公开(公告)号：CN116260693A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202310138530.1

申请日：2023-02-20

Applicant: 北京邮电大学 ,  北京理工大学 ,  雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司

Inventor： 田凤 ,  忻向军 ,  王楠 ,  武天泽 ,  张琦 ,  姚海鹏 ,  王瑞春 ,  高然 ,  田清华 ,  王拥军 ,  王富 ,  黄鑫 ,  李志沛 ,  张文全 ,  武瑞德 ,  常欢

IPC: H04L27/36 ,  H04L25/03 ,  H04L27/01

Abstract: 本发明提供一种基于预均衡的超高阶QAM调制传输系统和方法，所述系统包括：发射端算法模块，包括预均衡处理层，所述预均衡处理层基于权重矩阵对待发送数据矩阵进行处理，所述权重矩阵在每次对待发送数据矩阵进行处理后，基于所述权重矩阵中的0抽头个数对所述权重矩阵进行更新；数据发射模块，包括任意波发生器和IQ调制器，所述数据发射模块通过任意波发生器和IQ调制器输出数据；数据接收模块，包括相干接收机和示波器，所述相干接收机与所述IQ调制器通过传输光纤相连接，传入的数据顺序通过相干接收机和示波器进行处理；接收端算法模块，包括解码层，所述接收端算法模块接收示波器传入的数据，通过所述解码层解析得到接收数据矩阵。

公开(公告)号：CN113067873B

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202110298308.9

申请日：2021-03-19

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 滕颖蕾 ,  牛涛 ,  张勇 ,  滕俊杰 ,  满毅 ,  王楠 ,  胡刚 ,  邹盼盼 ,  刘阳 ,  文志刚

IPC: H04L67/10 ,  H04L41/142 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的边云协同优化方法，所述方法包括：在离线阶段，通过离线训练深度学习模型生成带有多个早退点的多分支网络，并获取云服务器与终端设备运行深度学习模型中的不同神经网络层的时延和能耗作为设备参数；在优化决策阶段，将预先获取的时延、能耗、准确率以及带宽的设备参数一起输入至优化器进行优化，得到深度学习模型关于早退点、分割点以及量化编码的推理方案；在在线推理阶段，边缘设备与云服务器建立连接并运行深度学习模型，优化器根据边缘设备实时检测到的带宽对推理方案进行动态优化，并按照优化后的推理方案指导边缘设备与云服务器协同实施。本发明对于传输数据的时延、能耗和准确率能够有效优化。

公开(公告)号：CN104363238A

公开(公告)日：2015-02-18

申请号：CN201410693287.0

申请日：2014-11-26

Applicant: 国家电网公司 ,  中国电力科学研究院 ,  北京邮电大学

Inventor： 刘国军 ,  张士宗 ,  汪洋 ,  顾仁涛 ,  周静 ,  黄毕尧 ,  卢利锋 ,  王楠 ,  王智慧 ,  胡紫巍 ,  张庚

IPC: H04L29/06 ,  H04Q11/00

CPC classification number: H04L63/0428 ,  H04Q11/0062

Abstract: 本发明涉及一种电力EPON的融合网络编码安全加密方法，将网络编码引入EPON系统，所述方法包括下述步骤：通过OLT与ONU协同建立网络编码连接；其中，所述OLT包括对等通信需求的两个ONU；利用所述两个ONU中的一个缓存并发送上行数据；根据所述OLT对接收的上行数据进行网络编码，并发送下行数据；使用本地缓存数据对所述两个ONU中的另一个接收的下行数据进行解码；该方法提升了数据的安全性，且操作简单，易于实现。

公开(公告)号：CN113067873A

公开(公告)日：2021-07-02

申请号：CN202110298308.9

申请日：2021-03-19

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 滕颖蕾 ,  牛涛 ,  张勇 ,  滕俊杰 ,  满毅 ,  王楠 ,  胡刚 ,  邹盼盼 ,  刘阳 ,  文志刚

IPC: H04L29/08 ,  H04L12/24 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的边云协同优化方法，所述方法包括：在离线阶段，通过离线训练深度学习模型生成带有多个早退点的多分支网络，并获取云服务器与终端设备运行深度学习模型中的不同神经网络层的时延和能耗作为设备参数；在优化决策阶段，将预先获取的时延、能耗、准确率以及带宽的设备参数一起输入至优化器进行优化，得到深度学习模型关于早退点、分割点以及量化编码的推理方案；在在线推理阶段，边缘设备与云服务器建立连接并运行深度学习模型，优化器根据边缘设备实时检测到的带宽对推理方案进行动态优化，并按照优化后的推理方案指导边缘设备与云服务器协同实施。本发明对于传输数据的时延、能耗和准确率能够有效优化。

公开(公告)号：CN110348238B

公开(公告)日：2020-12-04

申请号：CN201910450194.8

申请日：2019-05-28

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 罗涛 ,  王艺宁 ,  宋海娜 ,  王寻 ,  王楠 ,  李剑峰

IPC: G06F21/62 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/25

Abstract: 本发明实施例提供一种面向应用的隐私保护分级方法及装置。其中，方法包括：基于不同应用场景下差异化的隐私保护需求和数据效用需求，在多维数据中确定相应的敏感属性和重点关注属性；基于多维数据中的敏感属性和重点关注属性，对多维数据进行关联度分析和聚类分析，确定多维数据中各数据层次的隐私保护等级；其中，各数据层次包括：数据层、属性层和数值层；基于多维数据中各数据层次的隐私保护等级，确定隐私保护算法的参数，并基于确定参数后的隐私保护算法，对多维数据进行隐私保护。能够针对灵活多变的应用场景，快速给出兼顾数据私密性与可用性的个性化的隐私保护方案，实现数据的精准隐私保护，提高了多维数据的可用性。

公开(公告)号：CN102075984B

公开(公告)日：2013-06-12

申请号：CN201010624456.7

申请日：2010-12-31

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 龚向阳 ,  王文东 ,  阙喜戎 ,  赵敏丞 ,  王楠 ,  邹仕洪

IPC: H04W24/02 ,  H04W28/08 ,  H04W84/12 ,  H04N21/647

Abstract: 一种用于无线局域网的优化视频业务传输的系统和方法，该系统是在视频业务源端增设视频业务分组分类标记模块和在各无线节点增设无线信道质量感知模块与自治优化视频传输的网络层处理模块。该方法是：视频业务源端分析视频业务分组承载的帧类型及其重要性，将每个分组映射到多个网络优先级，并将网络优先级信息承载在业务分组网络层的DSCP字段；当视频业务分组在无线局域网传输时，无线节点上的网络层处理模块中的多缓冲区队列存储单元将不同网络优先级的视频业务分组分别存储于网络层的不同缓冲区队列；由二级自治调度单元根据负载状况和无线信道质量感知模块感知的信道状况，动态改变对各个视频业务缓冲区队列的调度方法，改善视频业务的传输性能。