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公开(公告)号：CN119135241A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411242468.1
申请日：2024-09-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/185 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种面向卫星物联网的统计业务建模与实时预测方法，包括以下步骤：影响因素分析，将时钟漂移以及终端电量的影响考虑进业务建模之中，利用时钟漂移公式和安时积分法分别得出终端时钟漂移量电池电量；统计业务建模，分析典型区域内的业务情况，加入影响因素求得区域集总业务量，并发送至卫星得到星上业务曲线；实时业务预测，构建一个并行CNN‑BiLSTM网络，运用Adaboost算法提升预测性能，完成业务量的实时预测。本发明将传统3GPP业务模型与马可夫泊松过程相结合，考虑实际影响因素，实现卫星物联网源业务建模，该方法可以体现出每个终端的工作状态，有效地提升了业务模型的准确性，同时以CNN‑BiLSTM‑Adaboost网络进行业务预测，有效提升了业务预测的准确性。
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公开(公告)号：CN116436506B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202310290498.9
申请日：2023-03-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于准同步SCMA的卫星物联网低复杂度多用户检测方法，通过估计时延对卫星物联网场景下SCMA系统中同一子载波上接受到的多用户的准同步叠加的信号进行划分，得到划分信号；计算划分信号各部分的联合概率，并根据信噪比对联合概率进行删减；根据删减过后的联合概率计算划分信号各部分的边缘概率，将计算得到的边缘概率传递给每个子载波，并根据因子图对边缘概率进行串行迭代传递至达到所设置的迭代停止门限，找出最大的边缘概率对应叠加码字组合，进而获得各子载波上用户所发送码字，对码字完成反映射，得到用户输出的译码比特。该方法能够实现对准同步信号进行高性能处理，大幅度降低复杂度的同时，有效提高译码性能。
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公开(公告)号：CN117792846A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410006927.X
申请日：2024-01-03
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L27/00 , H04W74/0833 , H04B7/185 , H04W4/30
Abstract: 本发明属于无线通信技术，具体地说，是一种基于预补偿的卫星物联网联合检测与估计方法，包含帧结构设计、终端预处理和前导检测与频偏估计三个部分。在卫星多终端随机接入场景下，本发明采用基于两个根序列组成的前导序列，相对于传统单个根序列的前导序列帧结构，可以提升本地序列集合的数量；本发明提出联合检测与估计算法结合了前导序列的特点，分析了终端在不同的定位误差情况下相对于传统检测方法，提升了同时接入终端的检测成功率。
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公开(公告)号：CN116056092A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310031828.2
申请日：2023-01-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于联邦学习的协作频谱感知方法，包括数据预处理、模型训练与更新、在线检测三个部分。该方法通过对历史接收数据进行处理，构建相应的训练集训练神经网络，利用联邦学习的算法不断的更新模型参数，降低了通信资源的消耗，使模型能够快速提取到数据的隐藏规律，设计了一种合理的联合检测值计算方法，将虚警概率纳入考量求出适当的检测门限，利用神经网络将不同节点实时接收到的信号的感知结果融合，降低了单个信道感知结果的误差率，得到频谱占用状态的实时判断，该方法不仅可感知频谱是否被占用，当频谱被占用时亦可分析出同时占用的用户数量，提高了频谱感知性能。
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公开(公告)号：CN111242849B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010048133.1
申请日：2020-01-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的频谱超分辨率在线重建方法，结合离线在线频谱重建的动态框架进行在线重建，包括模型构建、离线训练、在线重建和在线评估四个部分。模型构建步骤通过多层卷积层搭建深度卷积神经网络，并基于自适应矩估计算法优化网络模型参数；离线训练步骤将高分辨率频谱数据作为训练标签，其预处理后对应的低分辨率频谱数据作为训练集输入数据；在线重建步骤是将传输的低分辨率频谱输入到已经训练好的模型中，完成超分辨率重建，实现低分辨率频谱数据到高分辨率频谱数据的转换；在线评估步骤利用传输的少量高分辨率频谱数据评估模型重建性能，以确定是否要重新进行离线训练步骤。本方法可将低分辨率频谱数据重建为高分辨率频谱数据，从而有效降低星地传输数据量，减缓星地间数据传输压力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113259031B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202110523347.4
