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公开(公告)号：CN112423333B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202011296069.5
申请日：2020-11-18
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于位置指纹匹配的蜂窝网络无线定位方法，根据从真实采集的用户上报测量报告中的待测用户的svrCGI判断是否存在与待测用户相同小区的训练用户，构造测试向量和训练向量集并采用，机器学习拟合算法预测坐标值，再计算测试的置信度并滤除不可靠的测试结果，最后利用拟合算法进行融合，即根据不同算法的对应精度，将输出结果进行加权求和得到预测结果。本发明基于真实采集的用户上报测量报告，结合庞大的训练数据集和机器学习算法，实现中位数误差为100m左右的高精度的蜂窝网络定位。
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公开(公告)号：CN113141202B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110446241.9
申请日：2021-04-25
Applicant: 上海大学
IPC: H04B7/0413 , H04L25/02
Abstract: 一种基于图像轮廓提取的空间非平稳信道估计方法，其特征在于，在大规模MIMO空间非平稳信道移动场景下，通过将角度时延域稀疏的接收信号以图像的形式表现后，利用图像轮廓提取的估计算法得到估计路径数、各路径的角度、时延，再通过将空间时延域稀疏的接收信号以图像的形式表现后，利用图像轮廓提取的估计算法得到各信道路径对应有效可视区域估计，从而实现路径增益和信道重构；本发明利用图像轮廓提取技术以及信道在角度时延域与空间时延域的稀疏性，估计信道各路径的角度、时延以及不依赖于子阵列划分的可视区域，代替传统迭代优化方法解决空间非平稳信道估计问题。
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公开(公告)号：CN113111300B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010031509.8
申请日：2020-01-13
Applicant: 上海大学
IPC: G06F17/14
Abstract: 一种具有优化资源消耗的定点FFT实现系统，包括：log2N级蝶形运算模块及其存储模块，每级的蝶形运算由各自的蝶形运算模块及其对应的存储模块配合实现，每级的蝶形运算模块计算该级的全部次蝶形运算，在此基础上通过流水线插入使得处理连续的输入序列时，整个处理器的计算周期大大减少。本发明基于对运算单元的数量优化以及蝶形运算架构，通过基‑2FFT的算法在利用旋转因子的对称性以及在不损失计算结果精度的情况下尽可能减小每一级蝶形运算的字长，利用这两种方法来减少定点FFT运算的资源消耗。
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公开(公告)号：CN114501468A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210161507.X
申请日：2022-02-22
Applicant: 上海大学
IPC: H04W16/10 , H04W28/20 , H04W28/24 , H04L41/0893
Abstract: 一种TDD网络中联合上下行切片资源分配的方法，通过构建无线接入网仿真环境，在单步内针对被服务的各个切片的用户分别进行资源调度后，在当前Step中将上一个单步运行得到的状态输入到深度确定策略梯度算法实例化得到智能体的神经网络中，通过神经网络得到动作作用于当前Step的无线接入网仿真环境，环境运行后反馈更新状态和所执行的动作对应的奖励，并将状态、动作、奖励、State’作为一条经验存入智能体的记忆池，当储存的经验数量到达设定的阈值时，抽取其中的经验对智能体进行训练，智能体训练结束后，将训练得到的智能体进行在线测试。本发明基于深度确定性策略梯度算法，避免了某个切片的意外溢出而导致SLA的下降。
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公开(公告)号：CN114390703A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210052492.3
申请日：2022-01-18
Applicant: 上海大学
IPC: H04W72/04 , H04L41/0894 , H04L47/70
Abstract: 一种基于保障SLA的RAN侧切片资源分配方法，包括数据集采集阶段和切片资源预测阶段，其中：通过OAI系统，采集实际无线通信场景下用户终端与基站在无线通信过程中产生的信息交互数据，经预处理后匹配输入预测网络的数据格式；将信息交互数据输入训练后的预测网络得到资源分配方案。本发明通过基于RNN的长短期记忆(LSTM)算法，能够更好地表现对SLA保障和资源利用率的要求指标，从而在预测网络训练结束时得到更好的RAN侧网络切片资源编排方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114375058A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210058397.4
申请日：2022-01-19
Applicant: 上海大学
IPC: H04W72/08 , H04L43/0852 , H04W28/16 , H04W72/04
Abstract: 一种任务队列感知的边缘计算实时信道分配和任务卸载方法，根据李雅普诺夫优化框架，将任务队列感知的基站信道分配和用户任务卸载问题转化为单时隙优化模型，根据博弈论理论对用户划分组合并进行合作博弈，形成收敛稳定的组合集合，最终得到每个时隙的信道分配和任务卸载策略。
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公开(公告)号：CN111371689B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201811594006.0
申请日：2018-12-25
Applicant: 上海大学
IPC: H04L47/10 , H04L47/193 , H04W24/02 , H04W28/02
Abstract: 一种基于深度学习的TCP拥塞控制版本识别方法和装置，在TCP数据流传输过程中，以被动检测的方式在服务端侧采集不同条件下的各种TCP拥塞控制机制的相关信息，用于对深度学习模型进行离线训练，将训练后的特征模型在线识别各种类型的拥塞控制机制。本发明采用深度学习的方式建立识别模型，可以同时应用在有线和无线环境、可以联合服务端侧以及终端侧的采集信息进行识别，同时对各种类型的拥塞控制机制，如基于延迟，基于丢包和新型拥塞控制机制等，都有很高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN113556707A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110873700.1
申请日：2021-07-30
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种车载智能无线网络反向控制系统，包括：位于用户端的移动交互单元、位于服务端的指令接收单元、指令校验单元、指令转发单元和指令信息存储单元以及位于车载控制端的车载应用处理单元以及Zigbee组网单元，用户通过移动交互单元设置控制指令并发送至服务端，经服务端依次进行指令接收、校验及转发至车载控制端，车载应用处理单元接收来自服务端的控制指令，由Zigbee组网单元根据指令类型实现对车内部件的控制。通过利用Zigbee的MESH网状网络拓扑结构，实现网络各节点的星型和多跳型方式通信，针对性地解决布线问题、功能的集成时间以及系统的升级可拓展性，达到能灵活控制车内模块，实现远端的人车信息交互和控制。
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公开(公告)号：CN111328087B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201811540071.5
申请日：2018-12-17
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于深度学习的高能效异构网络子信道分配与功率分配方法，以异构网络的信道增益矩阵作为深度神经网络的输入训练集、信道分配和功率分配作为标签以训练输入卷积神经网络，然后将训练得到的卷积神经网络子信道分配分类和优化功率分配拟合。本发明能使用深度学习对异构网络中子信道分配和功率分配进行联合优化，得到能效最优的情况。通过对原始数据添加标签，利用深度学习的特性学习能效优化过程。以达到在较小的时间和空间复杂度的情况下得到最优解。
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公开(公告)号：CN110166060B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201910439148.8
申请日：2019-05-24
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种高吞吐流水线型极化码BP译码器，当译码信息长度为N时，包括：阶计算模块和种不同深度，每种N个的先进先出队列模块；每阶计算模块包括：N/2个用于更新L信息和R信息的处理单元，其中：阶的计算模块进行R信息的更新计算，另外阶的计算模块进行L信息的更新计算；本发明保留利用BP算法解码器与快速傅里叶变换处理器之间的相似性而提出的流水线架构，将不同stage的计算结果放入不同大小的FIFO中，不需要delay、switch或控制ram即可往返传播数据并进行计算，真正实现多码字，高吞吐，高资源利用率的BP译码器。
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