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公开(公告)号：CN101697637A
公开(公告)日：2010-04-21
申请号：CN200910197513.5
申请日：2009-10-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种无线通信技术领域的OFDMA系统中资源分配方法，包括：基站接收用户和中继返回的信道状态信息并初始化用户速率；基站依次为每个用户分配子载波，并更新分配子载波后的用户速率；根据成比例公平性对优先级在先的用户分配子载波，然后重新更新速率；判别子载波是否分配完毕，当还未分配完毕则回到步骤三，否则进入步骤五；为所有用户分别分配下行发射功率并为各个子载波分别分配发射功率。本发明保证多用户成比例的公平性的条件下，引入中继后自适应的分配子载波，功率和中继，最终提升用户间的公平性，并增大系统的吞吐量。
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公开(公告)号：CN101604976A
公开(公告)日：2009-12-16
申请号：CN200910054598.1
申请日：2009-07-09
Applicant: 上海交通大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 一种无线通信技术领域的用于LDPC编码调制系统的比特可靠性映射的校验矩阵预处理的方法，包括生成校验矩阵；根据校验矩阵中的每个比特节点的列重排序；将校验矩阵分为L块列数相等的子矩阵；对分块后的校验矩阵进行重排；得到经过预处理的用于比特可靠性映射的校验矩阵。本发明去除了LDPC编码调制系统中进行比特可靠性映射所需的交织器，编码后序列按照自然顺序映射即可，降低了实现复杂度，大大减少了系统时延，并且由于校验矩阵列交换完全不影响码字性能，系统性能与传统比特可靠性映射实现方法相比完全一样。
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公开(公告)号：CN101442318A
公开(公告)日：2009-05-27
申请号：CN200810202311.0
申请日：2008-11-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 一种无线通信技术领域的基于近似下三角结构校验矩阵的低时延IRA码编码器，其中，校验矩阵预处理模块对校验矩阵的H1部分进行列交换处理，使校验矩阵的H1部分满足近似下三角结构，信息比特缓存模块接收待编码的信息比特，将其缓存，并在接收部分信息比特后即可控制信道编码模块开始编码，信道编码模块根据预处理后的校验矩阵，在信息缓存模块接收部分信息比特后，即可开始进行编码。本发明提早了信道编码开始的时间，减少了传输时延，在编码同时，信息比特继续接收并缓存，二者并行进行，提高了编码器工作的效率，减少了编码时延。
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公开(公告)号：CN101106381A
公开(公告)日：2008-01-16
申请号：CN200710044708.7
申请日：2007-08-09
Applicant: 上海交通大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 一种通信技术领域的分层的低密度校验码译码器及译码处理方法，其中：处理模块的个数等于译码器的并行度k，第一存储单元将本层迭代时信息节点传递给校验节点的软值即比特更新值输出给处理模块，处理模块将本层迭代时校验节点传递给信息节点的软值即校验更新值输出给第二存储单元，第二存储单元将上次迭代中由下一层校验节点传递给信息节点的校验更新值，经第二交织网络传递给处理模块，处理模块再将本次迭代中由信息节点传递给下一层校验节点的比特更新值，经第一交织网络传递给第一存储单元。所述方法中节点信息更新处理采用分层带修正的最小和算法，同时使用了溢出保护方式。本发明大大提高处理效率并减少译码器实现所需的硬件资源消耗。
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公开(公告)号：CN113708892B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202110931646.1
申请日：2021-08-13
Abstract: 本发明提供了一种基于稀疏二分图的多模通用译码方法及系统，包括：步骤S1：对包括LDPC码、极化码以及Turbo码的软译码参数进行配置；步骤S2：根据不同的软译码参数选择不同的硬件模块调度规则，复用一套BP译码单元，根据码型种类对译码数据进行相应的BP迭代译码处理；所述硬件模块调度规则包括：不同的码型采用不同的算法流程调度同一套逻辑算子，实现不同码型的译码。本发明在三种码型的译码进行了算法层面的统一，可兼容4G、5G移动通信标准，大大减少了硬件逻辑资源和调度复杂度，同时具有较低的译码时延和计算复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115473598A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211095495.1
申请日：2022-09-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/391 , H04W16/22 , H04W24/08
