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公开(公告)号：CN110177066B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201910340478.1
申请日：2019-04-25
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 上海瀚讯信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种5G NR系统中的大频偏估计方法，包括：在SSB块的3个符号位置处提取DMRS信号；对第1、2个符号位置的DMRS信号分别进行频域信道响应的测量；对所述频域信道响应进行平滑消噪和按多径能量进行修剪；估计第一相位差和第一频偏；对第2、3符号位置的DMRS信号进行频偏尝试补偿；对补偿得到的DMRS信号重复所述步骤S2‑S4得到第二频偏，根据第二频偏得到频率偏移。本发明还提供了一种5G NR系统中的大频偏估计装置。本发明的大频偏估计方法，可在高铁环境下1个SSB信号块内完成对大于子载波间隔频偏的估计，可以提高频偏估计范围以及估计的精度，进而改善高铁下的5G NR通信质量。
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公开(公告)号：CN117335907B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202311152634.4
申请日：2023-09-07
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04B17/382 , H04W4/029 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种基于射频转发的电磁空间感知和构建方法，包括以下步骤：构建无线传输网络，包括管理中心和多个终端设备；所述管理中心将感知任务和构建任务部署给所述终端设备；执行感知任务的所述终端设备在第一频段进行侦测，并将侦收到的非合作辐射源发出的信号分为第一路目标信号和第二路目标信号；执行感知任务的所述终端设备将所述第二路目标信号转频放大后通过第二频段发送，同时对所述第一路目标信号进行初步分析，并将分析结果中的特定数据发送给所述管理中心进行集中式融合处理；执行电磁空间构建任务的所述终端设备获取所述第二路目标信号，构建虚电磁空间。本发明能够对电磁空间进行持续感知，并实时构建虚电磁空间。
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公开(公告)号：CN119212005A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411201213.0
申请日：2024-08-29
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的多智能体动态决策方法，应用于包括边缘服务器和多个用户设备的边缘计算网络，包括以下步骤：以每个所述用户设备为一个智能体，将所述边缘计算网络中的任务卸载过程抽象为多智能体部分可观察马尔可夫决策过程；定义任意所述用户设备的任务卸载效益为其获取的边缘计算收益减去其边缘卸载成本；利用结合注意力机制的DDPG算法求解所述多智能体部分可观察马尔可夫决策过程，获得使每个所述用户设备均达到纳什均衡下其自身所述任务卸载效益最大化的最优卸载决策。本发明综合考虑物联网中用户设备的计算需求和物联网环境的动态变化，为每个用户设备提供了灵活、高效和实时的计算卸载决策。
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公开(公告)号：CN119212000A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411201307.8
申请日：2024-08-29
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种雾网络中基于时延和能耗优先级的资源管理方法和装置，其中，方法包括：基于用户对本次计算卸载的满意度和用户对雾节点的支出确定用户效用函数；基于雾节点从用户处获得的直接收益和雾节点根据任务卸载比率的能耗成本确定雾节点效用函数；以所述用户效用函数和雾节点效用函数最大化为目标构建斯塔克伯格博弈模型；利用反向归纳法对所述斯塔克伯格博弈模型进行求解，得到用户最优卸载和雾节点最优定价策略；采用所述用户最优卸载和雾节点最优定价策略对雾网络进行资源管理。本发明可以获得不同任务需求下雾节点最优定价策略和用户最优雾节点选择策略。
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公开(公告)号：CN116017576A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211722405.7
申请日：2022-12-30
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04W28/08 , H04W28/086 , H04W28/14 , H04W4/44 , H04L67/1097 , H04L67/12 , H04L67/10
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链与边缘计算的车辆网络中合作性资源优化方法，包括以下步骤：建立系统任务卸载框架；确定车辆任务卸载过程；构建车辆任务卸载系统模型；确定优化区块链吞吐量函数；确定移动边缘计算系统收益；以区块链层的吞吐量和移动边缘计算系统收益最大化为目标，构建优化模型；基于交替方向乘子法求解所述优化模型，实现资源优化分配。本发明可以实现最大的系统收益和公平的负载平衡，并有效提高区块链的吞吐量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113873024B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202111118157.0
