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公开(公告)号：CN109274136A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811241127.7
申请日：2018-10-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于量子粒子群算法的光伏系统无功优化方法，属于光伏电站无功调节技术领域。本发明的方法包括以下步骤：步骤一分析光伏电站并网对配电网系统电压的影响；步骤二建立含光伏电站配电网无功补偿优化的数学模型；步骤三采用量子粒子群优化算法对所建的光伏系统无功优化模型进行求解。本发明提供的基于量子粒子群算法的光伏系统无功优化方法，能够有效地降低有功网损，明显地提高各节点的电压值，使配电网系统更加经济稳定地运行。
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公开(公告)号：CN104320845B
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201410321036.X
申请日：2014-07-04
IPC: H04W64/00
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明公开了一种基于传感器和量子智能计算的主用户定位方法，其基于无线传感器网络辅助认知无线电网络实现，包括如下步骤：步骤一网络部署阶段，步骤二定位信息收集阶段，步骤三测距阶段，数据融合中心对采样到的信号强度求均值作为该锚节点的接收信号强度RSS，在对数正态阴影路径损耗无线传播环境模型下，根据RSS估计出主用户和锚节点之间的距离；步骤四定位阶段，将定位问题转化为优化问题，采用量子遗传模拟退火算法解决该优化问题，进而实现对主用户二维空间的位置定位。本发明能够在确保良好的定位性能的前提下，达到同时降低算法的复杂度又节约电池能耗的效果；基于量子遗传模拟退火算法的定位方法可以获得精确的主用户位置信息。
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公开(公告)号：CN100547944C
公开(公告)日：2009-10-07
申请号：CN200610038722.1
申请日：2006-03-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 量子神经网络多用户检测的方法涉及在经典计算机上仿真实现该方法，该方法将量子神经网络构成多用户检测器，网络核心采用反馈型量子神经元简化多用户检测器的结构，网络演化利用量子并行计算特性进行快速寻优，降低多用户检测器的复杂度；具体为：设计一个反馈型量子神经元、一种用量子寄存器表示多用户接收机接收信号的方法、一个量子神经网络多用户检测器、一个并行演化算子F1；将并行演化算子F1作用于量子神经网络多用户检测器的输出量子态，对其进行更新演化；重复上一步骤直至更新后的输出量子态与更新前无变化；设计一个随机演化算子F2替代并行演化算子F1；重复上一步骤直至更新后的输出量子态与更新前无变化。
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公开(公告)号：CN120050239A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510511298.0
申请日：2025-04-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L47/22 , H04L47/283
Abstract: 本发明提供一种应用于时间敏感网络的混合流量资源调度方法及装置，属于通信网络流量调度技术领域。该方法采用时间感知整形器机制和循环排队转发机制联合进行流量调度来满足确定性传输要求，建立满足时间敏感流确定性传输的前提下，最大化带宽流的调度成功率和带宽资源利用率等调度质量的多目标函数，采用融合噪声网络的深度噪声Q网络对该多目标函数进行求解，得到待调度流的最优时隙分配决策。本发明能灵活整合多目标并在大规模搜索空间中快速收敛至近优解，实现了时间敏感网络调度质量明显提升。
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公开(公告)号：CN120031075A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510490604.7
申请日：2025-04-18
Applicant: 南京邮电大学 , 江苏有线数据网络有限责任公司
Abstract: 一种基于量子耦合的生成对抗网络设计方法，分别输入两个域的真实手写体图片信息；构建耦合量子生成对抗器的量子机器学习模型，用以测量鉴别器对数据真实性的判断概率及量子补丁生成器的量子比特振幅；通过参数共享方法，对量子补丁生成器和经典鉴别器的参数进行调整，捕捉到两个相似域的共享特征；同时使用补丁式网络的设计方法构建生成器，节约了量子比特数，降低了量子网络的训练成本。本发明所述方法可实现高质量的手写体数据生成，也为量子机器学习的领域适应方面提供了新的研究方向，可以实现跨域分类器较高的分类精度，并为未来量子生成对抗网络的发展开辟了新的可能性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119561627A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411676058.8
