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公开(公告)号：CN110138443B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201910486823.2
申请日：2019-06-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/185 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种面向无线中继的无人机航迹和信号发射功率联合优化方法。该方法考虑一个无人机作为中继的无线网络，该无人机在从起始点飞往终点的过程中，将源节点发送的信号转发给目的节点，在无人机信号发射功率受限，飞行时间受限，信息因果约束，以及链路传输速率约束的条件下，通过调整其航迹以及信号发射功率，优化无人机的总能耗。由于所得问题为一个非凸优化问题，难以直接进行求解，本发明使用连续凸近似(Successive Convex Approximation，SCA)方法对问题进行转化和求解。本发明适用于地形比较复杂、地面基站难以部署、或是通信质量差的地区，利用无人机作为移动中继为用户设备提供服务。
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公开(公告)号：CN111314841B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201811639976.8
申请日：2018-12-29
Applicant: 南京龙渊微电子科技有限公司 , 南京邮电大学 , 江苏龙睿物联网科技有限公司 , 淮安龙渊农业科技有限公司 , 嘉兴国自信息科技有限公司
Abstract: 一种基于压缩感知与改进遗传算法的WSN定位方法，涉及WSN定位领域，包括步骤：S1.初始化网络结构，信标节点均匀分布、未知节点随机分布。S2.节点相互通信，信标节点接受未知节点传输数据包。S3.初步根据通信结果缩小定位区域，作为第一阶段的结果。S4.在缩小的区间内划分网络，构建压缩感知模型。S5.求解压缩感知模型，进一步缩小定位区域。S6.在最后的区域中实施改进遗传算法进行定位精度寻优。S7.输出所有节点坐标，完成WSN定位。本专利合理运用压缩感知技术缩小定位区域，并且使用改进遗传算法进行精度寻优，是一种低能耗、高精度的定位方法。
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公开(公告)号：CN112954592A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110183088.5
申请日：2021-02-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种针对D2D‑MEC系统的能耗优化方法，包括如下步骤：S1、定义D2D‑MEC系统内至少包括一个配备有边缘云服务器的基站、一个任务型用户及一个资源型用户；S2、建立任务型用户与边缘云服务器间的蜂窝链路，获取蜂窝链路的链路信道信息；S3、建立任务型用户与资源型用户间的D2D链路，获取D2D链路的链路信道信息；S4、在能耗最小的前提下、将任务型用户内部分计算任务分别卸载至资源型用户及边缘云服务器，实现D2D‑MEC系统的能耗优化。本发明采用缓存加卸载的任务分配方式、结合D2D通信辅助计算，有效地降低了系统总能耗，提高了智能移动设备电池的续航能力，延长了移动边缘网络的使用寿命。
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公开(公告)号：CN112165376A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011095116.X
申请日：2020-10-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L5/00 , H04W52/14 , H04W72/04 , H04B7/0426
Abstract: 本发明公开了一种联合导频分配和上行链路功率分配的方法，首先，为小区内用户随机分配相互正交的导频，小区间复用同一组导频，生成用户到本小区基站和其它小区基站的大尺度衰落系数；再依据导频分配优化问题求解系统中各用户的导频；最后，在导频分配结果的基础上进行上行链路功率分配，获得上行链路导频功率和数据功率。本发明所述方法考虑了用户间公平性，以最大化系统中最差用户的频谱效率为优化目标，可以有效地提高系统中最差用户的性能。
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公开(公告)号：CN111479240A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010439839.0
申请日：2020-05-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种无人机通信系统及基于用户分簇的无线传输方法，基于用户分簇的无线传输方法主要包括以下步骤：对地面用户进行分簇；在能量效率最大时，计算无人机配备的定向天线的最佳波束宽度；在最佳波束宽度条件下，无人机与地面用户进行数据传输。相较于现有技术，本发明同时考虑用户分簇和能量效率两个方面，一方面仅利用地面用户的位置信息，即可精确设定无人机定向天线的波束宽度，其计算复杂度低，适用于各种典型的空对地无线通信场景；另一方面，采用频分多址技术，在簇内用户数约束条件下基于能量效率最大化原则，提高了无人机通信系统的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109874154A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910063831.6
