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公开(公告)号：CN113572506A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110609714.2
申请日：2021-06-01
Applicant: 南京泰通科技股份有限公司 , 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0417 , H04B7/06
Abstract: 本发明提供了一种基于FDD预编码的高铁多TRP无线通信方法，包括以下步骤：设计导频序列估计上行信道的角度信息；设计修正算法进行下行角度方向修正；选择码字并反馈其索引；设计预编码和发送信息。本发明基于信道角度互易性的预编码设计方法可以大幅度减少系统训练和反馈开销，提升系统的鲁棒性，提高通信质量。
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公开(公告)号：CN113572506B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110609714.2
申请日：2021-06-01
Applicant: 南京泰通科技股份有限公司 , 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0417 , H04B7/06
Abstract: 本发明提供了一种基于FDD预编码的高铁多TRP无线通信方法，包括以下步骤：设计导频序列估计上行信道的角度信息；设计修正算法进行下行角度方向修正；选择码字并反馈其索引；设计预编码和发送信息。本发明基于信道角度互易性的预编码设计方法可以大幅度减少系统训练和反馈开销，提升系统的鲁棒性，提高通信质量。
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公开(公告)号：CN119248514A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411765072.5
申请日：2024-12-04
Applicant: 东南大学 , 山西天河云计算有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于深度强化学习的智慧煤矿算力调度方法与系统，方法包括：采掘工作面的设备终端产生实时计算任务，并将实时状态信息发送给云端；云端根据状态信息，建立最小化计算时间的算力调度优化模型，采用深度强化学习算法，考虑终端设备的位置、任务需求、任务计算量、自身计算能力、信道条件以及边缘计算服务器，形成云边端协同计算策略和无人机的调度方案，并将任务拆分方式、卸载策略、算力分配方案以及无人机悬停位置信息等下发至无人机和边缘计算服务器。本发明能够在深度强化学习训练结束后，形成高效的任务卸载和资源分配方案，有效减少采掘工作面计算任务的时延。
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公开(公告)号：CN119091892A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411076009.0
申请日：2024-08-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应语义重构的语义通信方法与系统，属于无线通信技术领域，提出了一种基于自适应语义重建的面向任务的语义通信框架，通过掩码操作和设计集成注意力机制的语义重建网络，实现对语义信息的灵活压缩、对传输过程中数据丢失的仿真和实现适应不同环境的重构效果，同时还提出了一种编码、解码网络和语义重构网络的联合训练方法，以最小化目标任务的损失函数，获得神经网络参数的近似最优解。与现有的语义通信方案相比，所提出的方案对不同的信噪比、语义压缩率和语义损失率条件具有更优越的适应性，而且能够在通信中获得更高的任务执行性能和语义传输效益。
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公开(公告)号：CN115209554B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202210729292.7
申请日：2022-06-24
Applicant: 东南大学
IPC: H04W72/542 , H04W72/566 , H04W4/44 , H04W4/46
Abstract: 本发明提供一种基于网络切片与NOMA的车联网半正定资源分配方法。首先，基站依据各V2I切片组的QoS指标传输速率，利用静态频谱资源池对各V2I切片组的时频资源块RB分配进行初始化，同时，基站根据上一SPS周期内各V2I切片组的数据传输速率，利用动态频谱资源池对当前SPS周期内各V2I切片组的RB分配进行调整，在考虑各V2I切片组公平性的同时，最大化V2I用户的传输能效。此外，假定V2I切片组与车辆与车辆通信V2V NOMA簇的频谱共享模式已知，在考虑V2I切片组干扰的情况下，采用分布式迭代算法获取各V2V NOMA簇内的V2V Tx用户的最优功率控制。将网络切片与NOMA应用于车联网广播通信下行链路场景中，在确保V2I用户服务QoS的基础上，获取V2I用户与V2VTx用户传输能效方面的提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117880177A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410125384.3
申请日：2024-01-29
Applicant: 东南大学
IPC: H04L45/12 , H04L45/24 , H04L45/021 , H04L45/302 , H04L45/76 , H04L47/12 , H04L67/12
