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公开(公告)号：CN112800111A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110114662.1
申请日：2021-01-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/29 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于训练数据挖掘的位置预测方法，属于位置预测领域。该方法包括：S1：获取用户‑位置交互数据；S2：分别对用户和位置的特征进行embedding；S3：选择正负样本；S4：使用基于流行度原则和信息量公式的负样本抽样算法抽取部分负样本；S5：通过两种不同的策略来挖掘Hard negative；S6：构建Hard selection strategy来训练负样本；S7：构建NDA‑GAN模型；S8：运用训练好的NDA‑GAN模型进行位置预测，得到TOP‑K排序，预测用户下一时刻可能访问的地点序列。本发明能够更加准确的预测用户将会访问的位置，提高位置预测系统的性能。
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公开(公告)号：CN108364098B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201810129059.9
申请日：2018-02-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明涉及一种天气特征对用户签到影响的度量方法，该方法包含如下步骤：S1：通过历史数据分析找到对用户签到影响较大的天气特征；S2：对找到的历史数据中的天气特征进行高斯拟合并计算签到地点的历史天气得分；S3：选择神经网络；S4：将所述历史天气得分分为训练集和测试集，并对所述神经网络进行学习和训练；S5：对训练好的神经网络通过所述测试集进行测试；S6：将当前的天气特征作为输入，通过训练出的神经网络计算出当前的天气得分。本发明考虑了以前没考虑到的天气特征对用户签到的影响，通过计算用户当前可达地点的天气得分就能很好的预测其下一个兴趣点。
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公开(公告)号：CN107528806B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710305728.9
申请日：2017-05-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明请求保护一种降低FBMC‑OQAM峰均值比的自适应循环迭代预留子载波(SACI‑TR)算法，涉及无线通信系统。本发明基于对FBMC/OQAM产生高峰均值比的本质原因着手，结合其信号结构特性，提出了一种自适应循环迭代预留子载波(SACI‑TR)算法。该算法能通过对输入数据进行自适应学习，自动调节迭代阈值、递推收敛因子，以较小的迭代次数降低FBMC/OQAM信号的PAPR，并不引起信号的失真。进一步，该算法能以较少的迭代次数进入收敛，在另一种层面降低了系统的复杂度，理论分析和数值仿真证实了本文算法的性能。
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公开(公告)号：CN110874437A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201911115322.X
申请日：2019-11-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06F16/9538
Abstract: 本发明涉及一种基于多重兴趣点对排序的个性化兴趣点推荐方法，属于位置推荐领域。该方法包括：S1获取用户隐式反馈签到数据；S2对用户隐式反馈签到数据进行分析，挖掘用户签到数据的空间分布特征，确定用户的活动区域；S3计算用户对于各活动区域兴趣点的偏好，并将用户的历史签到数据划分为三种样本；S4将三种样本数据作为多重兴趣点对排序模型的训练数据，采用随机梯度下降算法对模型参数进行迭代学习，获得用户对不同兴趣点的偏好程度；S5根据用户对兴趣点偏好程度的高低向用户推荐一定数量的兴趣点列表。本发明缓解了签到数据稀疏性的影响，同时有助于挖掘用户具有潜在偏好的兴趣点，从而使兴趣点推荐的精确度得到提升。
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公开(公告)号：CN106162847B
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201610497060.8
申请日：2016-06-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W52/02 , H04W72/08 , H04B17/382
Abstract: 本发明请求保护一种基于多用户多信道感知的频谱共享的能量消耗优化方法，针对多个次用户与主用户同时共享多个信道的认知多址接入系统，次用户能够同时感知和接入多个主用户信道并把对主用户的干扰设计成为一个约束条件。为了减少能量消耗，对感知时间、信道以及功率进行合理的分配。在该方案中，所建立的初始优化问题为非凸整型组合分式规划问题，为了得到最优的感知时间，信道及功率分配，对其进行凸松弛并进一步转化为一个含参数的线性问题，从而得到一种最小化能量消耗的算法。通过改变次用户数目，信道数目，干扰功率门限值以及主用户占用信道概率来评估此方案的性能。相对于多用户多信道的机会频谱接入，该方案能够使系统的能量消耗更少。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106102073B