Abstract: 本发明提供一种基于压缩感知的宽带无线电环境地图构建方法及系统，包括：步骤S1：根据要构建宽带无线电环境地图的区域建立系统模型；步骤S2：联合利用空间和频域稀疏性将系统模型转换成压缩感知模型；步骤S3：设计空间测量矩阵，并构建频域测量矩阵，将所述空间测量矩阵与频域测量矩阵构成压缩感知模型中的空‑频测量矩阵；步骤S4：求解所述压缩感知模型，恢复区域内各发射源的位置和宽带上的功率谱密度；步骤S5：根据所述区域内各发射源的位置和宽带上的功率谱密度，构建宽带无线电环境地图。本发明能够进一步减少空间采样点和采样数据，在保证高精度的同时降低构建宽带无线电环境地图的复杂度。
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公开(公告)号：CN111867139B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202010640594.8
申请日：2020-07-06
Applicant: 上海交通大学 , 北京东方计量测试研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于Q学习的深度神经网络自适应退避策略实现方法及系统，包括：步骤1：对无人机网络中的网络节点和网络拓扑结构进行初始化，确定树形网络的簇头节点，对退避策略参数初始化后，广播至全网节点；步骤2：全网节点根据初始化后的退避策略参数来更新本地的退避策略；步骤3：簇头节点根据收到的更新信息进行统计，得出网络公平性指标并形成向量，保存进经验池中；步骤4：簇头节点从经验池中提取向量，输入到深度神经网络进行训练，得到真实Q值，将真实Q值与预测Q值进行对比；步骤5：返回步骤2继续执行，当学习策略趋于稳定符合预设条件时，输出退避策略。本发明提高了无人机节点在动态变化网络场景中的通信性能。
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公开(公告)号：CN111954268A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010969113.8
申请日：2020-09-15
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于小型无人机的协作资源再分配方法及系统，包括：步骤M1：由多个UAV-R组成的UAV-WRP为停靠的UAV-RT进行初次无线资源分配；步骤M2：初次无线资源分配结束后，UAV-RT脱离UAV-WRP前去执行任务；步骤M3：当UAV-RT携带资源即将耗尽时，飞回并重新停靠在UAV-WRP侧，UAV-WRP采用一定的资源分配策略对停靠的UAV-RT进行协作资源再分配；步骤M4：当UAV-WRP的剩余资源总量低于预设值时，拆分出多个UAV-R去资源站补充无线资源，重新飞回组成UAV-WRP；本发明可以更加有效的进行无人机资源调度，促进小型无人机之间相互协作，共同完成大型复杂任务。
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公开(公告)号：CN111954230A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910398695.6
申请日：2019-05-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于移动边缘计算与密集云接入网融合的计算迁移与资源分配方法，包括基于网络功能虚拟化，将云接入网中的基带处理功能和移动边缘计算中的边缘服务器功能进行虚拟化，整合为统一的边缘云；根据智能移动设备的任务队列长度，确定计算任务在本地和在边缘云执行的比例；对需要在本地执行的任务，确定智能移动设备的本地计算频率；对需要在边缘云执行的任务，确定智能移动设备接入的基站，分配的子信道以及发射功率大小；根据计算任务在边缘云中的队列长度，分配智能移动设备相应的基带处理资源和边缘服务器资源。本发明能够在计算任务队列保持稳定的前提下，优化智能移动设备和边缘云总的能量效率，提升网络的计算资源和无线资源利用率。
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公开(公告)号：CN111867139A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010640594.8
申请日：2020-07-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Q学习的深度神经网络自适应退避策略实现方法及系统，包括：步骤1：对无人机网络中的网络节点和网络拓扑结构进行初始化，确定树形网络的簇头节点，对退避策略参数初始化后，广播至全网节点；步骤2：全网节点根据初始化后的退避策略参数来更新本地的退避策略；步骤3：簇头节点根据收到的更新信息进行统计，得出网络公平性指标并形成向量，保存进经验池中；步骤4：簇头节点从经验池中提取向量，输入到深度神经网络进行训练，得到真实Q值，将真实Q值与预测Q值进行对比；步骤5：返回步骤2继续执行，当学习策略趋于稳定符合预设条件时，输出退避策略。本发明提高了无人机节点在动态变化网络场景中的通信性能。
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