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公开(公告)号：CN118631612A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410671201.8
申请日：2024-05-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明实施例提供一种基于共轭梯度的OTFS跨域迭代信号检测方法，用于OTFS通信系统中的信号检测，所述方法包括：S1、由接收端获得时域接收符号向量；S2、获取信道信息、时域接收符号向量的初始化的时域先验信息；S3、根据信道信息和时域先验信息进行多轮跨域迭代信号检测，得到检测结果，每轮迭代包括：利用稀疏共轭梯度法，根据时域接收符号向量、信道信息、最新的时域先验信息，估计时域发送符号向量以及时域后验信息；根据时域后验信息确定时域外信息，根据时域外信息确定DD域先验信息；根据DD域先验信息检测DD域调制符号向量，得到检测结果，并根据检测结果确定DD域后验信息；根据DD域后验信息确定DD域外信息，根据DD域外信息更新时域先验信息。
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公开(公告)号：CN114828298B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202210422281.4
申请日：2022-04-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04W80/02 , H04L69/324 , H04L69/323 , H04L67/568
Abstract: 一种协议栈与物理层之间的通信方法，所述方法包括：S1、发送端将通信任务对应数据存入发送端对应的数据区中，并将通信任务对应数据在发送端对应的数据区中的存储位置和数据长度写入发送端对应的发任务队列；S2、发送端触发发送端发任务队列，将发任务队列中通信任务对应数据在发送端对应的数据区中的存储位置和数据长度写入发送端对应的消息区并触发中断通知接收端；S3、接收端立即响应中断，读取发送端对应的消息区中存储的当前通信任务的存储位置和数据长度并存入接收端对应的收任务队列中，退出中断；S4、接收端触发收任务队列，通过收任务队列获取通信任务对应数据的存储位置和数据长度以访问对应的发送端数据区并获得通信任务对应数据。
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公开(公告)号：CN113965961B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111254326.3
申请日：2021-10-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04W28/084 , H04W4/40
Abstract: 本发明提供一种用于车联网的边缘计算任务卸载方法，所述方法包括：步骤1：VUE通过RSU向mBS上传计算任务卸载请求，所述请求包含与该计算任务相关的说明信息；步骤2：mBS收到任务卸载请求后，为VUE确定本地计算占用的计算资源和上传任务时的传输功率、确定子任务集合的划分策略、选择执行卸载任务的MEC服务器，使VUE经过目标MEC服务器所在小区时，被卸载的任务在目标MEC服务器上执行完成；步骤3：VUE完成需要本地计算的子任务，并将计算中间数据上传至所述目标MEC服务器；步骤4：目标MEC服务器收到VUE上传的中间数据后，执行剩余的子任务。本发明可以有效避免任务卸载过程中的业务切换。同时，与现有的卸载方案相比，任务完成时延降低了40％以上。
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公开(公告)号：CN114584992B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202210266267.X
申请日：2022-03-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种测控站备选站址获取方法，包括：S1、获取测控站布设对应的高动态终端目标航迹，将其均匀分段，并对每个分段生成预设数量的备选站址；S2、调整每个备选站址的测控站天线指向为最优指向，以使该备选站址的测控站能获得对高动态终端的最大通信时长的天线指向；S3、统计每个备选站址的可通信时间段，其中，所述备选站址的可通信时间段是指同时满足符合测控站和高动态终端通信距离、高动态终端天线能覆盖到测控站的时间段、测控站天线能覆盖到高动态终端的时间段；S4、根据所有备选站址按照可通信时间段的大小，选出预设数量的备选站址。
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公开(公告)号：CN117692342A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311594914.0
申请日：2023-11-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种面向星地通信网络的分布式仿真平台，包括资源层，被配置为：提供仿真所需的多种资源；平台管理层，被配置为：对资源层提供的资源进行管理和调度，基于软件定义网络技术和网络功能虚拟化技术，提供资源相关的服务；网络模拟层，被配置为：获取设定的网络场景，确定网络场景所需的资源，基于资源相关的服务分配所需的资源，利用分配的通用计算资源部署虚拟模型对应的网络节点或者实物设备资源部署网络节点，构建虚实结合的星地模拟通信网络进行仿真；统计分析层，被配置为：对星地模拟通信网络进行仿真的性能进行评估分析；态势呈现层，被配置为：提供仿真态势的二维和/或三维的展示数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117527488A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311514805.3
