公开(公告)号：CN118473955A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410545324.7

申请日：2024-04-30

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 杨少石 ,  许晨 ,  谭景升

IPC: H04L41/147 ,  H04L41/16 ,  H04L1/00

Abstract: 本发明公开一种调制编码方案预测方法、装置、介质及产品，涉及调制编码技术领域；方法包括：构建源训练数据集和目标训练数据集；根据源训练数据集，利用元学习方法训练神经网络模型，得到调制编码方案初始预测模型；根据目标训练数据集调整调制编码方案初始预测模型的参数，得到调制编码方案预测模型；将调制编码方案预测模型部署在目标信道场景下的通信系统中，以目标信道场景下的实时信道状态特征作为调制编码方案预测模型的输入，预测实时最佳调制编码方案；本发明能够提高自适应调制编码方案预测的准确度。

公开(公告)号：CN116112897B

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202310126694.2

申请日：2023-02-16

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 许晨 ,  谢星寰 ,  林方圆

IPC: H04W4/44 ,  H04B7/185 ,  H04W28/20 ,  H04W28/22 ,  G06N20/00 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了基于深度强化学习的空陆协作实时交通数据收集方法，属于车联网通信领域；具体为：首先，搭建包含RSU，UAV和若干车辆的空地协同车联网架构；RSU和UAV联合收集各时隙所有车辆产生的数据；然后，针对第m辆车与接收端k之间通信时，设定该车辆与数据卸载到接收端k之间的约束条件，并结合带宽分配计算信道速率；同时综合考虑安全车速的限制，车辆性能、道路限速以及驾驶者的实际操作，计算后车的安全速度；在联合优化接入策略，带宽分配以及无人机轨迹，满足搭建以数据传输成功率最大化的优化目标函数；最后，使用深度强化学习方法TD3对目标函数进行求解，得到通过RSU和UAV协调下的成功率最高的收集数据，本发明提高了数据传输成功率DTSR。

公开(公告)号：CN119071816A

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202411056450.2

申请日：2024-08-02

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 许晨 ,  袁文飞 ,  谢星寰 ,  马利东

IPC: H04W24/02 ,  G06N3/092 ,  G06N20/00 ,  G06F17/18 ,  G06F30/27 ,  H04W24/06 ,  H04W4/40 ,  H04W4/029

Abstract: 本发明提出了基于联邦深度强化学习的多无人机内容缓存与轨迹规划方法，包括：构建空地无线通信缓存网络，获取空地无线通信缓存网络的累计平均吞吐量；基于所述累计平均吞吐量，构建无人机轨迹的优化目标函数；将无人机中的缓存替换模型构建为第一MDP模型，将无人机的轨迹设计构建为第二MDP模型；基于所述优化目标函数，采用联邦深度强化学习的算法，计算所述第一MDP模型和第二MDP模型的全局参数，基于所述全局参数进行多无人机轨迹规划与缓存替换。本发明在保护隐私的前提下能够进行更充分的探索，以解决缓存命中和用户的公平通信问题。

公开(公告)号：CN116112897A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202310126694.2

申请日：2023-02-16

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 许晨 ,  谢星寰 ,  林方圆

IPC: H04W4/44 ,  H04B7/185 ,  H04W28/20 ,  H04W28/22 ,  G06N20/00 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了基于深度强化学习的空陆协作实时交通数据收集方法，属于车联网通信领域；具体为：首先，搭建包含RSU，UAV和若干车辆的空地协同车联网架构；RSU和UAV联合收集各时隙所有车辆产生的数据；然后，针对第m辆车与接收端k之间通信时，设定该车辆与数据卸载到接收端k之间的约束条件，并结合带宽分配计算信道速率；同时综合考虑安全车速的限制，车辆性能、道路限速以及驾驶者的实际操作，计算后车的安全速度；在联合优化接入策略，带宽分配以及无人机轨迹，满足搭建以数据传输成功率最大化的优化目标函数；最后，使用深度强化学习方法TD3对目标函数进行求解，得到通过RSU和UAV协调下的成功率最高的收集数据，本发明提高了数据传输成功率DTSR。