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公开(公告)号：CN105553608A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510890712.X
申请日：2015-12-07
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: H04W52/34 , H04L1/005 , H04L1/0048 , H04L1/0054 , H04L27/2601
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于非正交多址方式的数据传输方法、装置及系统，涉及移动通信技术领域，应用于终端，包括：获得终端在其所属非正交随机接入组G中对应的功率回退因子；根据下行路径损耗、网络端预期到达功率、网络端为所述终端分配的物理上行信道资源、所述功率回退因子和所述非正交随机接入组G对应的功率回退步长，确定网络端为终端分配的物理上行信道的数据发送功率；根据所确定的数据发送功率，通过网络端为所述终端分配的物理上行信道向所述网络端发送通信数据；接收网络端针对译码结果的反馈信息。应用本申请实施例提供的方案传输数据，提高了网络端正确译码各个终端所发送的通信数据的概率。
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公开(公告)号：CN105188151A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510321081.X
申请日：2015-06-12
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: H04W74/002 , H04W74/0833
Abstract: 本发明实施例公开了一种非正交多址随机接入方法、装置及系统，涉及无线通信技术领域，包括：确定当前终端对应的非正交多址接入组的终端数量M；根据所述终端数量M和预设的随机接入信息确定规则，确定随机接入信息；通过物理随机接入信道PRACH向所述网络端发送所述随机接入信息；接收所述网络端通过物理下行信道发送的随机接入响应；在所述随机接入响应中指示的上行共享信道PUSCH上发送调度信息和/或业务数据信息；接收所述网络端根据对所述调度信息和/或业务数据信息的解析结果发送的反馈信息。应用本发明实施例提供的方案，降低了接收机消除/抑制用户间干扰的复杂度。
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公开(公告)号：CN101635590A
公开(公告)日：2010-01-27
申请号：CN200910090630.1
申请日：2009-09-02
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种分布式多输入多输出系统中的功率分配方法和装置。由基站根据移动台反馈的部分信道信息计算并分配功率值，包括以下步骤：接收移动台反馈的部分信道状态信息；基于各天线单元的大尺度衰落信息以及信道噪声方差，根据拉格朗日常数法计算每个天线单元的初次分配功率Pl，a；基于各天线单元的发送相关矩阵的秩信息，计算得到第l天线单元的二次分配功率Pl，b；将初次分配功率Pl，a和二次分配功率Pl，b相乘，再乘上一个常数系数，得到第l天线单元最终分配功率Pl，该常数系数使所有天线单元的功率之和等于总发送功率；将最终分配功率Pl平均分配给天线单元内的多根发送天线。本发明可以根据部分CSI进行功率分配，并提高系统性能。
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公开(公告)号：CN118869005A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410943450.8
申请日：2024-07-15
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本申请提供了一种基于联邦学习的自适应跳频抗干扰方法、装置及电子设备，其中，该方法应用于飞行自组织网络中的各无人机设备，该方法利用预置的跳频抗干扰模型，基于无人机设备所处的通信环境，确定出目标跳频策略，并执行该目标跳频策略。由于本申请实施例中的预置的跳频抗干扰模型采用双重深度Q网络，可有效减少现有智能化抗干扰算法过估计的问题，并且本申请实施例通过无人机设备与基站设备进行联邦学习的方式，能够获取不同无人机设备位于不同环境下选取的载波频率以及获得的即时奖励情况，如此训练得到的双重深度Q网络不仅可以减少过估计的问题，还可适用于不同的抗干扰环境，通用性更高。
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公开(公告)号：CN117202302A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311407843.9
申请日：2023-10-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W40/22 , H04W40/10 , H04W40/24 , H04W72/044 , H04L47/12 , H04L45/02 , H04L45/121 , H04L45/12
