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公开(公告)号：CN114493776B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210065574.1
申请日：2022-01-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/0645 , G06Q30/08 , G06Q20/42 , G06Q20/38
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的多租户分布式租赁卫星网络资源的方法，属于移动通信领域。该方法包括：S1：构建卫星网络资源租赁的多租户商业生态系统；S2：构建基于区块链的卫星网络资源租赁机制，具体包括：S21：构建卫星网络资源的双重租赁机制；S22：构建基于区块链的资源租赁机制；S23：获取参与者的信誉值：先计算参与者的声誉分数，然后结合交易费用来保证参与者的诚实度，最后使用滑动窗口来确保选择的领导者是持续贡献的诚实参与者。本发明将声誉与基于区块链的租赁机制相结合，防止中间实体操纵交易结果，并提高系统的交易吞吐量，减少交易延迟。
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公开(公告)号：CN117151178A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311200741.X
申请日：2023-09-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明为一种面向FPGA的CNN定制网络量化加速方法，属于神经网络领域。该方法包括：对轻量级神经网络进行构建与量化感知训练，并在训练的前向传播时利用改进的参数化裁剪激活PACT对激活值进行预处理；然后利用卷积连续执行方法CEOCO对网络进行重训练，重训练完成之后，对网络进行各种融合操作。最后将融合后的网络部署到ARM+FPGA异构芯片Xilinx Zynq Ultrascale+MPSoC 3EG上进行量化推理加速；本发明在神经网络精度损失可接收范围内的前提下，加速了神经网络在边缘智慧终端的推理速度；比起现有技术，具有更好的网络量化加速效果。
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公开(公告)号：CN116723580A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310565664.1
申请日：2023-05-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种认知无线非正交多址网络资源分配方法；该方法包括：构建EH‑CRN‑NOMA系统模型；根据EH‑CRN‑NOMA系统模型构建最大化次用户总吞吐量优化问题；引入辅助变量对最大化次用户总吞吐量优化问题的优化变量进行简化，得到简化后的优化变量；计算奖励函数，根据奖励函数和简化后的优化变量采用深度强化学习算法求解优化问题，得到资源分配方案；仿真结果显示，本发明所提算法能达到的系统吞吐量以及收敛速度均优于对比算法。
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公开(公告)号：CN116304346A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310298618.X
申请日：2023-03-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F18/22 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G06N3/096 , G06N3/084 , H04L9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦学习和隐私保护的跨域推荐方法，属于跨域推荐技术领域。该方法包括：S1：将不同领域的共同用户进行对齐：分别根据相似度阈值在源域和目标域寻找冷启动用户的相似用户；S2：根据元路径及随机游走策略构建异构信息网络，并将相似用户输入异构信息网络中，提取冷启动用户源域潜在特征，并利用该特征得到用户‑项目交互特征矩阵；S3：在本地构建并训练联邦学习模型，具体是：采用CNN来识别用户‑项目交互特征矩阵，然后采用联邦学习结合同态加密对中间结果进行加密与交换，并采用梯度下降算法对加密的目标进行优化；最后更新模型的梯度与损失函数；S4：利用训练好本地联邦学习模型为用户生成精确的推荐结果。
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公开(公告)号：CN116054921A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310060212.8
申请日：2023-01-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种卫星网络中星间分簇路由方法，属于通信技术领域。卫星网络系统作为一个智能系统，严格遵循最大有效综合利用空间信息资源的系统原则，将不同层次与轨道的各类型卫星综合起来。该系统不仅延申了地面宽带通信，而且衍生出多种优势，例如覆盖范围广与通信距离远等。基于此，本文针对卫星网络系统中链路状态的LSA扩散阶段展开研究，采用卫星网络负载均衡的加权分簇算法并进行优化，实现网络多簇化，以便互相通信，通过对各种算法的仿真，得出负载均衡加权分簇算法更适合LEO/MEO双层卫星网络的分簇区域选择和规划。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113191487B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110469413.4
申请日：2021-04-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式PPO算法的自适应连续功率控制方法，属于深度强化学习领域，包括S1：首先用多个线程代表多个副网络，多个副网络共享一个全局PPO网络策略参数，对所有参数进行初始化；S2：多个线程并发地执行全局PPO网络的策略，平行在各自不同的环境中去收集一定批量的数据信息；S3：多个线程将收集到的样本数据传送给全局PPO网络，多个线程停止收集样本数据；S4：全局PPO网络根据多个线程传递过来的样本数据训练网络，更新策略参数；S5：全局PPO网络更新参数后，停止更新参数，并控制多个线程继续并发地收集样本数据信息，然后重复步骤S4，直到任务结束。
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公开(公告)号：CN109902883B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201910229248.8
申请日：2019-03-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于个性化层次核密度估计的签到位置预测方法，属于数据分析技术领域。该方法包括：S1：利用提取的签到位置数据，建立基于地理空间的二元核密度估计；S2：构建自适应带宽的核密度估计，为每个数据点选择各自的带宽；S3：构建个性化的层次核密度估计；S4：利用梯度下降算法计算出参数值。本发明为用户提供了个性化的签到预测，同时，解决了签到数据太少造成的数据稀疏性问题，贴近实际生活，使得预测的结果更加的准确。
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公开(公告)号：CN113207127B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110464824.4
申请日：2021-04-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W16/10 , H04B17/391 , G06N7/00 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种非正交多址(Non‑Orthogonal Multiple Access,NOMA)系统中基于分层深度强化学习的动态频谱接入方法，属于深度强化学习、NOMA、动态频谱接入、功率控制技术领域，包括以下步骤：S1：构造上行多用户多信道的通信场景；S2：建立信道干扰模型；S3：将通信优先级高的用户优先获得信道使用权，确保接入用户解码成功以及最小化系统丢包数的目标表示为一个优化问题；S4：构建多智能体模型，对S3中优化问题基于马尔可夫决策过程进行建模；S5：采用集中训练分布执行的方式完成策略的更新和执行。本发明提出的方法相较于其它基于AI方法的DSA方案能够获得更快的收敛速度和更低的丢包数，而且连续的发送功率能够获得比离散的发送功率更好的系统性能。
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公开(公告)号：CN113438014A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110755984.4
申请日：2021-07-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于星间通信的低能耗路由方法，属于通信技术领域。该方法包括改进的三维费马点的计算、三目标区域费马点的计算、选取费马点卫星节点和低能耗费马点三维路由算法LEFTR。本发明改进了三维费马点的计算方法，使其更适用于星间通信；提出了三维环境下三个目标区域费马点的直接计算方法。提出了一个费马点节点寻找算法，用于找到充当中转传输的节点。本算法用于计算出费马点后需要寻找充当中转传输节点的时候，使网络传输的能耗更加均衡。提出了适用于卫星通信的高效地域群播算法LEFTR。将算法延伸至多目标区域，利用费马点的特性，构建了一个费马点树，实现了多目标区域的低能耗数据传输。
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公开(公告)号：CN107426820B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201710391811.2
申请日：2017-05-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种认知D2D通信系统中多用户博弈提高能效的资源分配方法，涉及认知无线网络。针对认知网络中多个D2D用户复用多个蜂窝用户的频谱的能效较低的场景，本发明提出一种基于博弈论模型的提高D2D通信系统能效的资源分配方案，在不超过用户通信的干扰门限约束条件，利用非协作博弈模型对系统的资源进行分配，并采用拉格朗日对偶方法和KKT迭代方法来达到最优化用户能效并且达到能效和频谱效率的均衡。
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