申请日：2019-01-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于深度强化学习的C-RAN用户关联和计算资源分配方法，包括如下步骤：1）建立深度强化学习神经网络，将其信干燥比（SINR）状态、基带单元（BBU）池中计算资源状态和远端射频头（RRH）缓存状态，组合成系统状态作为该神经网络的输入。2）根据输入的系统状态对神经网络进行训练，得到神经网络输出，即系统动作。3）C-RAN按照系统动作进行用户关联和BBU池中计算资源分配，并根据奖赏函数和状态转移矩阵得到该系统动作下的奖赏值和下一时刻系统状态。4）将奖赏值和下一系统状态输入到神经网络中，重复以上步骤，直到奖赏值趋于稳定，从而完成训练过程，根据最后的系统动作进行用户关联和BBU池中计算资源分配。本发明可极大地降低服务时延，提高服务质量，使得实时服务成为可能。
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公开(公告)号：CN109005551A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810756250.6
申请日：2018-07-10
Applicant: 南京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明揭示了一种非理想信道状态信息的多用户NOMA下行功率分配方法，该方法包括如下步骤：针对单小区多用户NOMA下行无线通信系统，所有用户向基站发送上行导频，基站接收用户端发来的导频进行信道估计，获取所有用户的非理想信道状态信息；根据基站获取到的所有用户的非理想信道状态信息，利用用户选择方案对用户进行筛选，并把筛选好的用户组成簇；利用所筛选用户的非理想信道状态信息，计算发送预编码矩阵，依据同一簇中所有用户的总容量最大化原则，然后基站按照求出的最佳功率分配结果发送信号进行信号传输。本方法在非理想信道状态信息下，在系统中采用RZF预编码，将更多的功率分配给弱用户，提高了小区边缘用户吞吐量，维护了系统用户的公平性。
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公开(公告)号：CN108834112A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810605665.3
申请日：2018-06-13
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04W4/70 , H04W72/0473
Abstract: 本发明公开了一种基于NOMA的中继辅助D2D通信系统功率分配方法，该方法包括以下步骤：基站首先获取各个设备之间的理想信道状态信息和D2D发送端和中继处的发送信噪比；基站根据收到的信息求出系统遍历容量的近似表达式，得出在基站处和中继处最优的功率分配系数；基站根据求出的在基站处最优功率分配系数，使用NOMA方案发送信号到中继和蜂窝用户，把最优功率分配系数发送给中继，D2D发送端也向中继发送信号。中继收到传来的信号后，根据从基站处得到的最优功率分配系数，使用NOMA方案发送信号到蜂窝用户和D2D接收端。该方法计算复杂度低，适用于D2D用户与蜂窝用户复用下行频谱资源的情况，能够有效减少D2D用户受到的干扰，提高了系统的和容量。
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公开(公告)号：CN107241765A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710445990.3
申请日：2017-06-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种异构云无线接入网络中的回程压缩与带宽分配方法，该方法按以下步骤进行：1)将异构云无线接入网络中的用户终端分为两组，一组直接接入宏小区基站，称为U1类用户，另一组接入远程天线单元，称为U2类用户；2)基站根据位置信息，分别计算U1类用户到基站以及U2类用户到多个远程天线单元的统计信道状态信息；3)基站利用统计信道状态信息，同时计算最优回程压缩噪声协方差矩阵Ψ*和最优带宽分配系数η*；4)基站根据η*值分配频谱；5)远程天线单元根据回程压缩噪声协方差矩阵Ψ*确定压缩等级。在回程容量和频谱资源受限的情况下，联合优化回程压和带宽分配，可以有效最大化系统可达速率。
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公开(公告)号：CN106851795A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611127480.3
申请日：2016-12-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种物联网环境中基于睡眠模式的低时延传输方法，采用全新控制策略，应用中将部分微小区基站调整为睡眠模式，能够有效节约能量，降低了干扰，同时能够减少时延；并且整个设计控制过程，有效降低了时延和算法复杂度；不仅如此，应用中，针对部分微小区基站采用毫米波回程链路，有效降低了成本。
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