申请日：2023-11-14
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明提出了一种用于无线通信系统的时延‑多普勒域信道估计方法，所述方法包括以下步骤：S1、获取接收信号，所述接收信号对应的发送信号是采用OTFS调制得到的；S2、将所述接收信号从时域转换为时延多普勒域，得到经转换的信号；S3、从所述经转换的信号提取不含导频信号的第一信号成分和含有导频信号的第二信号成分，确定第一信号成分的第一幅值概率累积函数和第二信号成分的第二幅值概率累积函数；S4、根据所述第一幅值概率累积函数和所述第二幅值概率累积函数，动态确定判决门限阈值；S5、根据所述判决门限阈值，从所述经转换的信号中确定导频信号的位置，根据所述导频信号的位置进行信道估计，得到信道估计结果。
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公开(公告)号：CN117407709A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311250976.X
申请日：2023-09-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2415 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种犯罪研判模型训练方法，包括：S1、获取已有犯罪数据并对其进行样本均衡处理；S2、对样本均衡处理后的数据进行数据编码；S3、按照预设的数据处理规则对数据编码后的数据进行处理以得到目标数据；S4、构建初始模型，所述初始模型包括多个残差处理模块和多个注意力模块；S5、采用所述目标数据对所述初始模型进行多轮迭代训练以得到犯罪研判模型，并在迭代训练过程中采用交叉熵损失更新模型参数。本发明引入注意力机制和深度残差神经网络构建犯罪研判模型，其中，通过引入注意力机制可以自动关注犯罪数据中的关键犯罪特征以减少人工干预犯罪特征选择的过程，通过引入深度残差神经网络可以应对大规模数据场景下的犯罪研判要求。
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公开(公告)号：CN112163185B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202011057041.6
申请日：2020-09-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/14
Abstract: 本发明提供一种FFT/IFFT运算装置及基于该装置的FFT/IFFT运算方法，该FFT/IFFT运算装置包括基运算单元和数据处理单元。基运算单元用于对输入数据执行定点形式的蝶形运算得到输出数据，所述输出数据被存储至存储单元。数据处理单元包括：比较器，用于从所存储的所述输出数据中找到最大值；前导零检测器，用于对所述最大值检测其符号位与第一个1之间的0的个数，作为可移位位数；缩放器，用于基于所述可移位位数对所存储的所述输出数据执行移位操作，并且将经移位操作得到的数据转换为预定长度的数据，作为下一级定点形式的蝶形运算的输入数据。本发明在节约计算、存储资源的同时提高了FFT/IFFT的运算精度，并且还保证了较高的计算速度。
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公开(公告)号：CN116886239A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310668478.0
申请日：2023-06-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种用于5G无线通信系统的盲检测方法和用户设备，该方法包括：S1、获取控制资源集的配置信息和对应的搜索空间的配置信息，根据所述控制资源集的配置信息和对应的搜索空间的配置信息确定多个候选PDCCH构成的候选PDCCH集合，每个候选PDCCH包含至少一个控制信道元素；S2、根据控制资源集的配置信息，对所述控制资源集进行集中符号级处理，以一次性提取所述候选PDCCH集合相关的子载波位置的软比特信息，形成当前盲检所需的软比特信息库；S3、利用预先设定的选择规则从候选PDCCH集合选择候选PDCCH进行盲检，其中，盲检时根据候选PDCCH所含的控制信道元素对应的频域资源块，从所述软比特信息库获取对应频域资源块的子载波位置的软比特信息来执行盲检。
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公开(公告)号：CN116406004A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310354794.0
申请日：2023-04-06
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04W72/044 , H04W72/50
Abstract: 本发明提供一种无线网络资源分配系统的构建方法，所述无线网络资源分配系统用于根据无线网络状态获得无线网络资源分配策略,所述方法包括：S1、获取在非完美全局信道状态信息环境下无线通信需求对应的具有中断概率约束的非凸优化目标；S2、获得的非凸优化目标进行转换以获得不含中断概率约束的非凸优化目标；S3、获取无线网络的非完美全局信道状态信息；S4、以获得的非凸优化目标为训练目标并以步骤S3中的非完美全局信道状态信息为输入，采用强化学习的方式训练初始资源分配系统至收敛。本发明采用更切合实际的CSI(非完美全局信道状态信息)对基于学习的初始分配系统进行训练，提高了无线网络资源分配系统的收敛速率并提高了完成优化目标的性能。
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