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公开(公告)号：CN114499544A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210123960.1
申请日：2022-02-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H03M13/13
Abstract: 本发明实施例提供了一种极化码的译码方法，方法包括：对长度为N的接收信号序列进行理想信道估计后加入扰动值，得到信噪比方差估计值；基于信噪比方差估计值对接收信号序列进行解调，得到第一对数似然比序列；基于所述信噪比方差估计值以及接收信号序列对应的码率确定扰动参数，根据扰动参数设置正态分布随机数的第一生成算法，以生成方差值等于扰动参数的N个随机数构成的扰动噪声序列；基于扰动噪声序列和第一对数似然比序列得到第二对数似然比序列；根据第二对数似然比序列进行CA‑SCL极化码译码。本发明实施例通过模拟非理想信道估计条件下得到的信息，并以第二对数似然比序列进行CA‑SCL译码，有效地提高了译码性能。
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公开(公告)号：CN117579701A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311549655.X
申请日：2023-11-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L67/59 , H04L67/61 , H04L67/10 , H04L67/1008
Abstract: 本发明提出一种移动边缘网络计算卸载方法，包括：基于移动边缘网络中计算任务内部的依赖结构和该计算任务的截止时间，获取该计算任务各子任务的截止时间；根据该依赖结构、该移动边缘网络的网络结构、该移动边缘网络中由于移动性带来的潜在卸载机会和该子任务的截止时间，制定计算卸载决策，以完成该计算任务的卸载。本发明还提出一种移动边缘网络计算卸载系统，以及一种用于实现移动边缘网络计算卸载的数据处理装置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116782209A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310262194.1
申请日：2023-03-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04W12/041 , H04L9/08 , H04L25/02
Abstract: 本发明提供一种无线网络物理层密钥生成方法，所述方法包括如下步骤：S1、获取目标通信双方之间无线信道的状态信息，所述无线信道为多径信道，所述状态信息至少包括信道的多普勒偏移；S2、以步骤S1中获取的状态信息作为随机源生成物理层密钥。本发明提出的方法在低信噪比环境下通信双方进行信道探测时能够获取到相同的信道的多普勒偏移，并基于其生成一致的物理层密钥，能够节省物理层密钥生成过程中密钥协商和隐私放大过程的开销；采用了信道的多普勒偏移作为随机源生成物理层密钥，该随机源具备对抗高移动性的特性，能够适用于高移动性的场景。
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公开(公告)号：CN103297100B
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201310257668.X
申请日：2013-06-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种用于OFDM系统的多普勒变化率估计方法与系统，所述方法包括：获得一个OFDM符号的采样点数据；将所述OFDM符号循环前缀中的采样点与其在所述OFDM符号末尾的对应采样点进行自相关操作得到的结果，和该采样点的下一个采样点与该下一个采样点在所述OFDM符号末尾的对应采样点进行自相关操作得到的结果，进行自相关操作得到相关值；以及根据所述相关值得到用于OFDM系统的多普勒变化率。本发明提供的多普勒变化率估计方法复杂度低，可用于估计多载波OFDM系统的多普勒变化率，并且在多普勒变化率的估计过程中对多普勒频移不敏感。
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公开(公告)号：CN116418691A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310265390.4
申请日：2023-03-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L41/147 , H04L41/16 , H04L43/0894 , H04W28/20 , H04W24/06
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的移动网络实时带宽预测方法，包括：从移动网络于历史时段的带宽时间序列中选取序列样本，将该序列样本划分为时序在前的训练样本和时序在后的标签样本，以该训练样本和该标签样本生成训练集，对深度学习网络进行训练，获得带宽预测模型；将该移动网络于当前时段的带宽时间序列进行归一化处理，并以变分模态分解为多个预测分量；将该预测分量输入该带宽预测模型，获得多个分量预测结果，将所有该分量预测结果叠加重构为该移动网络于下一时段的带宽预测结果。本发明还提出一种基于深度学习的移动网络实时带宽预测系统，以及一种用于移动网络实时带宽预测的数据处理装置。
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公开(公告)号：CN108900281B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810658778.X
申请日：2018-06-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种估计符号外时延的方法。该方法包括：对于发送信号序列，计算独特码序列符号之间的角度差信息，获得发送端的独特码序列符号之间的角度差信息；对于接收信号序列，采用滑动窗口法根据不同的滑动窗口取值提取与发送端的独特码序列对应的多个候选独特码序列并计算获得每一个候选独特码序列符号之间的角度差信息；计算每个候选独特码序列的符号之间的角度差信息与所述发送端的独特码符号之间的角度差信息之间的距离；基于所计算的距离选择对应的候选独特码序列的滑动窗口取值作为符号外时延的估计值。本发明的方法能够提高符号外时延的估计精确度。
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公开(公告)号：CN108923886A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810658770.3
申请日：2018-06-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种独特码类型检测方法。该方法包括：对于发送信号序列，计算独特码序列符号之间的角度差信息，获得发送端的独特码序列符号之间的角度差信息；对于接收信号序列，提取与发送端的独特码序列对应的多个候选独特码序列并计算获得每一个候选独特码序列符号之间的角度差信息；基于所述发送端的独特码符号之间的角度差信息和所述每一个候选独特码序列符号之间的角度差信息之间的距离来检测接收到的独特码类型。本发明的方法能够提高独特码类型的检测精确度。
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