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公开(公告)号：CN104468726A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410638042.8
申请日：2014-11-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于公交车的城市感知信息系统，其中，系统包括：多个传感器，数据收集单元，图像采集单元，全球定位系统GPS单元，网关单元，传输单元和云端服务器，数据收集单元用于收集传感器采集的环境数据，图像采集单元用于采集城市公交车的内部图像及外部图像，GPS单元用于采集城市公交车的位置信息及运行速度，云端服务器，用于接收并存储环境数据、城市公交车的内部图像及外部图像、城市公交车的位置信息及运行速度，接收用户终端发送的查询指令，并将与查询指令相对应的信息发送至用户终端。通过本发明提供的基于公交车的城市感知信息系统，能够使得感知信息之间形成统一的平台，同时能够保证网络之间具有良好的容错能力。
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公开(公告)号：CN108966352B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201810734324.6
申请日：2018-07-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度增强学习的动态波束调度方法，属于多波束卫星通信系统领域。本方法首先将动态波束调度问题建模为马尔科夫决策过程，每个时隙的状态包括卫星缓存器中的数据矩阵、时延矩阵和信道容量矩阵，动作表示动态波束调度策略，目标是长期减小所有数据包的累计等待时延，然后利用深度增强学习算法求解最佳动作策略，建立CNN+DNN结构的Q网络，训练Q网络，利用训练好的Q网络来进行动作决策，获得最佳动作策略。本发明通过大量的自主学习，使得卫星根据此刻的环境状态直接输出当前的波束调度结果，长期最大化系统的综合性能，在保持系统吞吐量几乎不变的同时，大大减小数据包的传输等待时延。
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公开(公告)号：CN107124726A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710290952.5
申请日：2017-04-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最大化吞吐量的多波束GEO系统接入控制方法，属于卫星通信无线资源管理领域；具体为：GEO卫星系统在当前的频率复用因子下，针对某用户的呼叫请求寻找满足信道条件和传输时延的波束；分别计算该用户在每个波束下系统的总吞吐量；选择最大值将该用户接入到对应的波束中；将所有新用户全部接入到对应的波束中，计算此时系统的总吞吐量之和；然后，选择下一个频率复用因子，重复计算所有用户在这个频率复用因子下的系统总吞吐量之和；选择全部的总吞吐量之和中的最大值，则系统的频率复用因子和用户接入方式确定。本发明考虑路径损耗、用户到达率和频率复用因子，在满足传输时延阈值的情况下，最大化系统吞吐量。
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公开(公告)号：CN104507145A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410552883.7
申请日：2014-10-17
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/122
Abstract: 本发明提供了一种基于公交车的城市感知网络及建构方法，其中，网络包括：源传感器、目标传感器、终端传感器、数据处理器、服务器；目标传感器位于城市公交站预设的区域内，用于将源传感器中采集的城市信息数据转发至终端传感器；终端传感器用于将终端传感器转发的城市信息数据转发至数据处理器；数据处理器用于对终端传感器转发的城市信息数据进行处理，并将处理后的城市信息数据发送至服务器；服务器接收数据处理器发送的处理后的城市信息数据，并存储在服务器的数据库中。通过本发明提供基于公交车的城市感知网络及建构方法，能够提高城市感知网络的高可靠性和稳定性，同时能够降低数据的传输时间，减少信息传输的能量消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103458421A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201210180869.X
申请日：2012-06-04
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出应用于下行CoMP OFDMA场景下使吞吐量最大的方法和装置。中央控制单元获取网络中所有信道的状态信息，在所有子载波和所有用户集上求和，得到系统的总吞吐量，所述用户集包括边缘用户和中心用户；初始化循环次数、在各子载波上分配的功率以及用户集；在用户集确定的情况下，计算出使吞吐量最大所需要在各子载波上分配的功率；根据已计算出的功率更新用户集；反复执行上述计算功率以及更新用户集的操作，直到达到已设定的最大循环次数，或者所分配的功率和用户集收敛，即总吞吐量最大。本发明能使系统全部用户吞吐量最大。
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公开(公告)号：CN109889166B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201910184466.4
申请日：2019-03-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H03F1/32
Abstract: 本发明公开了一种基于时间交织采样的单反馈回路并发双频带数字预失真方法，属于无线通信领域。首先将计算出的并发双频带输入信号x(n)依次经过混频器，数模转换器和功率放大器后，在反馈回路中采集放大信号，经过下变频和低通滤波器后，得到滤波后的模拟信号y(t)。然后在t＝0和t＝τ时，分别利用欠采样因子M1和M2的模数转换器对y(t)进行采样，得到信号y1(n)和y2(n)并存储。将y1(n)和y2(n)分别以时间MT为采样间隔，分解为信号和并分别进行傅里叶变换，重构矩阵和利用重构矩阵和构造矩阵uL(f)，经过矩阵变换和转换后恢复出有用信号yr(n)。从yr(n)中重新分离出与原始信号xa(n)和xb(n)对应的反馈回路中的信号yra(n)与yrb(n)，将xa(n)，xb(n)与yra(n)，yrb(n)通过最小二乘法对比得到数字预失真模块系数。本发明保证了数字预失真线性效果，不增加系统回路的复杂度和其他硬件成本，预失真架构更具有灵活性。
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公开(公告)号：CN108966352A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810734324.6
申请日：2018-07-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度增强学习的动态波束调度方法，属于多波束卫星通信系统领域。本方法首先将动态波束调度问题建模为马尔科夫决策过程，每个时隙的状态包括卫星缓存器中的数据矩阵、时延矩阵和信道容量矩阵，动作表示动态波束调度策略，目标是长期减小所有数据包的累计等待时延，然后利用深度增强学习算法求解最佳动作策略，建立CNN+DNN结构的Q网络，训练Q网络，利用训练好的Q网络来进行动作决策，获得最佳动作策略。本发明通过大量的自主学习，使得卫星根据此刻的环境状态直接输出当前的波束调度结果，长期最大化系统的综合性能，在保持系统吞吐量几乎不变的同时，大大减小数据包的传输等待时延。
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公开(公告)号：CN104968019A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510379048.2
申请日：2015-07-01
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进广度优先搜索的无线传感网树状拓扑生成方法，用于无线传感网拓扑管理。本发明在传统广度优先搜索策略的基础上综合考虑传感器节点剩余能量、节点负载估计模型、传感器节点子节点数目，在拓扑生成过程中，限制网络中各个传感器节点最大子节点数目，引入节点负载估计模型以及随机化的父节点选择模型，新加入节点依概率优先选择负载估计值低的节点作为父节点。本发明能有效均衡网络中传感器节点的负载，延长网络生存时间。
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公开(公告)号：CN104661274A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201410758049.3
申请日：2014-12-10
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/30
Abstract: 本发明提供了一种无线传感器网络非均匀成簇方法，其中方法包括：基站获取无线传感器与基站间的距离；所述基站根据无线传感器的初始能量和所述无线传感器与基站间的距离，采用混沌粒子群成簇方法，确定无线传感器成簇信息，并将所述无线传感器成簇信息发送给所述无线传感器；所述无线传感器根据所述无线传感器成簇信息进行成簇，形成簇头无线传感器和簇点无线传感器；所述簇头无线传感器接收所述簇点无线传感器感知的数据，并将所述感知的数据进行融合，进而将所述融合后的数据发送给所述基站。通过本发明提供的无线传感器网络非均匀成簇方法，能够使得非均匀成簇方法更加合理，网络的能耗降低，同时能够避免“早熟”和“热点”现象的出现。
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