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公开(公告)号：CN118984177A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410956039.4
申请日：2024-07-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种近场下的联合成像与安全无线通信的发射波束优化设计方法，包括如下步骤：S1.构建近场场景下的集成雷达传感和安全通信系统的整体系统模型；S2.分析场景推导出等效信道矩阵表达式；S3.构建联合安全通信与成像的发射波束优化设计及系统的整体优化问题；S4.将关于等效信道矩阵条件数的目标函数转换为迹的形式；S5.简化整体优化问题；S6.把非凸问题转化为凸问题，求解最优波束成形矢量。本发明能够提高成像性能和在窃听下的安全信息速率。
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公开(公告)号：CN118283807A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410356899.4
申请日：2024-03-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W72/0446 , H04W72/1263 , G08G5/00
Abstract: 本发明公开了一种无人机协助高铁边缘计算网络的动态任务卸载方法及系统，涉及无线通信技术领域，方法包括：构建一个高铁通信的空天一体化通信系统，所述系统由高铁基站、路边基站，无人机基站组成；基于空天一体化通信系统，构建以最小化计算时延和能耗为目标的优化问题；将所述优化问题分解转化为多个时隙的子问题；基于所述子问题，采用D3QN‑TD3的深度强化学习方法，以及利用域自适应算法进行处理，直到优化问题收敛到预先设定的精度；本发明通过联合优化卸载策略和发射功率，同时保证无人机储能稳定性，相较于只有地面基站参与计算的计算时延降低了10％，能够有效地降低服务时延。
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公开(公告)号：CN113822353B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202111079811.1
申请日：2021-09-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 一种基于类相关矩阵特征值分解的域自适应方法。该种域自适应方法，解决了源域和目标域之间的欠适配和不平等问题，使得对参数的选择敏感度降低，而收敛度更高分类精度更加准确。该种域自适应方法，与现有的经典分类方法相比，能够做出更准确的判断。本发明方法并没有使用过于繁杂的函数设计，使得网络的训练时间大大缩短。本发明方法使用基于对抗性的方法，使得特征提取器和分类器能够自动学习目标域和源域之间的度量区别。而不是通过人为定义，避免了可能出现的人工偏差。
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公开(公告)号：CN115980664A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211099042.6
申请日：2022-09-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明涉及近场定位领域，具体地说，是一种基于动态超材料天线的近场定位方法，包括以下步骤：步骤1、基于DMA接收信号；步骤2、基于近场假设的MLE定位算法，并建立问题；步骤3：讨论了DMA系数对估计过程的影响，然后解释设计意义；步骤4：通过引入DMA预编码理论，得到了矩阵Q的优化方案；步骤5：提出了一种迭代优化方案来逼近最优解；本发明使用了一种基于入射波前到达曲率的直接估计方法来获得源位置估计，并评估了DMA系数对估计精度的影响，提出了一种不需要任何先验知识的次优迭代优化算法。仿真结果表明，在信噪比较高的情况下，该算法能快速逼近最优解。
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公开(公告)号：CN114826454A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210447583.7
申请日：2022-04-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/391 , H04W4/46 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种MEC辅助的车联网通信系统中智能资源管理方法，采用正交频分复用将频谱资源转换成在不同子载波上相互独立的频谱子带，设计多个V2I链路的信道复用以及频谱子带分配策略从而最小化系统的时间成本。采用多智能体强化学习算法，首先结合系统的状态空间，动作空间以及奖励函数将问题建模为一个马尔科夫决策过程其次搭建多智能体强化学习算法路径框架，最后进行训练获得最优的系统资源分配策略，实现了对通信系统的资源管理，降低车联网系统的整体时延。与传统算法相比，该算法能够获得联合优化的解，同时可以适用于快速变化的信道环境，显著提升了车辆与基站之间的信息传输速率和系统资源利用率，降低了通信系统的任务执行时延。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111786656A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010474923.6
