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公开(公告)号：CN115769552A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202180001895.9
申请日：2021-06-22
Applicant: 北京小米移动软件有限公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本公开是关于一种信道估计方法、信道估计装置及存储介质。其中，信道估计方法，包括：确定与信干扰比SINR对应的信道估计神经网络模型，并确定信道的第一信道响应估计值；将所述第一信道响应估计值输入至所述信道估计神经网络模型，得到所述信道的第二信道响应估计值；将所述第二信道响应估计值确定为所述信道的估计值。通过本公开可以通过信道估计神经网络模型对信道进行估计，从而提高无线信道的估计精度。
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公开(公告)号：CN115735214A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202180001782.9
申请日：2021-06-02
Applicant: 北京小米移动软件有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本公开是关于一种模型训练方法、模型训练装置及存储介质。其中，模型训练方法，应用于操作维护管理OAM实体，所述方法包括：对发送模型订阅请求的多个无线接入网设备进行分组，得到至少一个无线接入网设备组，所述无线接入网设备组包括第一数量无线接入网设备；确定所述第一数量无线接入网设备对应的第一数量模型训练结构，并基于所述第一数量模型训练结构，确定第一数量特有模型层；向所述第一数量无线接入网设备，发送所述第一数量特有模型层的结构参数。通过本公开可以实现可以将一部分模型训练的工作转移到无线接入网设备，有利于资源的均衡分配，降低数据安全风险。
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公开(公告)号：CN115701784A
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202180001549.0
申请日：2021-06-01
Applicant: 北京小米移动软件有限公司 , 北京邮电大学
IPC: H04W52/02
Abstract: 本公开提供一种传输指示信息的方法、装置及可读存储介质，此方法包括：根据用户设备在当前非连续接收周期内的业务数据流量和信道状态信息，确定所述用户设备的非连续接收模式；向所述用户设备发送第一指示信息，所述第一指示信息用于指示所述非连续接收模式。本公开中，根据用户设备在当前非连续接收周期内的业务数据流量和信道状态信息确定所述用户设备的非连续接收模式，可以使确定出的非连续接收模式与实时的通信情况相关，从而使确定出的非连续接收模式更智能且合理。
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公开(公告)号：CN114761975A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202080003279.2
申请日：2020-11-11
Applicant: 北京小米移动软件有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本公开实施例提供了一种数据处理方法及装置、通信设备和存储介质。本公开实施例所提供的数据处理方法包括：确定至少一个UE的本地数据集分布特性；基于所述本地数据集分布特性，从所述至少一个UE中调度参与联邦学习的目标UE。
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公开(公告)号：CN112433843B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011133101.8
申请日：2020-10-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的计算分流优化方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，用户端进行计算分流前，用户端向雾节点发送自身状态信息，自身状态信息包括信道增益、任务大小、CPU处理频率；步骤2，雾节点集中接收系统中的用户状态信息，并将这些信息输入神经网络，输出系统的计算分流决策和资源分配方案；步骤3，雾节点反馈计算分流决策和资源分配方案给系统中的用户等；本发明的优越效果在于利用深度强化学习的自主学习能力和决策能力来完成系统计算分流决策的制定，解决传统方法因算法复杂度过高而无法应用于实时场景的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113992252A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111234111.5
申请日：2021-10-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/0413
Abstract: 本发明的提出一种大规模多天线系统基于干扰规避的波束选择方法，包括：步骤1，基站对波束进行扫描，用户依次测量成形波束信道特性，从中选出候选波束反馈给基站；步骤2，基站收集用户反馈的候选波束信息，建立基站候选波束集及每个候选波束的干扰波束表；步骤3，基站根据用户反馈的候选波束信息向用户发送参考信号，用户利用参考信号进行信道测量，并将测量结果反馈给基站；步骤4，基站根据波束间的干扰关系表、用户反馈的信道测量信息、用户的候选波束为每个天线面板分配波束。所述方法能够通过减少波束间干扰改善信道质量，从而提升系统整体性能；既能反映两波束间干扰强度的近似情况，又可以简化波束间干扰强度的计算。
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公开(公告)号：CN109005550B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201810539463.3
申请日：2018-05-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种移动性管理的数据平面优化方法，包括：周期性收集网络资源状态信息，对收集的网络资源状态信息处理后进行分析，并将相应的分析结果作为对应于网络资源状态的场景数据；周期性收集各计算卸载协同控制器所属的协同计算单元的计算资源状态信息，对收集的计算资源状态信息处理后进行分析，并将相应的分析结果作为对应于计算资源状态的场景数据；确定需要进行数据平面优化时，将当前对应于网络资源状态的场景数据和当前对应于计算资源状态的场景数据作为限制条件，按照数据平面的指定优化目标，选择本地锚点，用于进行移动性管理的数据平面优化。通过移动性管理数据平面的优化，可以提高面向计算卸载业务的移动性管理数据平面的传输性能，提升移动用户使用计算卸载业务时的服务质量体验。
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公开(公告)号：CN107517169B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201710615766.4
申请日：2017-07-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种云无线接入网络联合协作分簇的半盲信道估计方法，属于云无线接入网络领域，具体为：首先所有的用户向射频拉远单元发送导频和数据信息，经射频拉远单元放大后叠加自己的导频信息转发给集中式基带处理单元池，然后集中式基带处理单元池处理后得到信道状态信息，对射频拉远单元划分协作簇，并进行合并‑拆分操作，对不同分簇方式相应的效益函数进行评估，得到最优的分簇方式，最后对接收到的各个簇的信息，先利用半盲信道估计方法，通过在集中式基带处理单元池进行相应的处理，得到接入链路和前向链路的独立信道状态信息，再解调出数据信息。本发明有效地降低了信道估计所需的导频开销，显著地提高了云无线接入网络的数据传输效率。
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公开(公告)号：CN109005550A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810539463.3
申请日：2018-05-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种移动性管理的数据平面优化方法，包括：周期性收集网络资源状态信息，对收集的网络资源状态信息处理后进行分析，并将相应的分析结果作为对应于网络资源状态的场景数据；周期性收集各计算卸载协同控制器所属的协同计算单元的计算资源状态信息，对收集的计算资源状态信息处理后进行分析，并将相应的分析结果作为对应于计算资源状态的场景数据；确定需要进行数据平面优化时，将当前对应于网络资源状态的场景数据和当前对应于计算资源状态的场景数据作为限制条件，按照数据平面的指定优化目标，选择本地锚点，用于进行移动性管理的数据平面优化。通过移动性管理数据平面的优化，可以提高面向计算卸载业务的移动性管理数据平面的传输性能，提升移动用户使用计算卸载业务时的服务质量体验。
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公开(公告)号：CN108833313A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810764457.8
申请日：2018-07-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明提供的一种基于卷积神经网络的无线信道估计方法及装置，通过接收发送端设备发送的数据信息，将数据信息输入至无线信道估计模型，获得数据信息对应的信道估计值，无线信道估计模型是采用训练样本集对该训练样本集对应的基于卷积神经网络的模型进行训练得到的，训练样本集包括用于训练的数据信息样本和数据信息样本对应的信道估计值。由于训练时只采用了数据信息样本和数据信息样本对应的信道估计值，没有采用导频信息。所以，接收端设备可以根据接收到的数据信息和训练得到的无线信道估计模型，直接进行信道估计，即发送端设备发送数据信息时不用发送导频信息。这样可以导频信息占用的时频资源用于传输数据信息，提高了数据传输的效率。
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