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公开(公告)号：CN117440523A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311462885.2
申请日：2023-11-06
Applicant: 华能伊敏煤电有限责任公司
IPC: H04W72/50 , H04W84/06 , H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B7/0456
Abstract: 本发明涉及无人机通信工程技术领域，特别涉及一种应用于RIS辅助的UAV通信网络的资源管理方法，解决现有技术中的UVA通信系统的传输速率没有能够被有效地最大化的技术问题。具体地，本发明首先提供的包括架构，可称为MF‑RIS单元，通过控制一个无人机基站、多个用户设备以及一个MF‑RIS单元组成的通信系统的资源调度，使得该通信系统的传输速率最大化，可以显著可以提高RIS辅助UAV通信系统的传输速率，同时提高资源分配精度，提高RIS辅助UAV通信系统的性能。
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公开(公告)号：CN117040588A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310887785.8
申请日：2023-07-19
Applicant: 华能伊敏煤电有限责任公司
IPC: H04B7/185 , G06N3/0442
Abstract: 基于多智能体深度循环Q网络的LEO卫星接入切换算法，涉及LEO卫星通信领域，包括：构造阴影莱斯衰落信道模型；构造传输速率模型；针对多目标动态优化问题进行建模；构建基于多智能体深度循环Q网络的LEO卫星接入切换算法框架；构建马尔可夫决策过程模型；DRQN网络设计；MA‑DRQN接入切换决策算法设计。在高动态LEO卫星巨型星座密集覆盖场景下的多用户竞争接入问题中，针对传统接入方法难以捕获和追踪无线环境的动态变化致使LEO卫星接入过程无线资源利用效率低和接入失败概率高的问题，本发明提供一种基于多智能体深度循环Q网络的LEO卫星接入切换算法，提高了接入成功率和系统吞吐量，提升了无线资源利用效率。
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公开(公告)号：CN117014087B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202311123111.7
申请日：2023-09-01
Applicant: 华能伊敏煤电有限责任公司
IPC: H04B17/382 , H04B17/391 , H04B7/06 , H04B7/08 , G06N3/092 , G06N3/098
Abstract: 一种基于无线携能通信的空中联邦学习智能资源分配方法，属于无线通信领域，本发明中基站获取每个用户的能源总量信息，确定资源分配方案，基站采用无线携能通信技术广播全局模型，同时发送射频能量为用户充电；用户接收全局模型后利用所采集的环境数据进行多轮迭代的本地学习，利用随机梯度下降方法得到更新后的本地模型；利用空中计算技术所有用户同时同频上传更新后的本地模型，在空中实现模型传输与聚合。本发明支持在用户电池容量不足、分布位置不可达的情况下为用户充能，能在确保联邦学习收敛性的条件下得到近似最优的资源分配和波束赋形方案，实现系统能量效率的最大化；本发明能有效减小通信时延，提高频谱效率。
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公开(公告)号：CN117440523B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202311462885.2
申请日：2023-11-06
Applicant: 华能伊敏煤电有限责任公司
IPC: H04W72/50 , H04W84/06 , H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B7/0456
Abstract: 本发明涉及无人机通信工程技术领域，特别涉及一种应用于RIS辅助的UAV通信网络的资源管理方法，解决现有技术中的UVA通信系统的传输速率没有能够被有效地最大化的技术问题。具体地，本发明首先提供的包括架构，可称为MF‑RIS单元，通过控制一个无人机基站、多个用户设备以及一个MF‑RIS单元组成的通信系统的资源调度，使得该通信系统的传输速率最大化，可以显著可以提高RIS辅助UAV通信系统的传输速率，同时提高资源分配精度，提高RIS辅助UAV通信系统的性能。
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公开(公告)号：CN117411530B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202311409724.7
申请日：2023-10-27
Applicant: 华能伊敏煤电有限责任公司
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/0456 , H04B17/391
