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公开(公告)号：CN114363135B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202111567355.5
申请日：2021-12-20
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种OTFS信号处理方法及装置，所述方法包括：在发送端对经过逆傅里叶变换后获得的多组时域数据进行交织操作；其中，所述交织操作为：对所述多组时域数据按行组合为二维矩阵，对所述二维矩阵按列抽取，进行发送；或者对所述多组时域数据按列组合为二维矩阵，对所述二维矩阵按行抽取，进行发送；在接收端对接收到的信号进行解交织操作，并基于解交织得到的数据得到发送端发送的原始信号；其中，所述解交织操作为交织操作的逆向操作。本发明的OTFS信号处理方案能够使得信道矩阵保持良好的稀疏特性，便于QRD解调，降低复杂度。
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公开(公告)号：CN116582855A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310463235.3
申请日：2023-04-26
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04W16/10 , H04W16/14 , H04W24/02 , H04W28/22 , H04W28/24 , H04W28/26 , H04W72/50 , H04W72/543 , H04W72/566 , H04W72/0446 , H04W72/0453 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的5G‑TSN(Time‑Sensitive Networking，时间敏感网络)融合网络切片管理方法及系统，适用于5G‑TSN融合部署场景下，所述方法包括：针对不同类型业务的资源需求特点，创建匹配业务类型的专属切片；基于所创建的匹配业务类型的各专属切片，针对各类型切片的资源请求，以优化无线侧基站的时频资源使用效益为目标，采用预设的深度强化学习算法，基于基站侧的可用时频资源数，对各类型的切片请求进行准入控制及切片资源的分配；采用本发明的技术方案，可以在保证服务质量需求的情况下，进行多类型切片的资源管理，实现基站无线资源效益的最大化。
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公开(公告)号：CN115776725A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211439227.7
申请日：2022-11-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/541 , H04W24/02 , H04W4/70 , H04B7/185 , H04J11/00
Abstract: 本发明公开了一种空天地一体化网络干扰抑制的功率分配方法及装置，该方法包括：针对空天地一体化网络，建立网络内部干扰模型；基于寻找优化问题潜在凸度的对偶内点法算法对所述网络内部干扰模型进行求解，得到空中网络层用户和地面网络层用户功率分配的最优解，实现空天地一体化网络的功率分配，降低不同网络层，以及相同网络层互相之间的干扰。采用本发明提供的技术方案，可以实现对用户的最优功率分配，进而实现用户数据高质量的传输。
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公开(公告)号：CN115776353A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211445977.5
申请日：2022-11-18
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04J11/00 , H04W72/0453 , H04W72/541 , H04W24/02 , H04W4/70
Abstract: 本发明公开了一种复杂电磁环境中的D2D干扰抑制方法及装置，所述方法包括：针对待抑制干扰的通信系统，构建干扰模型；其中，所述通信系统中包括基站，蜂窝用户和D2D用户，且在系统中单小区D2D用户多于蜂窝用户；基于改进的图着色优化算法求解所述干扰模型，得到D2D用户和蜂窝用户信道资源分配比例的最优解，以降低用户之间的干扰以及复杂电磁环境的干扰。本发明所提供的技术方案可以在复杂的电磁环境中降低用户之间的干扰以及复杂电磁环境的干扰，有效改善资源分配的不合理，进而实现高信噪比的抗干扰通信。
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公开(公告)号：CN113316169B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202110498696.5
申请日：2021-05-08
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向智慧港口的UAV辅助通信能效优化方法及装置，该方法包括：构建采用无人机UAV搭载智能反射表面IRS进行辅助通信的MISO‑NOMA通信系统模型；其中，UAV搭载IRS充当中继；将UAV轨迹移动优化问题转化为具有用户速率约束的IRS相移矩阵优化问题；以最大化用户和速率为目标，基于深度强化学习算法，实现IRS相移矩阵的优化，得到最优的IRS相移矩阵，以减少UAV进行辅助通信时的轨迹移动，最终达到降低无人机能耗的目的。本发明通过IRS相移矩阵的变化来优化传统无人机辅助通信，因通信需求带来的移动，从而降低了无人机的能耗，延长了无人机的续航时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115589244A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211130932.9