申请日：2024-11-22
Applicant: 南京邮电大学 , 江苏有线数据网络有限责任公司
IPC: H04B17/309 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种基于深度贝叶斯推断的无蜂窝MIMO低复杂度信号检测方法，采用了复数高斯分布作为先验概率的逼近，并将高斯分布参数作为可学习参数纳入网络训练过程，动态适应不同网络层级的需求，克服了传统方法中因初始分布选择不当导致的收敛难题。此外，VID‑Net通过预训练的深度学习模型确定并部署最优权重至各AP，简化了CPU端的计算至简单的求和操作，显著降低了计算复杂度，并增强了对多样信道条件的适应能力。VID‑Net还融入了对数函数与相关函数修正策略。在不同的调制阶数和系统天线配置下，VID‑Net展现出卓越的检测性能和鲁棒性，性能超越了次优的最小均方误差检测算法。
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公开(公告)号：CN119544005A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510084682.7
申请日：2025-01-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/04 , H04B7/06 , H04W24/02
Abstract: AN增强RIS辅助物理层安全通信鲁棒波束成形方法，目标时在满足系统服务质量要求和安全速率中断概率约束的前提下,最小化基站的发射功率。首先构造基于基站‑RIS‑窃听者级联信道发射端不完美CSI模型的安全速率中断约束，然后利用Bernstein型不等式逼近安全速率中断概率约束，从而将原问题重新表述为一个可处理的凸约束。并在交替迭代优化框架下，利用半正定松弛将子问题转化为凸问题，并且改写了给定波束成形矢量优化RIS相移矩阵的子优化问题，引入松弛变量重新表述了原可行性验证问题，最后迭代优化基站发射波束成形矢量，AN波束成形矢量和RIS反射波束成形矩阵，提高系统安全速率和系统鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114077673B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202110702281.5
申请日：2021-06-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于BTBC模型的知识图谱构建方法，上下文编码层采用Tiered‑BiLSTM‑CRF模型，通过动态堆叠平面NER层来识别嵌套实体，每个平面NER层均为BiLSTM‑CRF的平面NER模型，每一层将LSTM层的实体输出融合，再输出到下一个平面NER层中，关系抽取层采用多头关系抽取模型，最后以三元组的格式存储在Neo4j图数据库里。本发明将具有更强文本特征表示能力的BERT预训练模型做特征表示层，结合Tiered‑BiLSTM‑CRF，突出了上下文语义特征中的重要特征，在识别多对关系的基础上，有效解决了实体重叠的问题，提高图谱构建的准确性。
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公开(公告)号：CN118368643B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410790578.5
申请日：2024-06-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向车联网网络切片的效用最大化资源分配方法，针对车联网系统下的车辆业务资源分配问题，结合网络切片技术，考虑到不同车联网业务速率、时延以及车辆移动性对于网络效用的影响，以最大化网络效用为目标，构建了一种基于车联网系统的网络切片资源分配模型。提出了一种基于动态记忆库的双Sigmoid函数粒子群优化算法（MBDS‑PSO），增强了算法的全局和局部搜索能力，降低了算法求解结果的标准差，解决了传统粒子群算法以及一些改进算法对于前后期搜索能力过渡不平滑等问题，实现了在相同时间复杂度下缩短算法运算时间的同时能够在资源分配过程中为系统带来更高的网络效用。
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公开(公告)号：CN117915409A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410080543.2
申请日：2024-01-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/082 , H04B7/185
Abstract: 一种无人机辅助移动边缘计算系统中的隐蔽通信方法，构建了无人机协助移动边缘计算系统，无人机可作为移动边缘服务器用于接收地面设备卸载的计算任务，同时还可作为干扰机向窃听者发射人工噪声（AN），用来干扰窃听者对地面设备卸载传输行为的检测；建立基于非正交多址接入（NOMA）的通信模型，并进一步获得系统的能耗模型；通过对设备分组、无人机轨迹、设备发射功率、无人机发射AN功率以及计算资源分配的联合优化，最小化系统能耗；利用动态用户分组算法和交替优化算法求解系统能耗优化问题。本发明通过无人机辅助、联合优化功率分配和资源分配，可在保证系统对隐蔽性的要求前提下，有效降低系统的能耗。
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