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公开(公告)号：CN113556135B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202110849031.4
申请日：2021-07-27
Applicant: 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H03M13/13
Abstract: 本发明公开了基于冻结翻转列表的极化码置信传播比特翻转译码方法，使用的码字是循环冗余检验(CRC)码和极化码形成的级联码。本发明中的方法在传统BP译码结果未通过CRC校验的情况下，通过对BP译码方法中的译码结果进行分析，构造冻结翻转列表(FFL)，对极化码位于FFL内的信息比特进行翻转(本发明中的比特翻转是通过对接收端被翻转比特的对数似然比的符号翻转，而其对数似然比的绝对值不变来实现的)，能够纠正部分BP译码器中的错误，进而改善BPF译码方法的误块率性能。
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公开(公告)号：CN111935777B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010496098.X
申请日：2020-06-03
Applicant: 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04W28/086 , H04L41/16 , G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的5G移动负载均衡方法，包括：初始化参数；开始进行每一轮循环，从已完成初始化的系统环境中获取初始状态后，开始进行每轮内部的每一小步循环；结束当前小步的循环，若当前小步次数未达到设定的最大步数，则转入循环步骤；否则转入下一步；结束当前轮次的循环，若当前轮次次数未达到设定的最大轮次次数，则转入循环步骤；否则转入下一步；利用训练好的动作网络实现移动负载均衡，将系统内各个基站的状态作为动作网络的输入，得到动作网络的输出值并作用到系统中的各个基站，根据A3事件对用户进行切换。本发明能够实现用户与基站之间的重新分配，进而降低过载小区的负载，实现系统的负载均衡。
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公开(公告)号：CN111526527B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010303048.5
申请日：2020-04-17
Applicant: 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04W24/02
Abstract: 本发明公开了一种无线通信中性能切换与用户服务质量联合优化方法。该方法首先将用户服务质量评价指标、切换性能评价指标与乒乓切换率结合作为切换参数优化问题的优化目标，再将此切换参数优化问题抽象为马尔科夫决策过程，然后利用无模型的强化学习方法，通过基站本身与网络环境的交互，对每一个状态‑动作对训练得到一个Q值来评估在特定网络状态下使用特定切换参数组合所获得的奖励期望值，最后根据训练好的策略对后续切换参数组合进行选择使得综合切换性能最优。本发明所述方法能够在保证网络切换性能的同时提升用户的吞吐量。
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公开(公告)号：CN110972174B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN201911214239.8
申请日：2019-12-02
Applicant: 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏自编码器的无线网络中断检测方法，该方法首先搜集网络关键性能指标，然后将KPI信息构建数据集S，并且对数据集S按照标签进行进一步的划分，对子集S1和S0分别进数据计算后重组数据集V，接着对于数据集V利用自编码器进行处理，通过定义稀疏自编码器的代价函数和反向算法进行计算，得到新的数据训练集U，依据此数据训练集建立无线网的中断检测模型，最后实现根据网络中用户实时上报的KPI信息xi，进行中断检测。本发明实现了小样本数据下的无线网高精度检测，也节省了搜集数据的大量时间。
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公开(公告)号：CN115442835A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211011375.9
申请日：2022-08-23
Applicant: 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04W24/04 , H04L41/0631 , H04L41/16 , G06K9/62
Abstract: 本发明是一种基于代价敏感支持向量机的通信系统故障确定方法，代价敏感针对于故障的不同严重程度，将故障分为严重故障、一般故障和轻微故障，然后在代价敏感机器学习中，给不同严重程度样本不同的损失权重因子。本发明使用代价敏感支持向量机进行故障根因分析，将不同错误根因分类代价分配给属于不同严重程度的故障样本，故障严重程度越高，根因分析分类错误代价相对更大，使得算法更合理地关注于不同严重程度的故障根因分类情况，从而减少对各个严重程度故障进行根因分析的误判。使用网格搜索方法，寻找不同故障严重程度对应分类错误代价组合的最优取值，以此进一步提高无线通信系统的故障根因分析准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114650063A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210361218.4
申请日：2022-04-07
Applicant: 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本发明是一种基于遗传算法优化的极化码重传方法，该方法包括第一步：重传前编码部分，包括参数定义、构造拷贝映射、重传部分编码；第二步：遗传算法优化重传打孔向量，包括参数定义与初始化、种群初始化、遗传与变异、计算个体的适应度参数、种群筛选等；使用的码字是循环冗余校验(Cylic Redundancy Check,CRC)码和极化码形成的级联码。本发明中的方法在译码失败的情况下应用极化矩阵扩展重传，对重传中速率匹配的打孔序列应用遗传算法，在迭代过程不断筛选出误码率性能更好的打孔序列，并以前一次重传的打孔序列为基础，优化下一次重传序列，最终能够收敛至局部最优解，获取性能增益。
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公开(公告)号：CN113556211B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110833801.6
申请日：2021-07-23
Applicant: 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于极化码的异步多级比特交织编码调制方法，包括以下步骤：首先通过遍历搜索得到最佳的编码模式和调制模式用于系统编码和调制，然后使用高斯近似方法得到信息比特的传输位置；进行极化码编码；对编码后的数据进行交织；发送端数据存储；调制；接收端接收信号；计算并存储符号似然比；译码及码重构；存储比特序列。本发明在误组率性能无损的情况下降低了存储和译码复杂度，适用于实际的通信应用。
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公开(公告)号：CN114640442A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210244672.1
申请日：2022-03-11
Applicant: 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本发明是一种基于信道密钥和标签信号的物理层身份认证方法，所述的物理层身份认证方法分为信道密钥生成和标签信号嵌入两个方面，包括如下步骤：第一步：合法通信双方获取无线信道信息：第二步：合法通信双方根据获得的信道信息和生成初始密钥；第三步：合法通信双方对初始密钥IA和IB进行一致性确认：第四步：合法通信双方根据I′A和I′B生成最终的对称密钥和第五步：合法通信双方开始进行消息传递：对于时变信道而言，本发明中的物理身份认证方案可以保持恒定的认证准确率，并且与基于核函数的智能认证方案相比，本发明中的方案无需实时更新认证模型参数，仅需要认证者提取标签信号，大幅度减小了在线认证的计算开销。
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公开(公告)号：CN114584152A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210215907.4
申请日：2022-03-07
Applicant: 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H03M13/13
Abstract: 本发明公开了一种适用于极化码调制的滑动窗软串行抵消列表译码方法，包括以下步骤：接收端初始化；对t时刻长度为K的源信息比特序列θt进行滑动窗译码；如果译码状态s0＝0，执行二次迭代过程；输出θt的估计如果s0＝1，对进行码重构得到wt的估计更新使得与相一致；令t′＝t+Lw，计算更新s；令t＝t+1，返回第二步直到输出所有发送的源信息比特序列的最终估计序列。该方法结合了空间耦合结构和软输入软输出迭代译码的优势，优化了系统的误组率性能。
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公开(公告)号：CN113316163B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110676466.3
申请日：2021-06-18
Applicant: 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04W24/00 , H04W72/04 , H04L41/142 , H04L41/147 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的长期网络流量预测方法，包括：首先获取区域网络流量序列，统计其在每个时刻内使用的流量值；然后对流量矩阵序列进行预处理，得到Transformer模型的输入数据；其次，建立Transformer模型，对于二维矩阵数据采用Transformer模型进行时间相关性和空间相关性的自适应提取；最后，采用自适应的训练机制进行模型训练。本发明提高了网络流量多步长期预测的准确性，以便于运营商对未来的网络资源提前进行规划，有利于无线资源的合理分配。
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