-
公开(公告)号：CN115250142B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202111670934.2
申请日：2021-12-31
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04B7/185 , H04L67/10 , H04W28/16 , H04W28/02 , H04L47/70 , H04W84/06 , G06F9/50 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的星地融合网络多节点计算资源分配方法，包括：从星地融合网络中的各服务点中确定本地服务节点和协作服务节点，从本地服务节点中获取任务的执行状态信息、各服务节点的计算资源信息以及各服务节点间的无线传输信息；构建以最小化卫星能耗与任务执行时延的加权系统开销为目标的优化问题的表达式；建立深度强化学习模型；基于近端策略优化算法求解深度强化学习模型；确定各服务节点的计算资源分配策略。本发明不仅能够从高维长跨度时序状态信息中提取特征，在高维解空间中建立环境与策略的相关性，而且能够克服高维信息的存储资源占用问题，具有较(56)对比文件CN 110647391 A,2020.01.03CN 113612843 A,2021.11.05CN 111615121 A,2020.09.01陈梦婷.空天地网络中基于强化学习的通信计算与缓存技术研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库-信息科技辑》.2021,全文.阮玉晗.面向新型混合星地网络的资源分配与性能分析《.中国博士学位论文全文数据库-信息科技辑》.2019,全文.Haitao Wang等.Maximization of linkcapacity by joint power and spectrumallocation for smart satellitetransponder《. 2017 23rd Asia-PacificConference on Communications (APCC)》.2018,全文.
-
公开(公告)号：CN115361055B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202210979029.3
申请日：2022-08-16
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于用户组的卫星通信系统星间切换方法，包括：步骤S1，获取待切换的用户组和可提供服务的卫星，并获取待切换的用户组所需的总资源和卫星的最大可用资源；步骤S2，构建用户组星间切换的调度模型，并对用户组星间切换的调度模型中的参数进行初始化；步骤S3，为完整用户组匹配目标卫星；步骤S4，若每个用户组均存在一个匹配的目标卫星，进入步骤S6；否则进入步骤S5；步骤S5，对不存在匹配的目标卫星的用户组中的用户进行分流，并为分流后的用户匹配目标卫星；步骤S6，记录用户组与卫星的匹配结果，结束切换调度过程。本发明能够最大化用户的切换成功率，提高用户的服务质量，能够降低卫星网络的信令开销、缓解切换拥塞。
-
公开(公告)号：CN115761872A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211102922.4
申请日：2022-09-09
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达信号的基于循环神经网络的雷达识别方法装置、存储介质和终端，其中方法包括向雷达发送人体姿态识别信号；获取所述雷达接收到的时域回波数据，并基于所述时域回波数据通过三维傅里叶变换获取初始频域图像数据；将所述初始频域图像数据通过MUSIC算法进行处理，以获取最终角度图像数据，所述最终角度图像数据包括人体姿态完整成像区域；将所述最终角度图像数据输入训练完成的预设循环神经网络模型中，以获取对应人体姿态。本发明可实现性强，能够有效地进行高准确率识别，同时不易受各种环境因素影响，系统稳健性好。
-
公开(公告)号：CN115639534A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211102923.9
申请日：2022-09-09
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种基于穿墙雷达的目标姿态识别方法、设备及介质，其中，所述方法包括：采集各目标姿态对应的回波信号，并获取各目标姿态对应回波信号的特征集合；采集待识别姿态对应的回波信号，并获取所述待识别姿态对应回波信号的图像特征；基于各目标姿态的所述特征集合，和所述待识别姿态的图像特征，对所述待识别姿态进行判定，以获得待识别姿态对应的姿态类型；本发明可以实现对人体姿态的自动化识别，不仅提升了识别的效率，也提高了姿态识别的准确性。
-
公开(公告)号：CN115361672A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210979050.3
申请日：2022-08-16
