公开(公告)号：CN117527041A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311466805.0

申请日：2023-11-07

Applicant: 安徽大学

Inventor： 蒋芳 ,  汪栋 ,  许耀华 ,  王翊 ,  胡艳军 ,  王成龙

IPC: H04B7/185 ,  H04J13/12 ,  H04J13/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的LEO卫星码分多址方法，包括：在扩频编码端构建用于生成用户扩频码并对用户的数据进行扩频的CDMA扩频编码器，CDMA扩频编码器采用全连接深度神经网络构建；在多用户检测端构建用于多用户检测以获得所有用户的原始信息的CDMA多用户检测器；对CDMA扩频编码器和CDMA多用户检测器采用端到端联合训练，通过CDMA扩频编码器的输入数据s和CDMA多用户检测器的输出数据构造损失函数，利用反向传播算法及神经网络优化器进行端到端联合训练。本发明还公开了基于深度学习的LEO卫星码分多址系统。本发明通过深度全连接神经网络自动生成用户扩频码，通过深度学习的端到端训练的方法提高了误码率性能。

公开(公告)号：CN117155375A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311102474.2

申请日：2023-08-30

Applicant: 安徽大学

Inventor： 王翊 ,  陈冲 ,  柏娜 ,  许耀华

IPC: H03K19/094 ,  G11C7/10

Abstract: 本发明提出一种低延迟的抗双节点翻转的锁存器，包括：输入电路，其连接控制时钟并接受输入信号，所述输入电路具有反相器单元和传输门单元，其中所述传输门单元生成四个存储节点：第一节点、第二节点、第五节点和第六节点；存储节点自恢复电路，其所述传输门单元的四个存储节点连接，并生成四个自由翻转的存储节点：第三节点、第四节点、第七节点和第八节点；C单元输出电路，其与所述第一节点、第三节点、第五节点和第七节点连接，对节点进行翻转错误阻隔，所述C单元输出电路输出最终的锁存信号。本发明可以恢复任意敏感节点的翻转和任意双敏感节点翻转，并且与过往的抗双节点翻转的锁存器对比减少了面积和功耗，延迟时间很小。

公开(公告)号：CN117014103A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202310694835.0

申请日：2023-06-12

Applicant: 安徽大学

Inventor： 蒋芳 ,  周鑫源 ,  王翊 ,  许耀华 ,  柏娜 ,  刘瑜 ,  徐磊 ,  方红雨 ,  王贵竹

IPC: H04L1/00 ,  H04W4/70 ,  H04W4/08 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及混合网络编解码技术，揭露了一种SCMA‑D2D网络低复杂度编解码方法、装置及设备，该方法包括：根据SCMA蜂窝用户与D2D用户的用户信息以及频谱资源块生成连接因子矩阵，根据连接因子矩阵生成连接因子图；根据连接因子图构建码字生成器，利用码字生成器计算用户信息对应的码字；根据用户信息对应的码字及频谱资源块生成混合网络信号数据；将经过高斯信道传输后的混合网络信号数据输入中继网络中，得到中继信号数据，并广播至SCMA蜂窝用户及D2D用户对应的接收端；在接收端接收到中继信号数据后，利用多用户分类解码器对中继信号数据进行解码，得到解码信息。本发明可以提高多用户解码的精度同时降低编解码的复杂度。

公开(公告)号：CN115346580A

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN202211028643.8

申请日：2022-08-25

Applicant: 安徽大学

Inventor： 许耀华 ,  陈小杰 ,  王翊 ,  柏娜 ,  高东升 ,  杨帅

IPC: G11C16/04 ,  G11C16/26

Abstract: 本发明公开一种存储单元、差分存储单元及非易失性存储器，该存储单元包括控制晶体管，作为电容器件，所述控制晶体管的阱作为控制端口；第一读取晶体管，第一读取晶体管的源极与阱相连作为读取端口；第二读取晶体管，第二读取晶体管的阱和源极与地电压相连；及选择晶体管，选择晶体管的栅极作为选择端口，选择晶体管的源极作为信号输出端口，选择晶体管的阱与地电压相连，第一读取管的漏极、第二读取管的漏极及选择管的源极相连；控制晶体管的栅极、第一读取晶体管的栅极和第二读取晶体管的栅极互相连接形成浮栅。本发明的存储单元编程和擦除操利用FN隧穿效应，具有功耗低、存储密度高，面积小，擦写忍耐性及数据保持性强，以及读取速度快的特点。

公开(公告)号：CN109041117B

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN201811221272.9

申请日：2018-10-19

Applicant: 安徽大学

Inventor： 王翊 ,  朱海亮 ,  邱林锋 ,  蒋芳

IPC: H04W28/02 ,  H04W28/08

Abstract: 本发明公开一种密集网络中的服务基站的选择方法及系统，所述选择方法包括：首先计算用户u随机到达位置r处连接到至少两个能量受限的基站的传输速率，判断是否只有一个所述传输速率大于最低服务质量所需要的数据率，若是，则选择传输速率大于最低服务质量所需要的数据率的基站作为服务基站；若否，则根据每个能量受限的基站的剩余能耗和所述用户随机到达位置处连接到基站的传输速率，以确定所选择的服务基站。本发明同时考虑到了吞吐量和生存时间等因素，综合考量服务基站的选择，同时，本发明在移动终端的链路接入上，尽量平衡多个基站的吞吐量，本发明的方法可以综合考虑能耗情况，延长网络寿命和所有基站的工作时间。

