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公开(公告)号：CN103297988A
公开(公告)日：2013-09-11
申请号：CN201310173120.7
申请日：2013-05-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于三维传播信道的建模方法及装置，为解决现有的三维传播信道建模中忽略了垂直方向上的角度问题而设计。所述建模方法包括以下步骤：步骤1：获取基站端与移动通信端的直射连线方向并根据基站端与移动通信端天线的高度差及水平距离得出视距传播角度θLoS；步骤2：分别构建基站端与移动通信端的中心角θmean；步骤3：将随机生成的所述三维传播信道的零均值俯仰功率角度谱平移到中心角上，以分别获得基站端与移动通信端的非零均值俯仰功率角度谱。本发明具有实现简单易行、实用性强、弥补了现有技术在俯仰角度上建模的缺失。
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公开(公告)号：CN102158294B
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201110046090.4
申请日：2011-02-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种具有认知无线电功能的认知无线网络系统及其认知流的传输方法，系统的基站或无线接入点、终端都采用分层协议栈在其物理层，无线链路层和高层增设相应功能实体和分别构建集中式和分布式物理传输信道，并基于认知流的通用控制信道，将认知节点通过物理信道获取的数据和参数都统一表征为认知无线系统中智能推理和决策的各个功能实体能够处理的信息，再通过各功能实体和信道的联合处理，实现认知信息的高效、完整、可靠的传输方案，为网络中各认知节点内部的智能决策和动态重构提供基础。本发明采用分层实现机制，可灵活地适应网络结构和无线环境的变化，且与现有的无线协议结构具有很高的兼容性，因此，具有很好的推广应用前景。
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公开(公告)号：CN102573027A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201110433643.1
申请日：2011-12-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W52/06
CPC classification number: H04W52/146
Abstract: 本发明公开了一种基于蚁群优化的离散功率控制方法，包括创建一种每个节点上存在多条平行路径的多重图搜索空间，并设计了一种同时考虑多小区性能的启发式信息计算方法；采用蚁群优化方法，各小区蚂蚁综合考虑信息素和启发式信息，依据伪随机比例规则独立进行解的构造，并且为了保证满足功率约束条件设计了一种蚂蚁淘汰机制，配合局部信息素更新，有效获得满足约束条件的可行解；最后，在各小区蚂蚁的合作的基础上进行全局信息素更新，进而寻求到目标优化问题的近似最优解。本发明公开的方法在满足功率限制条件下可以显著提高采用离散功率级别的多小区系统的整体吞吐量，达到优化系统性能的目的。
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公开(公告)号：CN102547748A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201210034257.X
申请日：2012-02-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于认知无线电技术的干扰测量及干扰规避方法。该方法包括：参数确定步骤，认知用户终端确定其自身的工作参数，获取认知用户终端所在位置处网络中的授权用户的工作参数；干扰距离确定步骤，基于所获取的工作参数来算得认知用户终端的干扰距离，其中，干扰距离为使得落入以认知用户终端为中心、以干扰距离为半径的圆形区域的授权用户接收机无法正常通信的距离；检测步骤，认知用户终端检测其扩展干扰范围中是否存在授权用户发射机，若检测结果为是，则确定为存在落入认知干扰范围的授权用户接收机，返回参数确定步骤。本方法可用来协助准确判断干扰场景，以保证在引入认知用户网络后，授权用户通信业务服务质量不受干扰。
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公开(公告)号：CN119814223A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411716823.4
申请日：2024-11-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L1/00 , H04W12/02 , H04B7/0456 , H04W12/03
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的无线通信安全传输方法、装置及设备。包括：发射机对每个信道的待发送消息进行独热编码，得到多个独热编码矩阵；将所述独热编码矩阵以及信道特征序列输入对应的自动编码器，得到多个调制编码信号；对所述多个调制编码信号进行迫零预编码，生成多个预编码信号；对所述多个预编码信号进行功率约束，得到发射信号，将所述发射信号传输到接收机；接收机获取目标信道传输过来的接收信号，基于自动解码器对所述接收信号进行解码，得到解码数据。本申请利用自动编解码器确保信息传输的可靠性，不仅简化了通信系统的设计和实施，还提高了其在多样化环境中的适用性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114781902B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202210492491.0
