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公开(公告)号：CN116886154A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310841248.X
申请日：2023-07-10
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明提供一种基于流量密度的低轨卫星接入方法及系统，涉及卫星通信技术领域，包括：建立大规模卫星星座多轨道的网络模型；确立流量密度最大化的卫星网络资源分配问题，建立马尔科夫决策模型；采用深度强化学习方法，初始化网络参数；选取A3C算法更新价值函数和策略，智能体根据策略网络做出决策，与环境交互得到此时的环境状态和奖励反馈，更新网络参数；以奖励函数最大化为目标进行循环，直至奖励收敛到稳定；对多轨道卫星网络进行轨道与频率的在线联合分配。本发明以卫星星座的流量密度为指标，使用深度强化学习算法，对卫星轨道资源和频率资源进行分配，带来更好的服务覆盖范围、更高的通信容量、更低的通信延迟和更高的系统可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113691332B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202111062461.8
申请日：2021-09-10
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04B17/345 , H04B17/391 , H04B17/40 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种低轨卫星通信系统的同频干扰表征方法及装置，该方法包括：构建低轨卫星通信系统模型；其中，低轨卫星通信系统模型包括多颗卫星和多个地面终端，多颗卫星根据轨道高度被划分为多层；以单个卫星的位置信息为矩阵元素，建立各层卫星的时空位置模型矩阵；基于时空位置模型矩阵和目标终端的位置信息，确定可能对目标终端形成同频干扰的卫星，得到可能对目标终端形成干扰的卫星集合；计算出目标终端的接入容量；同时研究卫星覆盖区内终端上行链路对卫星的同频干扰，给出干扰因子的定义对覆盖区内终端上行链路的同频干扰进行表征，计算出卫星的平均容量。本发明可为星座干扰规避，系统用频规则和星座设计等技术研究提供指导意义。
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公开(公告)号：CN108430081A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810165893.3
申请日：2018-02-28
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种网络虚拟化雾无线接入网络中的切换方法，能够降低切换信令开销。所述方法包括：源雾基站判定是否执行接入切换，若执行接入切换，源雾基站向目的雾基站发送用户接入切换请求；目的雾基站将允许用户接入的指令信息和无线资源分配信息发送给源雾基站；源雾基站将系统顺序号信息发送到目的雾基站，并将缓存数据转发到目的雾基站；雾用户与目的雾基站建立同步，目的雾基站给雾用户分配上行资源和跟踪区，当雾用户接入到目的雾基站时，目的雾基站接收到来自雾用户的切换确认消息；目的雾基站向预先设置的虚拟分组核心网发送路径切换请求，所述虚拟分组核心网进行处理，完成切换。本发明适用于无线接入网络。
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公开(公告)号：CN114978278B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202210468483.2
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04B7/185 , H04W52/34 , H04W72/0453 , H04W72/044
Abstract: 本发明提供了一种多波束的巨星座卫星频率与功率联合分配方法及装置，涉及无线通信技术领域。包括：建立巨星座卫星多波束的网络模型；确立频带利用率最大化的卫星网络资源分配问题，建立马尔科夫决策模型，确立点波束的资源优化问题；根据点波束的资源优化问题，构建深度神经网络模型；初始化深度神经网络参数，初始化当前价值函数和当前网络Q值；通过多智能体深度强化学习方法，离线训练深度神经网络模型，直至奖励收敛到稳定值，基于训练结果对卫星多波束网络进行频率与功率的联合分配。本发明将卫星各点波束的资源分配最优化问题作为马尔科夫决策过程，基于间歇性训练结果对卫星多波束网络在线执行资源分配，以便使其更加稳定并且快速收敛。
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公开(公告)号：CN114978278A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210468483.2
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种多波束的巨星座卫星频率与功率联合分配方法及装置，涉及无线通信技术领域。包括：建立巨星座卫星多波束的网络模型；确立频带利用率最大化的卫星网络资源分配问题，建立马尔科夫决策模型，确立点波束的资源优化问题；根据点波束的资源优化问题，构建深度神经网络模型；初始化深度神经网络参数，初始化当前价值函数和当前网络Q值；通过多智能体深度强化学习方法，离线训练深度神经网络模型，直至奖励收敛到稳定值，基于训练结果对卫星多波束网络进行频率与功率的联合分配。本发明将卫星各点波束的资源分配最优化问题作为马尔科夫决策过程，基于间歇性训练结果对卫星多波束网络在线执行资源分配，以便使其更加稳定并且快速收敛。
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公开(公告)号：CN113691332A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111062461.8
申请日：2021-09-10
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04B17/345 , H04B17/391 , H04B17/40 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种低轨卫星通信系统的同频干扰表征方法及装置，该方法包括：构建低轨卫星通信系统模型；其中，低轨卫星通信系统模型包括多颗卫星和多个地面终端，多颗卫星根据轨道高度被划分为多层；以单个卫星的位置信息为矩阵元素，建立各层卫星的时空位置模型矩阵；基于时空位置模型矩阵和目标终端的位置信息，确定可能对目标终端形成同频干扰的卫星，得到可能对目标终端形成干扰的卫星集合；计算出目标终端的接入容量；同时研究卫星覆盖区内终端上行链路对卫星的同频干扰，给出干扰因子的定义对覆盖区内终端上行链路的同频干扰进行表征，计算出卫星的平均容量。本发明可为星座干扰规避，系统用频规则和星座设计等技术研究提供指导意义。
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