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201610521736.2
申请日：2016-07-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种异构认知无线网络下行链路干扰对齐方案，涉及认知无线通信系统。针对存在多个用户的异构认知无线网络下行链路中基于干扰对齐(IA)的干扰消除问题，本发明在对多用户异构认知无线网络模型进行分析的基础上，分别为宏小区和认知小区设计了IA方案。该方案利用认知系统的感知能力，并综合运用线性迫零算法和总最小均方误差算法为认知系统设计级联的预编码矩阵和接收滤波矩阵，对跨层干扰和同层干扰进行层层处理，从而实现低功率认知小区与宏小区之间频谱共享。
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公开(公告)号：CN110062359A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910261347.4
申请日：2019-04-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了MTC中基于NOMA短编码块传输的高可靠低迟延无线资源分配优化方法，针对机器类通信(Machine Type Communications，MTC)场景的业务特征和服务质量要求，考虑基于非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA)的MTC中短分组/短编码块传输，MTC中基于NOMA的高可靠低迟延无线资源优化问题。首先，上行传输是基于NOMA的MTC通信的瓶颈，考虑无线蜂窝网络中支持NOMA和高可靠低迟延性能要求，建立了上行无线资源优化的系统模型；然后，分析了上行传输迟延，导出了基于距离的链路可靠性函数；进一步，以迟延、可靠性和带宽为约束下条件，提出了一种最大化中心用户和速率的无线资源分配方法。通过实验仿真在系统所需带宽、吞吐量、能量效率等性能方面都具有优势。
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公开(公告)号：CN109961183A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910213249.3
申请日：2019-03-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种评论信息对用户签到影响的度量方法，首先通过张量分解得到用户每次签到的意图分类，然后通过隐马尔科夫模型对用户的下一步意图进行预测，得到用户的下一步访问意图；对1km范围内的同意图位置进行确定；选择模型参数；基于用户该意图的历史评论数据集构建语料库；通过该语料库来训练LDA主题模型，同时对1km范围内同属该意图的位置的评论数据集构建语料库训练LDA主题模型；分析得到的主题的相似性，利用JS距离求得主题相似性并得到top‑k个预测位置。本发明考虑了用户评论信息对用户下一步位置选择的影响，通过预测用户下一步意图，计算用户历史数据中与当前在范围内的位置主题相似性，预测下一个兴趣点。
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公开(公告)号：CN106162183B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201610524651.X
申请日：2016-07-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N19/166 , H04N19/154 , H04N19/65
Abstract: 本发明请求保护一种在频率选择信道中基于不等错误保护策略的最小化图像无线传输能耗的方法，涉及图像无线传输系统。针对频率选择性衰落信道中的图像传输问题，结合OFDM无线通信的特点，本发明给出了一种基于不等错误保护策略(Unequal Error Protection,UEP)的最小化无线传输整幅图像能耗的方法。首先，分析了OFDM系统发送所有图像数据帧过程中的传输能耗，以及图像数据帧传输中因误比特而产生的失真；在此基础上，通过为图像数据帧不同的部分分配不同的发射功率，并通过信道选择，将数据帧不同部分匹配到不同的信道上；然后，在满足一定质量约束的条件下，来最小化无线传输整幅图像所需的总的系统能量。本方案的方法消耗的能耗更少。
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公开(公告)号：CN106130697B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201610521917.5
申请日：2016-07-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于Bayes估计和数据流间功率分配的联合干扰相位对齐方案。首先，通过Bayes估计获得当前CSI的最佳估计，使得发送端可以获得较好的CSI。其次，在正向通信时，通过最大化期望信号功率与小区间干扰加噪声功率和的比值来设计干扰抑制矩阵；在反向通信时，通过最大化接收端整体的信干扰比来设计预编码矩阵；通过正向和反向通信的迭代计算直到收敛来获得最优的预编码和干扰抑制矩阵。然后，结合适用于干扰对齐的注水功率分配方案。最后，通过对齐发送信号流和接收信号流的相位将数据流间的干扰旋转到目标接收数据流的信号空间中。仿真表明，相对于其他稳健算法而言，无论是在理想CSI还是时延误差CSI，该方案都具有一定的性能优势。
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