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公开(公告)号：CN114036155B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202111333858.6
申请日：2021-11-11
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455 , G06N3/004 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种面向云计算和边缘计算的深度学习的优化方法及装置，涉及计算机技术领域。包括：服务器节点根据服务性能需求优化配置发送数据压缩比例以及深度学习模型复杂度压缩比例；服务器节点根据模型压缩比例配置模型的结构和参数得到深度学习优化模型；发送节点将待执行任务的数据进行压缩，并发送给服务器节点；服务器节点接收压缩数据，直接输入到深度学习模型或经过还原重构后输入到深度学习优化模型；服务器节点基于输入数据以及所配置的深度学习优化模型，输出待执行任务的最优动态优化结果；最优动态化结果为服务代价最小时的结果。本发明能够对深度学习的模型复杂度和数据传输量进行动态配置，达到动态实时优化。
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公开(公告)号：CN115967422B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202111179514.4
申请日：2021-10-11
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04W52/34
Abstract: 一种节省可配置智表面(RIS)辅助协作反向散射传输耗能的方法，属于通信技术领域，在由主动发射信号的多天线主发射端、借助RIS进行协作反向散射传输的能量受限次发射端、以及接收端组成的系统中实现。本发明方法利用RIS无限能量收集，通过对主发射端波束成形向量、RIS工作模式分配方案以及次发射端反射波束成形向量进行设计，能够在保证主次发射端信息传输质量的条件下，为进行协作反向散射传输的次发射端节省RIS耗能。已有的对RIS辅助多天线协作反向散射通信系统的研究基本不考虑次发射端耗能，然而对于能量受限次发射端而言，RIS的耗能不应被忽略。与已有研究不同，本发明提出的方法能够有效节省能量受限次发射端的RIS耗能。
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公开(公告)号：CN114036155A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111333858.6
申请日：2021-11-11
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455 , G06N3/00 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向云计算和边缘计算的深度学习的优化方法及装置，涉及计算机技术领域。包括：服务器节点根据服务性能需求优化配置发送数据压缩比例以及深度学习模型复杂度压缩比例；服务器节点根据模型压缩比例配置模型的结构和参数得到深度学习优化模型；发送节点将待执行任务的数据进行压缩，并发送给服务器节点；服务器节点接收压缩数据，直接输入到深度学习模型或经过还原重构后输入到深度学习优化模型；服务器节点基于输入数据以及所配置的深度学习优化模型，输出待执行任务的最优动态优化结果；最优动态化结果为服务代价最小时的结果。本发明能够对深度学习的模型复杂度和数据传输量进行动态配置，达到动态实时优化。
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公开(公告)号：CN119254293A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411723580.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种面向小样本数据的目标信号到达角估计方法及装置，涉及阵列信号处理技术领域。该方法包括：基于完全统计量理论，确定接收信号样本数据集关于目标角度估计的完全统计量；对确定的接收信号样本数据集关于目标角度估计的完全统计量进行空间谱分析实现对目标角度的估计。采用本发明能够在不增加算法复杂度的前提下，有效提高小样本数据下，尤其是低信噪比时的目标角度估计准确度。
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公开(公告)号：CN115002794B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202210482787.4
申请日：2022-05-05
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种利用可自持智能反射面提高广播通信传输性能的方法，属于通信技术领域。所述方法包括：对发射端一、二阶段波束成形向量、系统一、二阶段归一化工作时长以及IRS反射波束成形对角矩阵进行优化；基于优化后的一、二阶段波束成形向量、各阶段归一化工作时长以及IRS反射波束成形对角矩阵，在第一阶段，多天线发射端向接收端发射广播信号，同时IRS收集无线能量，在第二阶段，IRS利用在第一阶段收集的无线能量实现反射波束成形辅助发射端进行广播。采用本发明，能够提高广播通信传输性能，并克服现有技术在IRS能量供给机制方面的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116633402A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310473700.1