申请日：2022-09-16
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明提供了一种基于克拉美罗下界和能效优化的波束赋形方法及装置，涉及无线通信技术领域。包括：对接收信号进行建模，推导用户接收端信干噪比表达式、角度估计的克拉美罗下界公式；对单用户和多用户情况下分别对进行CRB公式化简，将待求解问题变为凸优化形式；引入权重因子，将CRB和能效作为优化目标，考虑S I NR、发射功率和用户速率要求因素，进行问题求解，完成基于克拉美罗下界和能效优化的波束赋形。本发明以CRB和能效为目标函数，以满足用户接收信噪比要求和发射功率要求为约束条件，并考虑用户通信速率需求进行问题描述，将其转化为凸优化问题求解，使所求预编码方案实现能在满足服务等级要求基础上以较高准确性和能量效率的绿色通信。
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公开(公告)号：CN114980157A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210405857.6
申请日：2022-04-18
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机中继网络中基于联邦学习的轨迹优化方法及装置，该方法包括：针对多无人机系统，假设无人机系统运行时长为最长飞行时间，将其等比例划分为若干个时隙，在每个时隙中，假定无人机的速度为匀速；然后基于无人机燃料消耗问题，以最大化整个中继网络的容量为目标，构建优化目标模型；中继无人机作为局部端采用强化学习算法进行本地模型训练，获取无人机的最优飞行方向和发射功率，以优化每个时隙内的中继网络容量；基于本地模型训练结果，采用联邦学习实现无人机中继网络中的轨迹优化。本发明基于无人机燃料消耗问题，采用联邦学习进行数据保护，实现了无人机中继网络容量的最大化，可有效提高中继网络的通信性能。
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公开(公告)号：CN114978278A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210468483.2
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种多波束的巨星座卫星频率与功率联合分配方法及装置，涉及无线通信技术领域。包括：建立巨星座卫星多波束的网络模型；确立频带利用率最大化的卫星网络资源分配问题，建立马尔科夫决策模型，确立点波束的资源优化问题；根据点波束的资源优化问题，构建深度神经网络模型；初始化深度神经网络参数，初始化当前价值函数和当前网络Q值；通过多智能体深度强化学习方法，离线训练深度神经网络模型，直至奖励收敛到稳定值，基于训练结果对卫星多波束网络进行频率与功率的联合分配。本发明将卫星各点波束的资源分配最优化问题作为马尔科夫决策过程，基于间歇性训练结果对卫星多波束网络在线执行资源分配，以便使其更加稳定并且快速收敛。
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公开(公告)号：CN114938512A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210435498.9
申请日：2022-04-24
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种宽带容量优化方法及装置，该方法包括：以智能可重构表面RIS取代无小区网络中的部分基站，构建RIS辅助无小区网络系统模型；设计RIS辅助无小区网络系统中的联合预编码问题，通过联合优化基站端的有源预编码和RIS端的无源预编码，最大化用户的和速率；并引入辅助变量：RIS的相移矩阵Θ和预编码向量矩阵W，将联合预编码问题转化为Θ和W的优化问题；分别使用深度强化学习算法对相移矩阵Θ和预编码向量矩阵W进行优化，使Θ和W都取最优解，以最大限度地提高用户的和速率性能，实现宽带容量优化。本发明所提供的宽带容量优化方法可以较好地解决无小区网络的成本和功耗问题。
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公开(公告)号：CN114880113A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210374646.0
申请日：2022-04-11
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种面向材料大数据的计算、传输资源与任务联合分配方法，属于材料大数据技术领域。所述方法包括：对由物联网层、边缘层及云层所组成的系统结构的材料数据收集传输过程进行建模，得到面向材料大数据处理的加权成本模型；引入自适应动态惯性权重因子和非线性收敛因子对鲸鱼优化算法进行改进，基于改进的鲸鱼优化算法对所述加权成本模型进行求解，得到任务分配比例及计算资源、传输资源分配因子的最优解。采用本发明，能够实现材料大数据的高效率、高质量的处理和传输。
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