Abstract: 本发明公开一种基于SDN的物联网服务质量保障方法与系统。本发明首先利用SDN控制器周期性收集并存储网络参数；其次根据进入物联网系统的业务流的QoS需求为各业务流做QoS优先级评分，并通过评分区分AF、EF和BE业务流。对于AF业务流，根据路径代价从多条最短路径中选择最优路径，并通过队列机制优先保障数据传输；对于EF业务流，基于改进的遗传算法的拥塞后路径重规划机制，进行多路径传输；对于BE业务流，分配至链路负载率最低的路径进行传输。本发明应用于物联网系统，通过优先级分级，自适应QoS感知路径代价计算以及基于遗传算法的拥塞避免机制，有效提升网络吞吐量，为物联网系统中服务质量保障问题提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN116702018A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310420313.1
申请日：2023-04-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/241 , G06F17/16 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于GA‑PDPL算法的跨被试脑电情感识别方法及装置，方法包括：将被试脑电情感数据输入预先训练好的GA‑PDPL模型，利用被试脑电情感数据和GA‑PDPL模型输出的综合字典和分析字典计算被试脑电情感数据与每个脑电情感类别的残差；GA‑PDPL模型为在DPL模型中增加综合字典和分析字典的字典对，并引入编码系数矩阵构建得到，通过具有多个被试的脑电情感数据对GA‑PDPL模型进行训练，并在训练过程中利用遗传算法对构建的GA‑PDPL模型中的参数进行优化；将多个残差值中的最小残差值对应的脑电情感类别作为被试脑电情感数据对应的情感类别。本发明的方法识别速度快，且准确率高。
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公开(公告)号：CN116506915A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310489119.9
申请日：2023-05-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于位置预测的无人机自组网路由方法。该方法采用基于位置的贪婪转发策略，路由决策时考虑距离、偏转角度、运动方向角度、速率和邻居数目等因素，在邻居节点中，基于决策值选择优于当前节点的邻节点作为下一跳。同时为减小无人机高移动性导致的位置不精确性对路由决策的影响，所提方法采用高斯‑马尔科夫模型预测节点的精确位置信息。若贪婪失败，则在该节点的两跳邻居节点中，根据决策值选择比该节点更优的节点进行转发。所提方法能提高数据包投递率，减小端到端时延，能够为数据传输建立一个可靠、高效的路由转发机制，为无人机自组网的应用提供理论支撑。
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公开(公告)号：CN116367342A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310340147.4
申请日：2023-03-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种广播场景下的无人机自组网信道接入方法及系统，包括：当无人机节点有发送需求时，节点统计上一次传输的反馈，根据Q‑Learning算法输出一个退避窗口值CW，退避完成后节点接入信道；发包前，节点根据接收成功率门限选择转发节点的个数，将选中的转发节点编号和CW附在数据包中广播发出；节点收到广播包后读取MAC头字段，统计邻居CW值，维护邻居表和CW流行度表，并比对自身是否是转发节点；若当前节点为选中的转发节点，则节点需要将收到的数据包以广播的形式进行转发；源节点在ACK时限到达时统计此次发送收到的有效ACK个数，计算得出此次传输的反馈，在下次传输前更新Q‑Learning的权值表；节点重复以上过程，迭代更新出自适应的信道接入策略。
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公开(公告)号：CN115190544A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210805504.5
申请日：2022-07-08
Applicant: 东南大学
IPC: H04W28/24 , H04W28/22 , H04L41/0893 , H04W4/40 , H04W4/44 , H04W4/46 , H04W16/10 , H04W16/14 , H04W24/02
Abstract: 本发明提供一种基于QoS的车联网网络切片与NOMA分簇联合优化方法，首先，基站在根据各V2I用户服务类型的QoS指标传输速率将同一服务QoS等级的V2I用户归并于同一切片组，同一V2I切片组内的各V2I用户可在当前SPS周期内实现时频资源块的共享。同时，V2V用户通过建立V2V NOMA簇与V2I切片组共享频谱资源。为克服车辆高速移动性所带来的的CSI无法获取问题，基站采用基于地理位置的V2V用户分簇方法以提升NOMA多用户检测技术SIC的解码有效性。此外，基站根据V2I切片组与V2V NOMA簇的位置关系，实现V2V NOMA分簇与V2I切片组的频谱资源匹配共享的联合优化。本发明将网络切片分组方法与NOMA应用于车联网广播通信下行链路场景中，为车联网信道快速时变场景下的QoS服务设计提供了新思路。
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