或多个实施例还提供了收端无人机的波束追踪方法、码本生成方法以及相应的波束追踪装置和码本生成装置。
-
-
-
-
-
-
-
-
-