公开(公告)号：CN115965378A

公开(公告)日：2023-04-14

申请号：CN202210496777.6

申请日：2022-05-09

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 李大鹏 ,  李石博 ,  蒋锐 ,  王小明

IPC: G06Q20/40 ,  G06Q30/0207 ,  H04L12/18

Abstract: 本发明公开了一种基于智能合约的区块链传递节点激励方法、装置及存储介质，所述方法包括：在区块链网络中创建传递节点奖励的智能合约；消息发送者将消息和所述智能合约一起发送至传递节点；所述智能合约在经过每个传递节点时均会记录相应传递节点地址与节点奖励的映射关系；消息接收者只接收获胜的传输路径的消息，所述消息接收者成功接收到信息后，智能合约按照所记录的传递节点地址与节点奖励的映射关系，依次将奖励分发给所述获胜的传输路径上的传递节点。本发明通过奖励区块链网络中的消息传递节点，吸引更多的传递节点加入消息的传输过程，从而起到增加区块链网络带宽资源的作用。

公开(公告)号：CN115866622A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211481580.1

申请日：2022-11-24

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王小明 ,  纪红宇 ,  蒋锐 ,  徐友云 ,  李大鹏

IPC: H04W16/18 ,  H04B7/0413 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于无线通信领域，具体的说，是一种分布式构架的上行多小区MIMO语义通信系统传输方法，步骤如下：(1)根据小区的不同将语义知识库按需分配给小区内的用户和基站；(2)搭建并设计上行多小区MIMO语义通信系统框架用来实现语义层面信息的传输；(3)搭建并设计干扰处理模块解决多小区场景下语义层面的干扰；(4)将干扰处理模块的输出接入到上行多小区MIMO语义通信系统框架中，在信道中实现对语义信息的分离和提取；(5)针对不同用户传输的语义信息的差别动态调整接收机的设计重新训练网络；(6)设计一个分布式训练构架来分担基站训练模型的存储负荷，提高系统的可靠性。

公开(公告)号：CN114124259A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202110931314.3

申请日：2021-08-13

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 李大鹏 ,  王瀚 ,  王小明 ,  蒋锐 ,  徐友云

IPC: H04B17/345 ,  H04B17/00 ,  H04B17/391 ,  H04W24/06

Abstract: 本发明公开基于不完整信息的智能反射表面的干扰测试方法，属于计算、推算或计数的技术领域。根据测试方已知的通信系统的信息及服务区内用户群构建下层优化模型约束集合；根据当前测试设备参数和所了解的智能反射表面构建上层优化模型约束集合；根据所得的上下层约束集合构建双层优化的测试方案决策模型，得到本轮测试的测试方案并预测通信系统接收到测试信号后的表现；观测通信系统在测试方案作用下的表现；在观测到的实际表现和预测结果相等时，结束试验，不相等则根据观测方式修改约束集合后重新生成测试方案，在不完全了解系统的情况下经过有限次试验后即可正确检测出干扰测试下的系统真实表现，具有测试过程快速准确的优点。

公开(公告)号：CN113114313A

公开(公告)日：2021-07-13

申请号：CN202110392838.X

申请日：2021-04-13

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐友云 ,  朱盼 ,  王小明 ,  花航

IPC: H04B7/0413 ,  H04B17/309 ,  H04L25/02 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种MIMO‑NOMA系统导频辅助信号检测方法、系统及存储介质。本发明的方法通过以下步骤实现：构造MIMO‑NOMA上行系统模型及信号检测系统模型，引入了噪声抵消因子和干扰抵消因子等新的参数；对信号检测系统模型进行训练；利用训练完毕的信号检测系统模型对基站接收到的MIMO‑NOMA信号进行恢复。本发明的方法将连续干扰消除结构与模型驱动的深度学习网络相结合，适用于时变信道和接收端未知信道信息的情况，仿真结果表明该方法具有优越的误码率性能。

公开(公告)号：CN112601284A

公开(公告)日：2021-04-02

申请号：CN202011416092.3

申请日：2020-12-07

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王小明 ,  胡静 ,  徐友云

IPC: H04W72/04 ,  H04W72/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体深度强化学习的下行多小区OFDMA资源分配方法。属于无线通信领域；具体步骤如下：1、构建多智能体网络；2、建立每个接收用户的信噪比及每个小区获得数据速率；3、状态获取；4、子信道分配；5、功率分配；6、反馈获取和参数更新。本发明是一种基于多智能体深度强化学习的方法，设计了多个DDQN网络和多个DDPG网络来联合解决子信道分配和功率分配问题，并采用集中训练、分散执行的模式，此方法降低了网络的输入输出维度、信令开销以及计算复杂度，可以有效地得到最优资源分配方案，与传统强化学习方法相比，提高了下行OFDMA系统中各小区的传输速率，进而提高了整个网络的性能。