申请日：2021-05-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/373 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种面向卫星频谱态势生成的底噪拟合与消除方法，包括底噪数据拟合、底噪消除、态势预测三个部分，底噪数据拟合是将频谱数据进行排序进行信号阈值设定，频谱数据中高于阈值的认为是信号，低于阈值的认为是底噪，从而分离出底噪数据，对分离出的底噪进行多项式拟合；底噪消除是将原始信号数据减去根据拟合函数得出的底噪数据，实现底噪消除；态势预测是根据离线频谱数据训练完毕的模型对在线频谱数据进行频谱占用状态的预测。本方法可以提升卫星频谱对噪底起伏的适应能力，从而提高频谱态势预测的准确度。
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公开(公告)号：CN110572202B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910932895.5
申请日：2019-09-29
Applicant: 南京邮电大学 , 南京微星通信技术有限公司
IPC: H04B7/185 , H04B17/382 , H04W72/04 , H04W72/10 , H04W16/14
Abstract: 本发明公开了一种感知性能驱动的单星和多星相结合的混合频谱感知方法，包括参数设置、能量采集和算法选择三个部分，参数设置步骤是根据复杂的电磁环境自适应的设置频谱感知参数；能量采集步骤是各次用户从电磁环境中采集到对应频段的信号；算法选择步骤是在检测完采集信号后，根据检测所得数据自适应选择频谱感知算法。本方法可以使卫星星座根据接收信号情况选择最优的卫星频谱感知策略，从而在占用较少的卫星星上资源的情况下获得最优效益，解决了高频谱感知检测效率与卫星星上资源匮乏之间的矛盾。
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公开(公告)号：CN112260795A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011110204.2
申请日：2020-10-16
Applicant: 南京邮电大学 , 南京微星通信技术有限公司
IPC: H04K1/02 , H04B7/185 , H04B17/382
Abstract: 本发明提供了一种基于合作信号的卫星叠加隐蔽通信方法，首先采用频谱感知技术检测和估计当前卫星转发器占用频谱的中心频率、带宽、信号功率参数，获得可用的掩护信号信息；然后设计对应的分割滤波器组参数信息，将原宽带隐蔽通信信号的频谱分割成与掩护信号频谱带宽相适配的多个子频谱，并将这些子频谱混频搬移到对应的中心频率，由卫星将合作信号统一发送至信关站；最后在信关站移除合作的掩护信号，通过设计的盲相位估计算法将分割的子频谱进行逆搬移和重新聚合，得到原宽带隐蔽通信信号；本发明在信号层面具备良好的加密功能，通过对于宽带通信信号自适应的频谱分割在物理层提升发射信号的抗截获能力。
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公开(公告)号：CN110620611A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910932210.7
申请日：2019-09-29
Applicant: 南京邮电大学 , 南京微星通信技术有限公司
IPC: H04B7/185 , H04B17/382 , H04W16/14 , H04W72/04 , H04W72/10
Abstract: 本发明公开了一种基于GEO与LEO双层卫星网络的协同频谱感知方法，包括任务评估、策略调度以及信息融合三个功能模块。首先在任务评估模块，GEO卫星根据任务输入参数对整体任务做出评估，确定感知目标的区域，数量以及感知精度。然后在策略调度模块，GEO卫星根据单星感知精度是否能达到任务评估要求选择单星频谱感知策略和多星协同感知策略。最后在信息融合阶段，GEO分别汇总各联盟的感知数据，对多个任务目标进行判决。本发明将推选种子卫星与联盟博弈相结合，能够针对多目标协同感知，满足不同层次任务需求，而且兼顾多星协同感知中相互矛盾的漏检概率和虚警概率，有效的降低了两者的总体错误率，改善频谱感知性能。
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公开(公告)号：CN110572202A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910932895.5
申请日：2019-09-29
Applicant: 南京邮电大学 , 南京微星通信技术有限公司
IPC: H04B7/185 , H04B17/382 , H04W72/04 , H04W72/10 , H04W16/14
Abstract: 本发明公开了一种感知性能驱动的单星和多星相结合的混合频谱感知方法，包括参数设置、能量采集和算法选择三个部分，参数设置步骤是根据复杂的电磁环境自适应的设置频谱感知参数；能量采集步骤是各次用户从电磁环境中采集到对应频段的信号；算法选择步骤是在检测完采集信号后，根据检测所得数据自适应选择频谱感知算法。本方法可以使卫星星座根据接收信号情况选择最优的卫星频谱感知策略，从而在占用较少的卫星星上资源的情况下获得最优效益，解决了高频谱感知检测效率与卫星星上资源匮乏之间的矛盾。
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