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公开(公告)号：CN115835242A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211207741.8
申请日：2022-09-30
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向群智感知的通感算联合优化方法、设备及存储介质，涉及群智感知领域，包括以下步骤：基于感知平台建立通感算联合优化算法；基于当前用户状态信息和网络资源，利用通感算联合优化算法得到感知任务的通感算策略；基于通感算策略，参与感知任务的终端进行感知数据的收集、传输与计算。本发明在联合优化设计此系统下的数据感知、计算和传输策略的技术上，并且还将同时考虑用户选择与带宽分配策略，以实现网络资源的有效利用，大大提升了有限网络资源条件下系统的性能，且很容易在实际系统中得以实现。
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公开(公告)号：CN116861993A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310703786.2
申请日：2023-06-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及室内定位的技术领域，具体涉及是一种基于联邦学习的分布式室内定位方法、设备及其存储介质，包括构建室内定位场景，测量样本基于在一个时隙内接收的DL PRS生成训练数据集；基于训练数据集，通过Resnet模型进行AI/ML深度学习；基于联邦学习的策略通过深度学习后的AI/ML预测室内定位场景中UE位置，采用分布式多点协同定位，针对数据集进行分布式训练，能够为用户提供个性化深度神经网络模型从而提高算法整体性能；采用联邦平均算法加元学习的策略，使用个性化的联邦学习，目标是找到一个初始共享模型，当前或新用户可以通过执行一个或几个步骤的梯度下降适应初始共享模型，从而对分布式的用户提供更个性化的模型。
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公开(公告)号：CN116156662A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211257324.4
申请日：2022-10-13
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: H04W74/08
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种智能化大规模随机接入方法、系统、介质、设备及终端，将臃肿的物理网络裁剪为多个轻量级、定制化的网络切片，并在单一物理网络上为不同mMTC应用提供差异化的服务；提出切片前导码的概念，用于扩展每个小区中前导码的数量；提出基于强化学习的PDCCH资源共享算法，以实现在动态环境中自适应地复用PDCCH资源。本发明提供的基于网络切片的智能随机接入方案具有复杂度低、易于实现等特点，仅需对现有的随机接入系统做简单的改进即可。数值仿真表明，本发明提供的NSRA方案可以有效地为不同的MTCD分配接入资源，并且满足它们在随机接入过程中的QoS需求。
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公开(公告)号：CN115802362A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202210995652.8
申请日：2022-08-18
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04W16/18 , H04B7/185 , H04L41/14 , H04L41/142 , H04L43/0876 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于自主学习的无人机辅助无线网络部署方法，在需求预测阶段，通过一个对偶Transformer网络来预测无线流量，并采用了一种patch embedding方法和一种改进的自注意机制来降低自主学习框架的复杂度，从而提高自主学习的效率。在主动部署阶段将无人机位置规划和无线资源分配建模成非凸混合整数非线性规划模型，实现了无人机位置和无线资源分配的联合优化。另外，提出了一种MGDB算法，将联合优化问题分解为固定整数变量问题和固定连续变量问题，并分别对固定整数变量问题和固定连续变量问题求解，最终得到无人机位置部署方案和无线资源分配方案，实现无人机辅助无线网络的按需分配。
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公开(公告)号：CN115551091A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211142895.3
申请日：2022-09-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向天地一体化场景的智能时隙分配方法及系统,本发明面向空地一体化场景下的复杂多变环境和多样化业务需求，以及不同的业务的传输时延和接入率的严格需求；该方法包括：不同用户根据业务需求实时向基站发送时隙请求信息，所述业务需求包括业务负载需求、业务类型需求和业务时延需求；基站基于收到所有用户的时隙请求信息和当前网络的时隙状态信息，采用基于强化学习的智能时隙分配法对所有用户的时隙请求信息进行时隙分配，得到用户的时隙分配策略；并将得到的时隙分配策略下发至相应用户，同时更新时隙状态信息。本发明在满足不同业务的灵活需求的条件下最大化系统吞吐量，实现资源的高效利用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112118632B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202011000978.X
