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公开(公告)号：CN113872604A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111128198.8
申请日：2021-09-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H03M3/00
Abstract: 本发明公开了一种可降低分数杂散和高频量化噪声的Σ‑Δ调制器，属于集成电路设计领域。Σ‑Δ调制器一端连接除4除法器，另一端连接陷波滤波器，除4除法器用于接收外部数据信号，陷波滤波器输出调制后的数据信号，Σ‑Δ调制器包括19位CLA、第一24位CLA、第二24位CLA、1比特寄存器以及噪声消除电路，19位CLA分别与除4除法器和第一24位CLA连接，第一24位CLA与第二24位CLA连接；噪声消除电路的输入端通过1位寄存器分别与19位CLA、第一24位CLA、第二24位CLA连接，噪声消除电路与陷波滤波器连接。本发明通过两种MASH结构组合并加入陷波滤波器结构，得到更加平滑的量化噪声功率谱；同时降低高频处的量化噪声分量以及减小锁相环路中的非线性因素对相位噪声的影响。
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公开(公告)号：CN114554495A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210109913.1
申请日：2022-01-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种无线物联网环境下基于联邦学习的用户调度和资源分配方法，无线物联网环境下联邦学习网络包括1个边缘服务器和K个用户组成；无线通信采用正交频分多址(OFDMA)方案，有N的正交子信道。本方法通过减少联邦学习每一轮中消耗得时延和减少总迭代轮数两个方面来进行用户调度。最后将最小化联邦学习时间和能量开销问题，分解为3个子问题。本方法在满足用户需求的前提下，合理的分配了基站的发展功率、用户计算、上行链路带宽资源，有效的降低了联邦学习的总时延和能量开销，提升了资源利用率。
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公开(公告)号：CN114554495B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210109913.1
申请日：2022-01-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种无线物联网环境下基于联邦学习的用户调度和资源分配方法，无线物联网环境下联邦学习网络包括1个边缘服务器和K个用户组成；无线通信采用正交频分多址(OFDMA)方案，有N个正交子信道。本方法通过减少联邦学习每一轮中消耗得时延和减少总迭代轮数两个方面来进行用户调度。最后将最小化联邦学习时间和能量开销问题，分解为3个子问题。本方法在满足用户需求的前提下，合理的分配了基站的发展功率、用户计算、上行链路带宽资源，有效的降低了联邦学习的总时延和能量开销，提升了资源利用率。
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公开(公告)号：CN113872604B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202111128198.8
申请日：2021-09-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H03M3/00
Abstract: 本发明公开了一种可降低分数杂散和高频量化噪声的Σ‑Δ调制器，属于集成电路设计领域。Σ‑Δ调制器一端连接除4除法器，另一端连接陷波滤波器，除4除法器用于接收外部数据信号，陷波滤波器输出调制后的数据信号，Σ‑Δ调制器包括19位CLA、第一24位CLA、第二24位CLA、1比特寄存器以及噪声消除电路，19位CLA分别与除4除法器和第一24位CLA连接，第一24位CLA与第二24位CLA连接；噪声消除电路的输入端通过1位寄存器分别与19位CLA、第一24位CLA、第二24位CLA连接，噪声消除电路与陷波滤波器连接。本发明通过两种MASH结构组合并加入陷波滤波器结构，得到更加平滑的量化噪声功率谱；同时降低高频处的量化噪声分量以及减小锁相环路中的非线性因素对相位噪声的影响。
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