申请日：2023-04-27
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04B7/06 , H04L25/02 , G06F18/2136 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于VAE的信道信息反馈重构方法及系统，涉及无线通信技术领域。包括：通过用户终端反馈信道稀疏度参数，基站设备接收稀疏度参数；通过基站对变分自编码器VAE模型进行训练；基站将训练好的变分自编码器VAE模型通过下行信道发送给用户设备；用户设备获取基站下发的变分自编码器VAE模型，根据变分自编码器VAE模型对信道状态信息CSI进行压缩；用户设备将压缩完成后的信道状态信息CSI通过上行信道反馈给基站；基站根据Decoder模型对信道状态信息CSI进行重构，完成基于VAE的信道信息反馈重构。本发明通过将VAE模型的隐变量采用Bernoulli‑Gaussian分布的形式，以及Loss的设计，改善了CSI的压缩率，解决了恢复率不高的问题。可应用于任何有数据压缩和反馈需求的场景中。
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公开(公告)号：CN115146125A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210586479.6
申请日：2022-05-27
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/9035 , G06K9/62 , H04W24/02
Abstract: 本发明提供了一种语义通信多址接入场景下的接收端数据过滤方法及装置，涉及通信技术与计算机技术领域。包括以下步骤：每个接收端的解码器都配备一个数据过滤单元；接收端接收到语义符号数据后，首先输入进数据过滤单元，数据过滤单元根据语义符号数据的近似正交性计算其与目标语义符号数据样本之间的相似度，如相似度不小于判决阈值，则表明所接收语义符号数据属于可以解码的目标数据，进一步将其输入编码器并得到对应结果；如相似度小于判决阈值，则说明所接收数据与对应编码器无关，可以直接丢弃。本发明可以有效过滤掉接收端所接收的无效数据，避免无效计算，大幅度降低语义多址接入系统的计算代价。
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公开(公告)号：CN114765568A
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202210339927.2
申请日：2022-04-01
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04L25/03 , H04B7/0413 , G10L15/18
Abstract: 本发明公开了一种面向语义通信系统的多址接入方法及装置，该方法包括：多个不同的发送节点在需要发送数据时，先通过第一数据处理单元将待发送的第一数据变换为互相近似正交的第二数据；发送节点将第二数据发送至接收端；若发送的第二数据数量大于1，则在传输过程中多个第二数据混叠为一个第三数据；多个接收端接收到数据后，第二数据处理单元利用第二数据间正交性自动剔除无用信息的干扰，并进一步完成目标数据的恢复或智能推理任务。本发明的技术方案可完成语义通信系统的多址接入任务，实现多个用户同时在同一物理信道上互不干扰地传输数据，进而大幅度提升数据的传输效率，同时具备良好的数据隐私保护能力。
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公开(公告)号：CN119254293B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411723580.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种面向小样本数据的目标信号到达角估计方法及装置，涉及阵列信号处理技术领域。该方法包括：基于完全统计量理论，确定接收信号样本数据集关于目标角度估计的完全统计量；对确定的接收信号样本数据集关于目标角度估计的完全统计量进行空间谱分析实现对目标角度的估计。采用本发明能够在不增加算法复杂度的前提下，有效提高小样本数据下，尤其是低信噪比时的目标角度估计准确度。
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公开(公告)号：CN115149986B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210589770.9
申请日：2022-05-27
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B7/08 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/044
Abstract: 本发明提供了一种针对语义通信的信道分集方法及装置，涉及通信技术及计算机技术领域。包括：在发送端和接收端部署多个不同的编解码对；对单个待发送数据，将其输入不同的编码器，得到多个不同的语义符号向量；发送端将所得到的语义符号向量通过发送装置分别发送往接收端；经过物理信道传输后，接收端得到叠加了噪声干扰的语义符号向量；对某个编码器发送的语义符号向量，将其输入到结对的解码器获得信号恢复或智能推理结果；对多个编码器输出的结果进行合并，得到最终的全局结果。本发明提出的语义通信信道分集方法可综合利用不同的编解码对之间的语义信道的分集增益，大幅度增强语义通信过程的可靠性，提升数据恢复结果或智能推理结果的质量。
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