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公开(公告)号:CN104468390B
公开(公告)日:2018-03-23
申请号:CN201410706172.0
申请日:2014-11-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/803 , H04L12/861
Abstract: 目前在软件定义网络中,主要存在两种多控制器的架构模型:分布式多控制器架构模型以及集中式多控制器架构模型。这两种架构模型既有优点,也有不足:分布式多控制架构模型虽然可以有效避免单一控制器在性能和可靠性方面的问题,但在多个分布式控制器之间传递消息的时延较长;集中式多控制器架构模型虽然可以有效的减少控制器之间消息传递的时延,但是仍存在集中化控制的种种弊端。因此本发明中提出了一种分布—集中式的多控制器架构模型来避免之前的架构模型的不足。在这个基础上,还提出了基于分布—集中式架构模型的多控制器负载均衡的方法,使得整个网络的负载可以均衡分配。
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公开(公告)号:CN104469782B
公开(公告)日:2018-03-20
申请号:CN201410549874.2
申请日:2014-10-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明针对移动授权用户频谱感知与其地理位置信息估计问题,设计了一种联合频谱感知与授权用户位置估计方案。此法首次提出了一种自适应视野扩展方法,有效应对由授权用户位置不确定性及静默状态所造成的负面影响,提高了频谱感知性能。基于伯努利随机有限集及贝叶斯序贯估计框架,构造了一种全新的动态空间模型,并设计了一种三段式伯努利滤波机制,在检测授权用户工作状态的同时,估计其地理位置信息,从而显著提升频谱感知性能。同时,实现了时间、频率和空间的频谱复用,从而进一步优化后续频谱资源配置。
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公开(公告)号:CN106788816A
公开(公告)日:2017-05-31
申请号:CN201611089768.6
申请日:2016-11-30
Applicant: 全球能源互联网研究院 , 北京邮电大学 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司厦门供电公司 , 国家电网公司
IPC: H04B17/382 , H04W24/08 , H04W16/14
Abstract: 本发明提供一种信道状态检测方法及装置,通过获取当前检测周期内的系统观测值,根据所述系统观测值和先验信息计算所述当前检测周期的信道估计值和脉冲噪声估计值,根据所述信道估计值和脉冲噪声估计值确定所述当前检测周期内的信道状态。在含有随机脉冲噪声的无线电磁环境下,通过对脉冲噪声的估计,有效消除了信道状态检测过程中的统计信息不确定性,极大限度降低了由于脉冲能量导致的虚警检测,显著提升了复杂电磁脉冲噪声下信道状态检测的准确度。
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公开(公告)号:CN103227761B
公开(公告)日:2017-02-08
申请号:CN201310196377.4
申请日:2013-05-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种多径非高斯噪声信道的信道估计算法,设计了一种联合训练序列数据和观测数据的经验似然估计方法。首先,在信号接收端得到通过非高斯多径信道的观测数据,结合训练序列数据生成辅助变量;其次,依据Owen提出的经验似然理论,把估计问题转为非参数问题,即利用辅助变量生成一定限制条件下的非参数经验似然变量,采用拉格朗日法求解似然变量;最后,通过牛顿迭代算法获得不同信道估计值对应的经验似然值,取最大经验似然值对应的信道估计值即可。以混合加性高斯白噪声和脉冲噪声为例的多径信道估计的MSE和BER效果均很好。
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公开(公告)号:CN106059972A
公开(公告)日:2016-10-26
申请号:CN201610353881.4
申请日:2016-05-25
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: H04L27/0012 , H04B7/0413
Abstract: 本发明一种基于机器学习算法的MIMO相关信道下的调制识别方法,属于通信领域;具体步骤为:首先,将通信发射端的每个数据流分别采用空时编码,每个码字分别通过Nt根发射天线发射出去;然后,根据接收端的相关矩阵和发射端的相关矩阵计算MIMO信道矩阵H;根据MIMO信道矩阵H,计算每个接收天线上的接收信号并进行修正;最后,每根接收天线分别对修正后的信号进行特征提取,针对提取的特征值进行训练测试,计算出该样本属于的调制识别模式;优点在于:对非高斯信道的鲁棒性和泛化能力较强,通过参数迭代可实现更加复杂环境下的调制体制识别;通过提取高阶矩和高阶累积量的特征,在较高信噪比下,信号特征差异明显,便于机器学习算法的分类。
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公开(公告)号:CN102394680B
公开(公告)日:2014-03-26
申请号:CN201110339089.0
申请日:2011-11-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/04
Abstract: 本发明实施例公开了一种波束搜索方法,涉及无线通信技术领域,解决使用多波束切换天线通信系统中波束搜索过程时间复杂度高、能耗高等问题。本发明实施例根据发射端一接收端的波束编号与接收功率相对应的二维曲面,利用无约束直接搜索Powell优化算法进行最优接收功率值的搜索;充分利用波束宽度随着天线阵元数增多而变窄的特性,逐步增多所使用的天线阵元数目,细化波束宽度,最终搜索得到最优收发波束对;在每一轮天线阵元数增多时的搜索过程中,使用合理简化后的Powell优化搜索算法提高搜索效率。本发明实施例主要运用于采用波束赋形(波束形成)技术的无线通信设备中。
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公开(公告)号:CN103117964A
公开(公告)日:2013-05-22
申请号:CN201310007708.5
申请日:2013-01-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明针对60GHz毫米波非线性通信系统提出一种新信号检测方案,该方案基于贝叶斯统计推理机制,可同时有效解决系统非线性畸变及频率选择性多径衰落问题,实现对信道增益以及信源信号进行联合盲估计。本发明设计一种应用于非线性系统的重要性函数,从而克服了非线性特性对于传统贝叶斯方法的限制;进一步基于蒙特卡洛序贯重要性采样MC-SIS思想,通过一系列具有权重的离散粒子逼近实际概率密度分布函数(PDF);最后利用粒子滤波技术实现对码元信号的实时估计与多径信道迭代更新(见附图)。本发明可应用于非线性系统的信号检测,极大提高了系统传输性能。该方法无需训练序列,同时亦可实现信号实时估计与检测。
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