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种卫星通信系统的用户分组方法，包括：步骤S1，获取待分组用户及其属性；步骤S2，将每个用户划分为一个独立的用户组，并存储至用户组集合；步骤S3，计算集合中任意两个用户组之间的距离；步骤S4，提取出距离最小的两个用户组；步骤S5，若最小距离为预设最大值，结束流程；否则，进入步骤S6；步骤S6，若距离最小的两个用户组满足预设条件，进入步骤S7；否则将两个用户组的距离作为预设最大值，返回步骤S4；步骤S7，计算两个用户组中全部用户所需的总资源，将总资源与可选目标卫星中的最少资源进行比较，根据比较结果，得到新的用户组并更新用户组集合随后返回步骤S3或返回步骤S4或结束流程。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113051003B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110302274.6
申请日：2021-03-22
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种卫星通信网络的计算任务卸载处理方法、系统及存储介质，所述卫星通信网络的计算任务卸载处理包括：卫星采集判决度量的计算参数集合；所述计算参数集合中包括多个用于计算判决度量的参数；卫星通过所述判决度量的计算参数集合中的参数计算判决度量，以获取判决结果；卫星根据所述判决结果，选择与该判决结果对应的计算任务处理方式，并予以执行所述计算任务处理方式。本发明所述卫星通信网络的计算任务卸载处理方法、系统、存储介质及卫星计算过程简单，复杂度低，对卫星和地面的交互信息需求小，对卫星的能量消耗较低。
-
公开(公告)号：CN113873024A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111118157.0
申请日：2021-09-23
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种边缘雾网络中数据差分化下载方法，所述雾网络中包括一个云、雾和用户的三层分层架构，包括以下步骤：根据用户所需下载数据量的不同为所述用户分配数据下载方式；根据不同的数据下载方式，用斯塔克伯格博弈建立博弈参与者的不同效用函数；对不同的数据下载方式下的博弈参与者，求解不同效用函数的博弈平衡并确定最优下载策略。本发明可以有效优化边缘雾网络性能，防止大量数据带来的过载和网络拥塞，提升网络的稳定性，提高用户下载数据的灵活性和积极性，并为雾节点带来可观的收益。
-
公开(公告)号：CN113873022A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111112170.5
申请日：2021-09-23
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Inventor： 沈斐 , 唐亮 , 卜智勇 , 赵宇 , 其他发明人请求不公开姓名
Abstract: 本发明涉及一种可划分任务的移动边缘网络智能资源分配方法，包括：对终端产生的串行任务进行划分得到多个子任务，并建立卸载任务模型；根据本地或卸载两种执行方式，为所述子任务分别建立时延和能耗模型，定义基于多用户串行依赖型任务的卸载联合目标优化函数；在多服务器场景下，根据多用户对无线通信和计算资源的合作竞争关系建立马尔科夫博弈模型，优化所述卸载联合目标优化函数；在时变环境中，每位终端基于部分系统状态信息作为单独的智能体执行强化学习算法对所述马尔科夫博弈模型求解，确定卸载策略、子信道选择、发射功率以及资源分配量。本发明有利于合理分配服务器资源并充分使用碎片化资源，保证终端用户体验，提升网络运行的稳定性。
-
公开(公告)号：CN119740004A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411733452.0
申请日：2024-11-29
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的器件传输信号预测方法，包括以下步骤：S0将实采单路信号转换为正交分量表示的信号数据序列；S1构建基于深度学习的信号预测模型来根据所述信号数据序列预测器件输出信号；所述信号预测模型包括：卷积神经网络，用于对所述信号数据序列进行特征提取获得数据特征序列；LSTM模块，用于根据所述数据特征序列预测得到器件输出信号。本发明不仅能够极为精准地挖掘出信号传输器件的输入信号与输出信号之间复杂的非线性关系，实现对信号的高精度预测，而且其模型呈现小型化、轻量化的特点，在保证预测准确性的同时，极大地提升了预测速度，为信号传输预测领域提供了一种高效、实用且先进的解决方案。
-
公开(公告)号：CN119012286A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411108151.9
申请日：2024-08-13
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明提供一种星地融合网络的网络功能部署方法、系统、介质及网络设备，所述方法包括以下步骤：将满足预定条件的卫星配置为能够部署星载核心网网络功能的卫星；为用户分配支持网络切片服务的星载核心网网络功能；其中一个网络切片包含多个不同类型的网络功能，每个网络功能能够有多个网络功能实例；基于所述网络切片、所述网络功能、所述网络功能实例以及用户之间的关联关系计算平均控制面时延最小值；基于所述平均控制面时延最小值部署星载核心网网络功能。本发明的星地融合网络的网络功能部署方法、系统、介质及网络设备通过在星上优化部署核心网网络功能，有效提高了用户服务质量和网络性能。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
75
records
(took 0.127 seconds)