公开(公告)号：CN109743087B

公开(公告)日：2020-12-29

申请号：CN201910043867.8

申请日：2019-01-17

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐友云 ,  胡金玲 ,  王小明 ,  李大鹏

IPC: H04B7/0426 ,  H04B7/06 ,  H04W52/28

Abstract: 本发明揭示了一种高铁场景下分布式天线传输模式选择和功率优化方法，包括如下步骤：S1、初始化发射端功率分配策略；S2、利用列车位置信息获取信道信息；S3、依据判断条件进行选择性操作，当且仅当满足判断条件时，优化系统能效；S4、根据拉格朗日乘子法解优化问题，获得每个时刻多种传输模式下系统发射功率与拉格朗日乘子的关系；S5、确定每个时刻的传输模式并最大化系统能效。本发明既满足了系统发射功率的限制和时延约束，又保证了每个时刻列车的最小速率需求，并且最大化了系统能效，具有很高的使用和推广价值。

公开(公告)号：CN107426037A

公开(公告)日：2017-12-01

申请号：CN201710730802.1

申请日：2017-08-23

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 赵媛媛 ,  余亮 ,  邹玉龙 ,  孟庆民 ,  王小明

IPC: H04L12/24

CPC classification number: H04L41/0803 ,  H04L41/145

Abstract: 本发明公开了一种灵活的室内网络架构设计及资源配置方法，该方法通过引入大量的、低功耗的、低成本的、采用双规则几何分布的演进型无线接入点E-AP(Evoluted Access Point)，采用软件定义网络SDN(Software Defined Network)的中心式思想对E-APs进行控制，实现一种室内的软件定义的扩展网络架构。并提出一种适用于室内大量移动设备通信的合理的资源配置与自主化的移动管理方案。该方案通过E-APs与环境感知传感器联合使用采集移动UE(User Equipment)信息，结合期望速率和转移概率矩阵对E-APs进行配置，在该时刻保证了较高的速率，并且能够提前预测下一时刻的E-APs分配，从而降低延迟，实现网络的无缝连接。该方法是一种联合的通信与计算，能够保证更高的通信速率、更好的通信质量和更灵活的网络架构。

公开(公告)号：CN114189870B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202111512524.5

申请日：2021-12-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王小明 ,  胡静 ,  徐友云 ,  李大鹏

IPC: H04W16/10 ,  H04W72/044 ,  H04W72/0453 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明是一种基于多智能体深度强化学习的多小区多业务资源分配方法，适用于多小区eMBB和URLLC用户系统的资源分配问题。包括如下步骤：步骤1：构建用于解决多小区eMBB和URLLC用户系统资源分配的多智能体网络；步骤2：状态获取；步骤3：子信道分配和功率分配；步骤4：反馈获取和参数更新；步骤5：决策驱动机制。该方法有效降低了网络的输入输出维度、信令开销以及计算复杂度，很好地保证了多小区eMBB和URLLC用户的服务满意度水平，进而提高了整个系统的性能。

公开(公告)号：CN119652368A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411785759.5

申请日：2024-12-06

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王小明 ,  陈宏玮 ,  蒋锐 ,  徐友云 ,  张子谦

IPC: H04B7/0413 ,  H04B7/06 ,  H04B7/08 ,  H04L25/02

Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，具体为一种超大规模MIMO的近场宽带非平稳信道估计方法，包括：基于近场宽带非平稳信道模型，利用接收信号与极域样本匹配分析位置参数与频率的线性关系，获取与每条物理路径最相关的位置参数；根据位置参数与频率的线性关系，分析频率相关可视区域的偏移关系；基于可视区域的偏移关系，利用天线接收信号功率分别设计粗略估计和精确估计，分析频率相关可视区域范围，确认信道增益的精确估计值；累积相同频率下各物理路径中根据位置参数、可视区域和信道增益重构信道的结果，从而恢复整个宽带信道，并利用可视区域的偏移关系优化信道估计过程，实现高效重构。

公开(公告)号：CN119577543A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411641295.0

申请日：2024-11-18

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 蒋锐 ,  王臣铖 ,  王小明 ,  徐友云 ,  张子谦 ,  韩晓云 ,  邵瑞

IPC: G06F18/241 ,  H04L9/40 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合和分组空洞卷积网络的加密流量分类方法，该方法以高精度识别网络流量，同时保障隐私和计算效率，包括：数据预处理，通过分段、过滤和截断，仅保留26个字节以保护隐私；特征提取，采用双滑动窗口机制和设计的哈希函数，配合嵌入层生成具象和抽象特征并实现联合特征表示；在模型设计中，首先进行轻量化卷积网络设计，通过轻量化分组空洞卷积结构来扩大感受野，加入通道混合和逐点卷积增加通道间交流；然后在分类输出阶段，使用余弦退火机制动态调整学习率，以提升训练效果和收敛速度。本发明在准确性、稳定性、处理速度和资源占用方面优于现有轻量化方法，适合资源受限设备的高效流量分类应用，具有实用和推广价值。