Abstract: 无人机自组网中采用非正交多址接入方式进行路由的方法，涉及无人机自组网领域，该方法包括：构建无人机自组网系统模型，获取无人机自组网的网络拓扑；无人机节点周期性向通信范围内的一跳邻居节点发送hello信息和接收应答信息；无人机节点根据相关信息采用非正交路由判据选择下一跳中继节点；判断中继节点是否被复用，若被复用则采取非正交多址接入方式发射复用链路叠加信号，否则采用正交多址接入方式发射信号；根据自干扰功率平衡算法为无人机节点分配发射功率；以中继节点为源节点重复上述步骤，直到到达目的节点，路由过程结束。本发明可减少传输延迟和网络拥塞，安全性增强，能量均匀消耗，通信链路持续时间增长，频谱效率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107769893B
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201711043728.2
申请日：2017-10-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种多址接入方法、装置、电子设备及可读存储介质，应用于无线通信技术领域，所述方法包括：将经过信道编码后的多个用户的比特流分别映射到不同的多维星座上，得到各比特流对应的多维星座点；对多维星座点进行相位旋转，得到相位旋转后的多维星座点；根据表示资源节点和用户对应关系的映射矩阵，将相位旋转后的多维星座点映射为各比特流对应的码字；按照预先建立的排列矩阵对各比特流对应的码字的非零元素所对应的多维星座的维度进行排列，得到传输码字，传输码字中所有资源节点对应的用户层之间维度的欧式距离和最大。本发明实施例可以提高每一资源节点上接收机初始化信息的质量。
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公开(公告)号：CN107295597B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201710630230.X
申请日：2017-07-28
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明实施例提供了一种自适应分簇路由方法、装置及电子设备，该方法包括：对基站通信范围内的所有节点进行分簇，得到基站通信范围内的簇区，获取簇区的第一节点在当前轮开始时的剩余能量，预估第一节点作为簇头节点的第一能量消耗和作为成员节点的第二能量消耗，根据第一能量消耗、第二能量消耗以及在当前轮开始时的剩余能量，计算第一节点的簇头门限值，获取第一节点生成的随机数，并判断第一节点生成的随机数是否小于簇头门限值，在第一节点生成的随机数小于簇头门限值时，选择第一节点作为在当前轮的簇头节点。通过本发明实施例，可以选择剩余能量最优的节点作为簇头节点，平衡节点间能量消耗，保证整个网络的稳定，延长整个网络的生存时间。
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公开(公告)号：CN108900454A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810689793.0
申请日：2018-06-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于机器学习的调制方式参数盲检方法及装置，属于无线通讯技术领域。所述方法包括：获取第一待检信号的星座图数据，和预先存储的对应于预设的第一干扰设备的第一备选合成星座序列；通过预先存储的特征提取算法，根据所述第一备选合成星座序列和所述星座图数据，确定所述第一待检信号的第一特征向量；根据预先存储的特征映射算法和所述第一特征向量，确定所述第一特征向量对应的第二特征向量；通过所述第二特征向量、预先存储的所述第一待检信号的特征元素以及预先存储的分类模型，确定所述第一干扰设备的调制方式。采用本发明，可以提高低信噪比场景中的盲检准确率。
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公开(公告)号：CN108764314A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810475821.9
申请日：2018-05-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种结构化数据分类方法、装置、电子设备及存储介质，其中，结构化数据分类方法包括：获取待分类结构化数据；将所述待分类结构化数据输入预先训练得到的卷积神经网络模型，得到所述待分类结构化数据的分类结果，其中，所述卷积神经网络模型包括全连接层及卷积神经子网络，所述全连接层为所述卷积神经网络模型中的第一层。通过本方案可以提高卷积神经网络模型对结构化数据分类的准确率。
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公开(公告)号：CN104168030B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201410334648.2
申请日：2014-07-14
Applicant: 北京邮电大学 , 罗德与施瓦茨(中国)科技有限公司
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明涉及一种基于本原域循环群两个生成元的LDPC码构造方法，该方法利用本原域循环群中的两个生成元构造了一个唯一标识一类LDPC码的基矩阵，对此矩阵进行扩展、取分块子矩阵等操作，可得到校验矩阵，其零空间给出一类具有循环特性的二元或者多元域上的规则LDPC码。此类LDPC码兼有随机LDPC码和结构LDPC码的优点：既保证误码性能相仿于设计优异的随机LDPC码，又保留结构LDPC码在硬件实现中的低复杂度和快速收敛、低误码平台等译码性能。上述方法可广泛应用于通信系统中的信道编码中。
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