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公开(公告)号：CN116937170A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310867178.5
申请日：2023-07-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种调控双面入射电磁波的全空间可重构智能超表面，涉及无线通信网络领域，特别涉及专门适用于无线通信网络的设备、接入点设备。所述可重构全空间超表面由两层对称结构中间隔着空气腔组成，通过调整集成在超表面上的三组PIN二极管的状态可以在不同频段实现双面独立反射和双面透反切换两种工作模式，灵活调控双边入射电磁波的幅度和相位，实现智能超表面对全空间电磁波的有效控制。本发明中提出的调控双面入射电磁波的全空间可重构智能超表面具有多个方向自由度，可独立调控来自超表面两侧的电磁波，并且可以在反射和透射之间动态切换，在无线通信、雷达及成像领域具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN116669053A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310871264.3
申请日：2023-07-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种6G智能透反表面辅助街区网络部署方法及参数设定方法，涉及无线通信网络领域，特别涉及网络规划、网络规划工具，其中智能透反表面部署在路灯上，通过透反基站信号为车辆用户提供服务。主要内容如下：获取用户、路灯和基站位置，计算智能透反射面的信道增益；根据信道信息计算用户可实现率；根据距离确定部署的智能透反表面单元数量；求解问题获得基站波束形成矢量和用户最小传输速率最大值；求解问题获得智能透反表面相移和用户最小传输速率最大值；求解问题获得智能透反表面部署位置和用户最小传输速率最大值；迭代求解问题直到用户最小传输速率最大值增量小于所设定阈值，获得部署方案。
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公开(公告)号：CN114866126B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202210305840.3
申请日：2022-03-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种智能反射面辅助毫米波系统的低开销信道估计方法。建立智能反射面辅助的毫米波通信链路时，最小化链路建立和信道估计系统开销是关键挑战之一。对于智能反射面辅助的毫米波通信系统，传统的波束训练方法如穷举搜索、层搜索以及复杂化的网络结构，引入了大量训练开销。为此本发明提出一种智能反射面辅助毫米波系统的低开销信道估计方法，首先利用带外信息(例如位置信息、低频信道信息)辅助建立毫米波通信链路以降低开销，实现快速波束选择；其次将基站‑智能反射面‑用户级联信道估计转化为稀疏信号恢复问题，利用第一步获取的粗略角度域信息基于运动觉知的动态压缩感知算法进行信道估计，显著降低了系统训练开销。
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公开(公告)号：CN111954275B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202010805153.9
申请日：2020-08-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种面向无人机基站网络的用户多连接配置方法，包括对无人机基站部署区域的地形和链路特征进行估计，计算部署区域内各个无人机小区内所有用户的链路状态，初始化用户多连接初始服务集合；以用户为中心，收集临近无人机小区RSRP信息，并周期上报RSRP信息和自身服务链路状态；根据用户上报信息，对用户无人机基站服务集合进行周期性调整。本发明实施例解决了无人机蜂窝网络中无人机站点单点服务能力受限场景下如何配置用户多连接以保证用户服务速率的问题。
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公开(公告)号：CN110401964B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201910724874.4
申请日：2019-08-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W24/06 , H04W52/22 , H04B7/0456
Abstract: 本发明提出了一个名为UcnNet的深度残差网络，拟合以用户为中心网络(UCN)下实数域的加权最小均方误差(WMMSE)算法。具体地，为了有效地管理UCN中的耦合干扰，推导多小区协作下基于WMMSE的实数域功率控制算法，用于产生接近系统总容量最优的训练标签；然后输入多级残差结构、批归一化层的网络进行训练，输出通过满足功率约束的激活函数，给定输入信道信息，预测各基站发射功率。UcnNet训练完成后，在输入全局信道信息的情况下，通过较少的计算可以产生与WMMSE类似的输出。实验仿真结果展示了UcnNet的高度拟合能力，拟合效率可达97.68％，同时实现了超过WMMSE迭代算法100倍的效率提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111970714A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010821115.2
