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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
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。
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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
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。
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公开(公告)号：CN109327850B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201811362813.X
申请日：2018-11-16
Applicant: 安徽大学
IPC: H04W24/06 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及基于梯度追踪和多步拟牛顿法技术的非正交多址接入系统多用户检测方法，与现有技术相比解决了多用户检测计算量大、效率低、精度差的缺陷。本发明包括以下步骤：上行链路基站的预处理，基站接收用户设备发送的信号，获取等价信道系数，进行迭代检测初始化；活跃用户设备的检测，迭代检测出一帧信号内连续T个时隙均发送信号的活跃用户设备与设备的发送信号。本发明将梯度追踪思想引入基站端的多用户检测，避免了用户设备发送信号估计时的正交投影计算，通过采用多步拟牛顿法计算多步梯度信息逼近目标函数的海森矩阵，一方面引入二阶收敛性，提高了多用户检测的精度；另一方面加快了收敛速度，降低多用户检测的计算量。
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公开(公告)号：CN111124639A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911266565.3
申请日：2019-12-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种边缘计算系统的操作方法、系统及电子设备，所述边缘计算系统的操作方法包括：对移动设备进行充电，记录所述移动设备的实际电量，以得出虚拟偏移电量，通过所述移动设备的电量水平，以计算所述移动设备的中央处理器的最佳周期频率，以及卸载最佳传输功率，根据所述移动设备的中央处理器的最佳周期频率，以及卸载最佳传输功率，以计算任务本地执行的执行成本以及任务卸载执行的执行成本，根据所述任务本地执行的执行成本、任务卸载执行的执行成本以及惩罚数据，以决定所述多个移动设备与所述多个服务器之间的匹配决策，以及多个移动设备的电量迭代。本发明的边缘计算系统的操作方法大大提高了任务计算卸载策略的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110708713A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911036419.1
申请日：2019-10-29
Applicant: 安徽大学
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。
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公开(公告)号：CN109327850A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811362813.X
申请日：2018-11-16
Applicant: 安徽大学
IPC: H04W24/06 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及基于梯度追踪和多步拟牛顿法技术的非正交多址接入系统多用户检测方法，与现有技术相比解决了多用户检测计算量大、效率低、精度差的缺陷。本发明包括以下步骤：上行链路基站的预处理，基站接收用户设备发送的信号，获取等价信道系数，进行迭代检测初始化；活跃用户设备的检测，迭代检测出一帧信号内连续T个时隙均发送信号的活跃用户设备与设备的发送信号。本发明将梯度追踪思想引入基站端的多用户检测，避免了用户设备发送信号估计时的正交投影计算，通过采用多步拟牛顿法计算多步梯度信息逼近目标函数的海森矩阵，一方面引入二阶收敛性，提高了多用户检测的精度；另一方面加快了收敛速度，降低多用户检测的计算量。
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公开(公告)号：CN108495368A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810187972.4
申请日：2018-03-07
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种超密集异构网络中的自回传资源分配方法，根据所述宏基站中基站n对应的回传速率以及该微基站的接入速率的设定关系，获得所述微基站n对应的回传链路的时分块因子值，根据比例公平算法，计算所述微基站n在当前t时刻之前的t-1时刻对应的所有分配时隙的平均分配速率 根据所述为微基站n的时分块因子值、t-1时刻对应的所有分配时隙的平均分配速率以及所述微基站n对应的用户数量Fn，计算所述微基站n对应的信道分配优先级；根据所述信道分配优先级，对所述微基站进行回传资源分配。应用本发明实施例，实现了对微基站吞吐量的提升，在分配回传资源的过程中体现了公平性，且在回传资源分配过程中避免了复杂度较高的运算。
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公开(公告)号：CN115361077B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202211046082.4
申请日：2022-08-30
Applicant: 安徽大学
IPC: H04B17/30 , H04W4/021 , H04W4/80 , G06F18/2413 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种轻微动作扰动场景下基于DTW距离KNN的区域内人员入侵探测方法，与现有技术相比解决了难以在轻微扰动环境下进行人员入侵探测的缺陷。本发明包括以下步骤：探测区域内wifi数据的收集；数据预处理；构建训练数据集、验证数据集与测试数据集；CSI时域特征的提取；区域内人员入侵的探测；测试数据集分类结果的获得。本发明通过提取不同人员状态下无线信号状态信息之间的幅值差作为CSI的时域特征，能更好的区分在轻微动作扰动场景下不同人员状态的探测区域内无线信号的信道状态。
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公开(公告)号：CN118100897A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410287665.9
申请日：2024-03-13
Applicant: 安徽大学
IPC: H03K19/00 , H03K19/094 , H03K19/20 , H03K19/003
Abstract: 本发明提供一种高可靠低功耗双节点翻转自恢复锁存器，包括：C单元模块，C单元模块包括：三输入C单元、时钟控制C单元和C单元；反相器模块，反相器模块设置在三输入C单元与时钟控制C单元和C单元之间，三输入C单元的输出端连接到反相器模块的输入端，反相器模块的输出端分别连接到时钟控制C单元的输入端和C单元的输入端；以及传输门模块，传输门模块的输入端连接输入数据、输出端连接到C单元。本发明通过互锁构成的自恢复锁存器，同时结合时钟门控技术和高速路径技术，使得锁存器在实现双节点翻转自恢复的同时具有较低的功耗和延迟。
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