申请日：2021-09-23
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04L67/06 , H04L67/1074 , H04L41/142
Abstract: 本发明涉及一种边缘雾网络中数据差分化下载方法，所述雾网络中包括一个云、雾和用户的三层分层架构，包括以下步骤：根据用户所需下载数据量的不同为所述用户分配数据下载方式；根据不同的数据下载方式，用斯塔克伯格博弈建立博弈参与者的不同效用函数；对不同的数据下载方式下的博弈参与者，求解不同效用函数的博弈平衡并确定最优下载策略。本发明可以有效优化边缘雾网络性能，防止大量数据带来的过载和网络拥塞，提升网络的稳定性，提高用户下载数据的灵活性和积极性，并为雾节点带来可观的收益。
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公开(公告)号：CN114928394A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210356235.9
申请日：2022-04-06
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04B7/185 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明提供一种能耗优化的低轨卫星边缘计算资源分配方法，包括：获取动态的低轨卫星边缘计算网络的环境状态信息；根据环境状态信息，构建以最小化系统能耗开销为优化目标的优化问题模型，系统能耗开销为地面移动终端和低轨卫星的处理能耗的加权之和；基于优化问题模型，定义强化学习模型的核心要素，并设计状态评价函数来优化状态空间；利用基于优化DQN的深度强化学习算法求解深度强化学习模型；基于求解结果，获取能耗优化的计算资源分配策略，分发至各地面移动终端、低轨卫星和地面云服务器。本发明设计基于优化DQN的深度强化学习算法解决了低轨卫星边缘计算网络中能耗优化的计算资源分配问题，提高了计算效率，降低了系统能耗开销。
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公开(公告)号：CN110177066A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910340478.1
申请日：2019-04-25
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 上海瀚讯信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种5G NR系统中的大频偏估计方法，包括：在SSB块的3个符号位置处提取DMRS信号；对第1、2个符号位置的DMRS信号分别进行频域信道响应的测量；对所述频域信道响应进行平滑消噪和按多径能量进行修剪；估计第一相位差和第一频偏；对第2、3符号位置的DMRS信号进行频偏尝试补偿；对补偿得到的DMRS信号重复所述步骤S2-S4得到第二频偏，根据第二频偏得到频率偏移。本发明还提供了一种5G NR系统中的大频偏估计装置。本发明的大频偏估计方法，可在高铁环境下1个SSB信号块内完成对大于子载波间隔频偏的估计，可以提高频偏估计范围以及估计的精度，进而改善高铁下的5G NR通信质量。
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公开(公告)号：CN110176944A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910339573.X
申请日：2019-04-25
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 上海瀚讯信息技术股份有限公司
IPC: H04B1/7107 , H04B1/712
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的智能抗干扰装置，包括依次排布的时频数据生成模块、干扰特征提取网络和干扰时频识别网络，时频数据生成模块获得空间信号时频数据并输出不同时频分辨率的时频数据图谱；干扰特征提取网络包括三个CNN网络以及加权合成模块；干扰时频识别网络包括锚点形成模块和RPN。本发明还提供该基于深度学习的智能抗干扰装置的训练方法和基于深度学习的智能抗干扰方法。本发明的深度学习智能抗干扰装置基于最新的人工智能技术，采用CNN网络和全卷积网络，其干扰划分方式并非人为划分，而是可以通过学习不断更新，解决了干扰门限划分困难的问题，且采用干扰置信度的判断方式，使得通信方式更灵活，可以显著提高通信效率。
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公开(公告)号：CN118552819A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410685389.1
申请日：2024-05-29
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于关联航迹簇的分布式多目标跟踪融合方法和装置，其中方法包括：针对所有传感器节点，提取出视场存在重叠部分的节点对；对每一对节点对中的传感器节点进行航迹匹配，得到匹配结果；根据匹配结果构建关联航迹簇；根据每个关联航迹簇选出一个标签作为每个关联航迹簇的簇内标签的融合；采用加权算术平均的方式计算每个关联航迹簇的簇内状态估计的融合；根据每个关联航迹簇的融合的簇内标签和状态估计得到每个关联航迹簇的融合的标签状态估计，将所有关联航迹簇的融合的标签状态估计进行合并，得到融合的标签多目标状态估计。本发明能够解决标签空间失配问题，并能保证网络中的通信与计算负担较小。
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