申请日：2020-09-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了面向微小蜂窝基站的自适应功率分配系统、方法和介质，涉及蜂窝数据处理领域，解决了在满足每个用户设备传输速率的情况下，如何最小化每个用户设备的长期平均总传输功率的问题。本发明包括：搭建决策模型，在模型中，小基站作为实体自主地感知周围干扰，并为其服务用户分配发射功率，模型中包括虚拟agent；小基站的协调决策对应agent的动作，连续动作向量构成动作空间，采用奖励来评价动作，所有agent同时采取行动，获得的所有即时奖励构成奖励空间；奖励反馈用于优化小基站的协调决策，同时奖励反馈用于优化agent的动作：在模型中搭建MARL框架来优化策略，策略为奖励对动作、协调决策的反馈过程。本发明满足每个UE传输速率的情况下，最小化每个UE的长期平均总传输功率。
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公开(公告)号：CN113163485B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110306834.5
申请日：2021-03-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于室内定位技术领域，具体为一种大范围复杂室内环境中精确定位的方法本发明在基于UWB的大规模无线网络的定位系统中，用传感器网络定时同步协议(TPSN)创建网络的生成树进行全局网络时钟同步，然后对每个定位基站的累积时钟误差进行校正，从而实现高精度的定位。利用到达时间差测距原理进行定位，需要通过无线同步的方式，构建分层结构(生成树)扩展时钟同步网络的范围，使接收定位帧的基站间的时钟高精度同步。通过时钟误差校正方法，对每个待定位点的时钟同步累积误差进行校正，有效地降低了每个待定位点由于时钟同步引入的累积误差，进而提高系统的定位精度。
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公开(公告)号：CN114039840A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111219765.0
申请日：2021-10-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L41/0663 , H04L41/40 , H04L45/247 , H04L45/28 , H04L49/00 , H04L12/46
Abstract: 本发明公开了软件定义网络中可配置的动态高可靠服务链架构及方法，该动态高可靠服务链架构包括：中心控制层，用于采用Lyapunov随机优化技术进行虚拟网络功能模块VNF动态映射，得到网络功能服务链实例；及把网络功能服务链经过解析得到流量控制命令，并下发到各个网络节点的本地控制层；本地控制层，用于将虚拟网络功能模块VNF分配给物理层适配的处理器PM，并将路由表分配给物理层的SDN交换机；物理层，用于建立VNF实例和数据包传输隧道。本发明解决了在服务性能和网络资源约束下，尽量减少需要的虚拟网络功能模块VNF的数量，并能够将主用和备份网络功能模块调度到物理层PM上以获得超可靠服务。
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公开(公告)号：CN111050413B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201911337708.5
申请日：2019-12-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应调整策略的无人机CSMA接入方法，包括：建立通信连接前，无人机agent对自身的接入状态及接入策略进行初始化；当有数据包要传输时，侦听无人机自组织网络中各信道的忙闲情况；在可用信道中选取一条接入成功率最高的信道；无人机根据随机策略分布采样当下的接入策略并执行接入无人机自组织网络中；无人机执行接入策略后获得传输反馈，得到相应的策略回报，同时接入状态发生转移；无人机根据状态转移与获得的即时回报进行接入策略的更新；经过一段时间的迭代学习，各无人机agent学习到最适应于当前无人机自组织网络环境的接入策略；本方法相比于传统的接入机制可以实现低碰撞率、高吞吐量且不影响各节点对信道使用的公平性。
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公开(公告)号：CN111050413A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911337708.5
申请日：2019-12-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应调整策略的无人机CSMA接入方法，包括：建立通信连接前，无人机agent对自身的接入状态及接入策略进行初始化；当有数据包要传输时，侦听无人机自组织网络中各信道的忙闲情况；在可用信道中选取一条接入成功率最高的信道；无人机根据随机策略分布采样当下的接入策略并执行接入无人机自组织网络中；无人机执行接入策略后获得传输反馈，得到相应的策略回报，同时接入状态发生转移；无人机根据状态转移与获得的即时回报进行接入策略的更新；经过一段时间的迭代学习，各无人机agent学习到最适应于当前无人机自组织网络环境的接入策略；本方法相比于传统的接入机制可以实现低碰撞率、高吞吐量且不影响各节点对信道使用的公平性。
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