Abstract: 基于可重构智能超表面减轻双衰落辅助毫米波通信的方法，涉及通信领域。该方法包括以下步骤：首先构建可重构多功能智能超表面辅助的毫米波通信系统模型，针对该模型的通信进行建模，并对其进行理论优化；然后通过模拟波束形成器设计、MF‑RIS的系数设计、数字波束形成器设计三个方面依次对模型进行迭代，通过可重构多功能智能超表面来减轻毫米波通信可能会产生的路径损耗和双衰落现象，减轻其易被阻塞的问题，提高毫米波网络部署的灵活性和有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117221844B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202311240017.X
申请日：2023-09-25
Applicant: 华能伊敏煤电有限责任公司
IPC: H04W4/33 , H04W24/08 , H04L41/14 , H04L41/147
Abstract: 一种RIS辅助的通信网络CSI估计预测系统及方法，涉及通信技术领域，该方法包括：通过室内接入点或基站获取室内环境信息，将获取的室内环境信息作为输入，同时利用数据预处理技术对室内环境信息进行预处理；利用特征提取方法从室内环境信息中提取对于室内通信传输环境带来显著影响的特征；利用提取的特征构建虚拟传输环境，通过室内接入点获取信道大尺度衰落参数和信道小尺度衰落参数拟合信道传播特性曲线，以此获得精确的室内通信传输环境，并以获得的室内通信传输环境为基础，在虚拟传输环境当中基于射线跟踪法预测与估计室内通信传输环境的信道状态信息CSI。本发明提高了CSI估计和预测的准确率，实现过程更加简单和可靠。
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公开(公告)号：CN117196016A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311222555.6
申请日：2023-09-21
Applicant: 华能伊敏煤电有限责任公司
Abstract: 一种联邦学习架构的神经网络部署方法、装置及电子设备，涉及无线通信领域。该方法包括：基于联邦学习架构用户在训练、推理、运行阶段与中心服务器进行模型参数交互；训练阶段用户利用本地数据进行本地训练，将本地模型参数上传至中心服务器；中心服务器根据本地模型参数更新全局模型参数并将其下发至用户端进行下一轮模型训练，直至完成神经网络的训练；推理阶段中心服务器将训练完成的神经网络模型下发至用户，用户根据本地数据对神经网络模型结构和参数进行优化与调整；运行阶段用户将神经网络的核心参数上传至中心服务器，中心服务器监视神经网络的运行状况，并进行控制与操作。本发明显著降低了通信开销和传输时延，且能保护数据安全。
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公开(公告)号：CN117097438A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311064669.2
申请日：2023-08-23
Applicant: 华能伊敏煤电有限责任公司
Abstract: 一种基于无速率码的无帧结构随机接入方法，涉及通信领域，该接入方法包括以下步骤：步骤一、地面发送端生成输入符号；步骤二、LDPC生成预编码符号；步骤三、估计接入所需时隙数；步骤四、计算最优接入概率；步骤五、将预编码符号经过调制后按照步骤三获得的接入所需时隙数和步骤四获得的最优接入概率发送到无固定帧结构的时隙上；步骤六、卫星接收端采用SIC技术在接收到的混叠信号中恢复发送的预编码符号；步骤七、采用LDPC解码恢复出原始的输入数据。本发明能够兼容无帧结构和固定帧结构系统的数据传输，且可根据用户端数量调整接入策略，降低了卫星物联网中随机接入过程的错误概率，提高系统性能和资源利用率。
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公开(公告)号：CN117092994A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310640917.7
申请日：2023-05-30
Applicant: 华能伊敏煤电有限责任公司 , 华能信息技术有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种无人矿车状态监控方法，包括：规划车队行驶路径，标注行驶路径危险区域；监测不同矿车危险区域行驶状态数据和非危险区域行驶状态数据；不同矿车通过协同监测确定危险区域与非危险区域内的异常矿车；车队对异常矿车和正常矿车进行协同控制，保证矿车安全；基于协同控制后车队进行不同车队碰撞可能性判断及调整，降低了异常矿车对正常矿车的威胁性，保证矿场内正常矿车有序工作。
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公开(公告)号：CN117040579A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311052970.1
申请日：2023-08-21
Applicant: 华能伊敏煤电有限责任公司
Abstract: 一种基于联邦学习的CSI反馈压缩增强方法及装置，涉及通信领域，包括：在当前训练轮次，基站获取上一个训练轮次全局CSI反馈信息，确定导频信号；用户设备根据导频信号获取CSI信息，通过CSI压缩网络的训练得到CSI反馈压缩信息；确定当前训练轮次的发送及接收配置方案；按方案用户设备向基站发送CSI反馈压缩信息和CSI压缩网络模型；基站提取CSI反馈压缩信息，用CSI恢复网络对CSI反馈压缩信息进行恢复处理，得到CSI反馈恢复信息；基站聚合CSI压缩网络模型得到聚合后的联邦学习聚合模型参数。本发明能适应信道状态的动态性变化，充分利用本地计算资源，保护本地数据集隐私，降低通信开销，减少端到端的时延。
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