申请日：2020-08-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种面向用户分布依赖的无人机基站部署方法。在所述方法中，考虑用户位置的分布依赖性，依据用户的位置将用户划分为多个用户簇，每个用户簇分别由一个无人机基站服务。依据服务区域内建筑高度以及无人机基站移动性能，确定无人机基站部署的高度与移动范围的取值范围。无人机基站的移动范围以及部署高度影响着网络整体性能以及簇中心附近用户与簇边缘用户的性能差异。为保证网络性能和用户公平性，引入覆盖率衰落参量并以整体网络覆盖率为指标。通过调整无人机基站部署的高度与移动范围，使得在覆盖率衰落参量满足一定要求下，网络覆盖率达到最大值，得出最优的无人机部署高度以及最优的无人机运动半径因子。
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公开(公告)号：CN111970713A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010820050.X
申请日：2020-08-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 由于密集城区建筑物遮挡效应严重、基站流量压力大，导致用户体验不佳。因此，本发明实例研究了一种面向密集城区的无人机基站部署方法与三维参数设定。具体如下：首先模拟目标密集城区，以建筑物水平中心为顶点进行水平三角剖分；其次找出三角形内部水平LoS角最大的位置，在此位置上放置UAV；然后根据信道状态，计算UAV覆盖范围以及可放置高度范围；接着考虑建筑物遮挡，利用最优化策略选择覆盖用户数最多的高度；最后按照“服务用户数多、重叠用户数少”的原则进行UAV筛选，直到达到所要求的覆盖率。本发明采用三角剖分进行建模，考虑建筑物遮挡效应，节约部署资源的同时还可以得出密集城区UAV三维部署参数设定方法。
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公开(公告)号：CN109150341A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811057700.9
申请日：2018-09-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种频谱感知方法和设备以及存储介质，其中方法包括：根据CR接收机采集的目标频段信号的能量值确定最大阈值和最小阈值，基于多个能量值以及最大阈值和最小阈值确定目标频段是否处于忙碌状态或空闲状态；如果不能确定目标频段状态，则基于中间能量值确定平均阈值，基于中间能量值、平均阈值、最大阈值以及多个能量值确定目标频段是否处于忙碌状态或空闲状态；本发明的频谱感知方法和设备以及存储介质，有效提升了频谱感知的效率，提高了频谱感知检测的稳定性和精度，提高用户的使用感受度。
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公开(公告)号：CN114280558B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202111634317.7
申请日：2021-12-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G01S7/38 , G06F30/27 , G06F111/08
Abstract: 现代自适应雷达具备自主模式切换和快速波形捷变能力，导致雷达信号状态难以穷举，传统干扰方式效能下降。本发明实例研究了一种基于强化学习的干扰信号波形优化方法：首先对干扰决策过程进行马尔可夫建模，在此基础上构建双层强化学习模型，通过两个交互的Q‑learning对干扰样式和波形参数进行联合优化。对抗过程中，在每段波束驻留时间内，对雷达信号进行工作模式检测，外层Q‑learning据此进行干扰样式决策，并映射至时、频域两个内层Q表，其次评估干扰效果并更新外层Q表。而后对该波束驻留时间内的每个雷达脉冲进行参数估计，在干扰样式的约束下基于内层Q‑learning求解时、频域干扰波形参数，生成干扰信号。最后计算时、频域有效干扰系数，更新内层Q表。
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公开(公告)号：CN118691464A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410268950.6
申请日：2024-03-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T3/047 , G06T5/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0475 , G06N3/092 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种基于生成对抗网络的雷达时频图像增广方法，有效改善了雷达传感器的价格不菲，使用场景有一定限制，且对环境噪声有一定要求的问题，使用更少数量的雷达时频图增广后进行训练也可以达到不错的效果。本发明主要针对于雷达时频图像增广，核心在于：生成对抗网络模型的训练，雷达时频图像的特征提取，使用训练好的生成对抗网络对雷达时频图进行数据增广,使用增广数据进行后续雷达图像分析。
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