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q50/40 , H04L67/12
Abstract: 本发明公开了一种网联车系统的调度方法，属于智慧交通领域；具体为：首先、针对当前时刻，实时获取待调度区域及相邻区域的服务方和服务对象的数量，作为供需信息；然后，将供需信息输入至训练好的神经网络中，输出每个区域所有定价因子的价值估计值；并利用ε‑greedy策略，为各区域选择各自的唯一定价因子；最后，将各区域的服务对象数量和唯一定价因子输入至调节函数，计算各区域中接受定价的服务对象数量，随机选择等数量的服务方进行服务；同时，将各区域没有接受定价的剩余服务方，输入至已学习的网络流调度模型，输出对各服务方的调度策略并执行；本发明考虑了调度成本，空驶时间，时空定价以及供需平衡等多方面的约束，实现服务方收益最大化。
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公开(公告)号：CN117545069A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311574247.X
申请日：2023-11-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种多站协作的通感定位方法和装置，属于移动通信技术领域，是一套具有移动性和URLLC需求的目标用户的通感定位方法。根据待测目标用户和基站的分布关系，以及信息RSRP确定待测目标的接入状态。然后使用通感一体化对待测目标进行测距，即通过发射并感知翻身的通感信号进行测距。最后测距结果在核心网感知处理模块使用策略控制模块下发的定位算法计算待测目标用户的坐标。整个通感流程为智慧交通系统场景服务，以提高定位精度和资源利用率。本发明可实现多基站协作定位，减小测量误差，提高精度，可以大幅增加系统定位的精度并提高系统鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109635636B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN201811273875.3
申请日：2018-10-30
Applicant: 国家新闻出版广电总局广播科学研究院 , 北京邮电大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于属性特征和加权的分块特征相融合的行人再识别方法，包括以下步骤：构造属性特征提取子网络，该子网络融合了手动提取的特征和深度神经网络提取的特征；采用设置加权的交叉熵损失函数来训练属性特征提取子网络；构造基于分块的特征提取子网络，该网络可融合多个分块的深度特征；训练基于分块的特征提取子网络，设置局部损失函数的加权融合层，自主学习不同的权重，进而赋予各局部损失函数；对整体网络进行训练，提取融合了属性特征和基于分块的深度特征的行人特征表示。本发明设计合理，其有效结合了属性特征和深度特征，在损失函数计算方法上进行优化，获得了很好的行人再识别结果，使得系统整体匹配准确率大大提升。
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公开(公告)号：CN114943342A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210532203.X
申请日：2022-05-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种联邦学习系统的优化方法，属于大规模分布式边缘智能学习领域，具体为：服务器创建全局模型初始化后下发至所有用户端；各用户端分别利用各自隐私数据集进行训练，得到个性化的本地模型，随后进入联邦学习的循环过程，每一轮循环皆如下：服务器对用户端进行聚类，结合用户端的贡献度选择上行传输用户端集合，集合中各用户端压缩本地模型并上传；服务器利用联邦平均方法以及无标签数据集对本地模型进行聚合和对齐，以更新全局模型并压缩后下发到根据用户需求选择的下行传输用户端集合中；各用户端用隐私数据集再次训练为新的个性化模型，循环直至本地模型及全局模型皆收敛。因此，本发明提升了通信效率，实现了联邦学习的高效训练。
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公开(公告)号：CN112907103A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110257404.9
申请日：2021-03-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种共享单车动态供需平衡的方法，属于共享单车规划领域；具体为：首先，筛选骑行的历史订单并提取起始点和终止点坐标，根据聚类算法进行聚类，各类的中心点视为共享单车的虚拟站点；然后，建立有权无向图，并利用社区发现算法得到内部自平衡的优化后的站点社区集合；同时，将每天划分若干时隙；针对每个虚拟站点，对该站点在同一个时隙的各天的流出订单数量进行统计，并计算平均值，作为该虚拟站点的订单需求预测值；最后，针对优化后的社区站点集合，根据每一个社区内各虚拟站点不同时隙的订单需求预测值和实际的车辆分布情况，生成各社区以最大化总收益为目标的卡车搬移策略并执行；本发明提高了订单服务水平以及总收益的性能。
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