申请日：2020-05-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H03H17/02
Abstract: 本发明公开了一种基于滤波器的带限图信号采样方法，首先，建立图信号采样的数学模型；然后，确定能通过采样信号重建原信号的条件：当图信号是带限信号且采样集S的维度不小于信号带宽时，从采样信号中重建原信号；其次，所有相同带宽的带限图信号组成的空间称为佩利-维纳空间PWω(G)，对PWω(G)空间内的图信号，用基于滤波器的方法降低计算复杂度，确定采样集；最后，确定从采样信号中重建原信号的方法：重建是采样的逆过程，根据步骤(3)得到基于滤波器的低复杂度的重建方法。本发明在保证了重建误差相当或更优的同时，降低了计算复杂度。
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公开(公告)号：CN104853415A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510163046.X
申请日：2015-04-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于联盟形成的分布式中继选择方法，属于物理层安全领域技术领域。该基于联盟形成的分布式中继选择方法，包括如下步骤：S1：判断该多中继协作通信系统中中继选择问题所属的联盟博弈类型；S2：中间节点根据瞬时信道条件选取自身角色；S3：按顺序遍历执行一轮合并算法和一轮分裂算法；S4：根据步骤S3形成的最新联盟划分重复执行步骤S3直至最终收敛于某一稳定联盟结构；S5：源节点在可提供最大安全速率的节点组合协助下安全发送信息。本发明具有分布式执行特点，解决了无中心节点网络中的中继选择问题，并且更有效得到最优的中间节点合作组。
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公开(公告)号：CN104851110A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510192189.3
申请日：2015-04-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于量子粒子群优化的视觉跟踪方法，其实现步骤为：(1)在当前图像中，利用状态转移分布对上一帧图像中粒子的个体最优状态进行随机传播；(2)对随机传播后的粒子进行量子粒子群优化迭代；(3)利用基于混合高斯的外观模型计算每个粒子的适应度值；(4)根据适应度值更新粒子的个体最优状态和群体最优状态；(5)收敛判断：若满足收敛条件则以群体最优状态对应的观测值作为当前图像的跟踪结果，若不满足收敛条件，则继续进行量子粒子群优化迭代。本发明实现了有效的视觉跟踪，具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104796991A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510164627.5
申请日：2015-04-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于势博弈的OFDMA系统的资源分配方法，包括：(1)计算复用蜂窝用户信道资源的D2D用户的目标信噪比；(2)D2D用户计算其对应的干扰半径；(3)根据各D2D用户的干扰半径建立各D2D用户使用子信道的冲突矩阵；(4)D2D用户与D2D用户之间进行博弈，使自己的效应函数达到最大；(5)如果D2D用户干扰半径内存在冲突用户，则放弃使用该子信道资源，选择次优子信道传输数据；(6)判断是否博弈收敛或达到最大迭代次数，如果不收敛且没有达到最大迭代次数，则更新D2D用户的信噪比后，重复执行A5～A6，直到收敛或达到最大迭代次数。本发明降低了OFDMA小区中的同频干扰，缓解了频谱资源短缺的问题。
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公开(公告)号：CN104796900A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510160415.X
申请日：2015-04-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W16/10
Abstract: 本发明公开了一种基于拍卖理论的蜂窝网络中D2D通信资源分配方法，解决D2D用户和蜂窝用户之间的干扰协调问题，包括如下步骤：(1)基站搜集所有D2D用户对的位置信息；(2)基站公布一个初始的单位价格、迭代拍卖指数t、固定的价格增量Δ；(3)竞拍者(D2D用户)选择某一个信道k，然后根据自己通信质量和蜂窝用户的通信质量，计算在这个信道上的最大发送功率和最小发送功率(4)根据效用函数，计算最佳发送功率和最大效用函数；(5)基站进行资源分配。本发明在保证D2D用户和蜂窝用户通信质量的前提下，降低了D2D用户的发送功率，提高了蜂窝网络的系统频谱利用率，同时提高了终端用户在电池使用寿命中的平均可发送数据量。
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