公开(公告)号：CN115915455A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211324897.4

申请日：2022-10-27

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 代海波 ,  张晨雨 ,  王保云

IPC: H04W72/53 ,  H04W72/0453 ,  H04B7/185 ,  G16Y10/75 ,  H04W92/18

Abstract: 本发明公开了基于短包通信的无人机辅助异构网络中的资源分配方法和系统，该方法包括：构建无人机辅助的异构网络系统，所属系统包括基站、无人机、多个物联网设备和多对D2D设备；构建以最大化整个系统中物联网设备接收的最小有效信息量为目标的优化问题；分别固定无人机位置与信道分配策略，块长分配策略与信道分配策略，块长分配策略与无人机位置，将优化问题转化为三个子问题；采用一个两层的迭代算法联合优化块长分配策略、无人机位置与信道分配策略，直到问题达到最优。本发明将目标复杂的混合整数非凸原始问题近似地转化为易处理的问题，并提出交替迭代算法，达到整个系统最小有效信息量的最大化。

公开(公告)号：CN109743727B

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN201811596901.6

申请日：2018-12-26

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈思光 ,  朱曦 ,  汤蓓 ,  王晓玲 ,  王堃 ,  代海波 ,  孙雁飞

IPC: H04W12/02 ,  H04W28/06 ,  H04W40/22 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明公开了一种基于雾计算的高效隐私保护感知大数据收集方法，通过设计了分层的雾计算辅助数据收集架构，使得计算任务可以在本地设备或者网络边缘设备上处理，从而避免与云中心的长距离通信，为探索感知数据的空时相关性提供了有效支持。同时，通过采样扰动加密方法，保护了数据隐私免受窃听者和主动攻击者的侵害，这种加密方法不会破坏数据的相关性，并且简化了对加密采样数据的解密和重建操作。同时，设计的雾节点数据处理模式与观测矩阵优化的模型，大大减少了冗余数据传输量，有效探索了空间相关性，还保证了数据能够被高精度地重建。

公开(公告)号：CN111682895B

公开(公告)日：2022-03-08

申请号：CN202010578331.9

申请日：2020-06-23

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 代海波 ,  张黎明 ,  王保云

IPC: H04B7/185 ,  H04W4/44 ,  H04L67/5681 ,  H04W24/06

Abstract: 本发明公开了一种基于缓存的无人机中继辅助车联网传输优化方法，首先，构建基于缓存的无人机中继辅助车联网通信系统，同为行驶车辆提供改进的、灵活的服务，具有缓存存储的无人机可以预先缓存一些常用文件，并从卫星请求未存储的数据；其次，构建以最大化地面车辆最小可达到速率和为目标的优化函数：分别固定无人机轨迹变量与调度变量，将优化问题分解转化为两个子问题；然后，采用一个两层的迭代算法迭代无人机轨迹与资源分配策略，直到优化问题收敛到预先设定的精度。本发明优化无人机的飞行轨迹与车辆‑无人机分配策略，达到优化整个系统中最大地面车辆可接受速率和的效果。

公开(公告)号：CN111682895A

公开(公告)日：2020-09-18

申请号：CN202010578331.9

申请日：2020-06-23

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 代海波 ,  张黎明 ,  王保云

IPC: H04B7/185 ,  H04W4/44 ,  H04L29/08 ,  H04W24/06

Abstract: 本发明公开了一种基于缓存的无人机中继辅助车联网传输优化方法，首先，构建基于缓存的无人机中继辅助车联网通信系统，同为行驶车辆提供改进的、灵活的服务，具有缓存存储的无人机可以预先缓存一些常用文件，并从卫星请求未存储的数据；其次，构建以最大化地面车辆最小可达到速率和为目标的优化函数：分别固定无人机轨迹变量与调度变量，将优化问题分解转化为两个子问题；然后，采用一个两层的迭代算法迭代无人机轨迹与资源分配策略，直到优化问题收敛到预先设定的精度。本发明优化无人机的飞行轨迹与车辆-无人机分配策略，达到优化整个系统中最大地面车辆可接受速率和的效果。

公开(公告)号：CN120050141A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510193527.9

申请日：2025-02-21

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 代海波 ,  张思 ,  张海洋 ,  张行 ,  王保云

IPC: H04L25/02 ,  H04B7/22 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种近场散射环境下的非协作式多用户定位方法，包括信号源获取和用户识别两个阶段，在未知用户数量和发送导频信号时，借助系统自身特点的挖掘和机器学习算法，实现复杂散射环境下的多用户定位，在第一阶段，利用近场中来自于不同位置的信号之间的空间正交性，使用基于深度卷积神经网络CNN的同步正交匹配追踪算法，并提供停止迭代指示，获取所有用户和散射点的位置；在第二阶段，使用信号能量辅助的k‑means聚类算法，将数据点间距离和信号能量信息同时纳入聚类中心的更新准则中，以准确识别用户。本发明有效解决了近场散射环境下的非协作式多用户定位问题。

公开(公告)号：CN118450406A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410917714.2

申请日：2024-07-10

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 代海波 ,  王政坤 ,  张世晗 ,  沈妍 ,  王保云

IPC: H04W24/02 ,  H04W72/044 ,  H04W72/50 ,  H04B7/22

Abstract: 本发明公开了一种基于RSMA的共生环境反向散射通信系统的速率优化方法，包括：构建基于共生环境反向散射通信的速率分拆多址接入系统，基站拆分消息为公共流和私有流传输到反向散射设备（BD）和两个RSMA用户，BD将其自身携带信息通过反向散射链路传输至译码BD信息的RSMA用户；通过联合优化公共流和私有流的分配功率及反向散射系数，在保证另一个RSMA用户通信质量的前提下，最大化译码BD信息的RSMA用户的接收速率；仿真结果表明，本发明通过合理设置基站的发射功率和BD的反射系数，能显著提升系统中指定用户的通信性能。本发明实现了BD在RSMA系统中的有效传输，并保证了BD和RSMA用户之间的公平性，具有较好的实用性和可行性。