公开(公告)号：CN110708713B

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN201911036419.1

申请日：2019-10-29

Applicant: 安徽大学

Inventor： 王翊 ,  王惠 ,  蒋芳 ,  胡艳军 ,  许耀华 ,  欧梦添

IPC: H04W24/02 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开一种采用多维博弈的移动边缘计算移动端能效优化方法，包括：博弈论中，包括卸载决策和传输功率；选择卸载决策和传输功率；在每个并行的决策时隙中，接收除用户终端所在小区以外的其它小区的干扰信息，以计算得到传输速率；根据所述传输速率，以选择最优响应决策；判断决策时隙的用户终端决策是否等于所述最优响应决策，若所述决策时隙的用户终端决策不等于所述最优响应决策，则更新所述决策时隙的用户终端决策进入下一决策时隙的迭代，若所述决策时隙的用户终端决策等于所述最优响应决策，则所述决策时隙的用户终端决策为最优响应决策，通过多次迭代，直至系统达到纳什均衡。本发明避免了资源的浪费，保证了内部的资源分配均衡。

公开(公告)号：CN114375004A

公开(公告)日：2022-04-19

申请号：CN202111661531.1

申请日：2021-12-30

Applicant: 安徽大学

Inventor： 蒋芳 ,  尹天宇 ,  郑国梁 ,  杨雅情 ,  王翊 ,  许耀华 ,  胡艳军

IPC: H04W24/08

Abstract: 本发明涉及一种基于组梯度追踪的低复杂度多用户检测方法，该方法包括下列顺序的步骤：用户设备的发送数据调制；用户设备的发送数据扩频和传输；基站端获取等效信道系数矩阵；迭代检测的初始化；活跃用户检测；检测数据输出。本发明通过将前一时隙使用梯度追踪算法挑选出的活跃用户支撑集作为下一时隙的初始支撑集，降低了除第一时隙以外其他时隙的迭代次数，同时使用决策衰弱的思想，每次迭代可挑选出多个活跃用户，加快算法的收敛速度。从避免矩阵求逆和减少迭代次数两个角度，有效降低了复杂度，而梯度追踪算法的引入仍能保证算法的收敛性。本发明以较小的精度代价，换取了复杂度的有效降低。

公开(公告)号：CN112822661B

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202110002627.0

申请日：2021-01-04

Applicant: 安徽大学

Inventor： 王翊 ,  陈昌 ,  许耀华 ,  蒋芳 ,  康玲 ,  王忍

IPC: H04W4/44 ,  H04W4/48 ,  H04W24/02

Abstract: 本发明提供一种车辆任务卸载方法、系统、设备及存储介质，将车辆当前所在的路侧单元和下一个经过的路侧单元作为核心协作区间，车辆在车辆当前路侧单元区间内进行任务卸载分配时，在车辆当前路侧单元的边缘服务器上进行任务卸载的同时，也利用自身车辆与其它车辆的通信空闲，采用车辆中继通信的方式将部分任务提前卸载到车辆下一个经过路侧单元的边缘服务器上进行计算，从而和网络内的空闲计算资源展开协作，降低计算时延，提高用户体验。

公开(公告)号：CN113992313A

公开(公告)日：2022-01-28

申请号：CN202111240528.2

申请日：2021-10-25

Applicant: 安徽大学

Inventor： 许耀华 ,  黄兴 ,  蒋芳 ,  王翊 ,  江淑萍 ,  胡艳军

IPC: H04L5/00 ,  H04B7/0456 ,  H04L25/03 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的均衡网络辅助SCMA编解码方法，包括：构建用于生成发送信号的SCMA编码器，在上行链路系统中每个用户端设置一个全连接的深度神经网络，按照SCMA编码器的因子矩阵对用户与资源块之间进行连接；建立由均衡网络与多用户检测网络所构成的SCMA解码器，采用均衡网络均衡信道的输出，将均衡网络产生的输出送入多用户检测网络以解码所有用户的发送信息；对SCMA编码器和SCMA解码器进行端到端的联合训练。本发明在基于深度学习的SCMA编解码方案基础上增加了参数估计网络和信号补偿网络设计，实现手段仍采用了深度学习技术，能够提升SCMA系统在上行瑞利衰落信道的误码率性能。

公开(公告)号：CN113098571A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110330579.8

申请日：2021-03-23

Applicant: 安徽大学

Inventor： 许耀华 ,  袁伟伟 ,  王翊 ,  蒋芳 ,  刘瑜 ,  柏娜 ,  宛新文

IPC: H04B7/0413 ,  H04L25/03

Abstract: 本发明提供一种大规模MIMO系统信号检测方法、系统、基站及存储介质，所述检测方法包括对第一初始信号进行主动禁忌搜索检测，以获取初始估计向量；根据所述初始估计向量消除所述第一初始信号中的干扰信号，以获取第二初始信号；对所述第二初始信号进行消息传递检测以获取输出向量估计；根据所述输出向量估计对符号向量进行重构，以获取符号向量重构值；将所述符号向量重构值作为主动禁忌搜索的输入进行迭代操作，迭代结束后的最终的所述符号向量重构值作为检测结果输出。利用本发明，可以改善RTS算法在高阶调制下性能不佳的情况，且拥有更低的复杂度。