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公开(公告)号：CN119052748A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411038627.6
申请日：2024-07-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种无人机辅助速率分割多址(RSMA)通信系统最大化安全和速率资源分配方法。本发明建立基于无人机辅助RSMA通信系统最大化安全和速率的模型，在用户服务质量、基站发射功率、无人机发射功率及飞行轨迹的约束下，最大化UAV辅助通信的RSMA网络系统的安全和速率。其创新之处在于，与传统无人机辅助RSMA通信资源管理不同，本发明使用了深度强化学习的方式来进行资源分配。本发明采用QMIX算法、相比于使用传统凸优化方法且只考虑无人机部署位置的方案，提供了无人机飞行轨迹的解决方案，更具实用性，且更易于移植去处理复杂场景。
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公开(公告)号：CN118611712A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410663059.2
申请日：2024-05-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种硬件损伤影响下智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助的速率分割多址(Rate Splitting Multiple Access,RSMA)通信系统的和速率最大化方法，属于RSMA下行系统技术领域。该方法考虑在基站发射功率、IRS反射矩阵、用户最小速率需求约束条件下，通过优化相移、公共速率分配以及波束形成来最大化系统和速率。由于该优化问题涉及多个相互耦合的变量，首先将原问题解耦成优化公共速率分配和波束形成向量，优化IRS相移两个子问题。采用块坐标下降法连续凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)和半正定松弛技术获得最优解。本发明所提供的方法，有助于更好地理解在硬件损伤环境下IRS技术的表现，并为应对硬件损伤带来的挑战提供新的思路和方法。
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公开(公告)号：CN116744256B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202310627872.X
申请日：2023-05-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W4/40 , H04W12/12 , H04W28/22 , H04W72/044
Abstract: 本发明请求保护一种RIS辅助的无人机NOMA网络的安全速率优化的方法，该方法考虑合法用户之间公平性和窃听信道的统计CSI条件下，在满足安全中断概率、无人机最大发射功率、SIC解码顺序、RIS相移约束下，实现最大化无人机NOMA网络的最小安全速率。本发明建立基于RIS辅助的无人机NOMA网络的最大化最小安全速率模型，首先通过引用辅助变量将安全中断概率约束转化为确定性约束，基于惩罚、逐次凸逼近等方法将非凸优化问题等价转化为凸优化问题，然后使用交替迭代算法，以最大化合法用户之间的最小安全速率。本发明具有计算复杂度低、信道适应性强的优点，同时考虑了用户公平性，特别适合实际窃听场景下的RIS辅助的无人机NOMA网络。
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公开(公告)号：CN113904743B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202111181540.0
申请日：2021-10-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/391 , H04B17/40 , H04B7/185
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公开(公告)号：CN114980161A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210455897.1
申请日：2022-04-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W24/02
Abstract: 本发明请求保护一种非理想CSI和硬件损伤条件下多载波NOMA系统能效优化方法，涉及无线通信资源管理技术领域。包括：在每个子载波上设立用户数阈值，建立一个非凸非线性的双层优化问题，内层最小化问题通过最坏情况分析法找到问题的下界，外层最大化问题通过将功率改写为用户速率的形式，转换目标问题为关于用户速率的优化问题，使用快速动态资源分配(FDRA)确定子载波分配矩阵，再通过引入新的约束转化问题为凸优化问题进行求解。本发明快速收敛到基于最大化最小用户能量效率资源分配方法的性能，在具有非理想CSI以及RHIs条件下能明显提高系统总能效，实用性和公平性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113905443A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111182683.3
申请日：2021-10-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W72/04 , H04B17/30 , H04B17/391 , H04B17/382
Abstract: 本发明请求保护一种不完美CSI下多载波NOMA系统基于频谱效率的资源分配方法，包括：松弛变量转化ρk，npk，n，下界逼近转化目标函数形式为凸函数，再通过朗格朗日对偶法和Karush–Kuhn–Tucker(KKT)条件求得闭式解。本方法首先将问题解耦成用户功率分配和子载波分配两个子问题，通过最坏情况分析法处理不完美CSI中的估计误差，在保证用户服务质量的情况下得到用户速率下界，再将具有非凸性的目标函数转换成凸函数，在拉格朗日对偶法和KKT条件的帮助下求得子问题闭式解和拉格朗日乘子闭式解，最终通过迭代求得系统和速率。本发明快速收敛到基于最大化最小用户频谱效率资源分配方法的性能，能明显提高系统频谱资源利用率，实用性和公平性强。
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公开(公告)号：CN107276704B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201710326697.5
申请日：2017-05-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W52/08
Abstract: 本发明请求保护一种两层Femtocell网络中基于能效最大化的最优鲁棒功率控制方法，该方法在考虑到信道增益估计误差的情况下，在满足宏蜂窝用户的最大干扰门限约束和Femtocell用户的最小SINR需求约束下，通过控制Femtocell用户的发射功率，实现最大化Femtocell网络的能效。本发明建立了Femtocell网络能效最大化模型，基于鲁棒优化和最坏准则机制的思想，根据非线性分式规划理论将非凸优化问题式等价转化，然后基于转化后的优化问题，给出了最优鲁棒功率控制的闭式解，本发明具有计算复杂度低，信道适应性强的优点，同时保证了宏蜂窝用户和Femtocell用户的QoS，增强了Femtocell网络的鲁棒性，特别适合非理想CSI下的两层Femtocell网络。
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公开(公告)号：CN107204880B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201710418627.2
申请日：2017-06-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/727 , H04L12/751
Abstract: 本发明请求保护一种基于软件定义网络架构的控制层部署方法，属于软件定义网络(SDN)技术领域，该方法为一种离线部署算法。其特征是将最坏情况时延作为部署方案设计时的主要衡量指标，针对链路故障状态下最坏情况时延急剧恶化的现象，综合考量了网络正常状态以及多种链路故障状态下的最坏情况时延，提出网络状态时延作为新的时延优化目标，将原部署问题抽象为一个优化问题并构建模型，基于粒子群算法思想对该模型求解。本发明所提方法在大部分网络状态下时延指标均可维持在较低范围，从而保证了网络的可靠、有效运行。
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公开(公告)号：CN108337024A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810114778.3
申请日：2018-02-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/0452 , H04B7/0426 , H04W52/42 , H04W52/26 , H04W52/24 , H04B17/391
CPC classification number: H04B7/0452 , H04B7/0426 , H04B17/391 , H04W52/243 , H04W52/265 , H04W52/42
Abstract: 本发明请求保护一种基于能量采集的大规模MIMO系统能效优化方法，包括：初始化最大迭代次数和最大容差因子，能效初值，能量塔发射功率值，迭代次数；根据迭代次数判断是否满足最大迭代次数，如果条件满足，求出传感器能量采集时间；否则，直接带入求能效；针对求出的传感器能量采集时间，判断是否满足传感器能效采集时间的限制，如果满足条件，求出能量塔的发射功率；否则，直接带入求能效；针对求出的能量塔发射功率判断其是否满足能量塔发射功率的限制条件，如果满足条件，带入目标函数求解；最后，判断目标函数是否在最大容差范围内，如果是，求出最优能效且更新迭代次数；否则求出能效值。本发明具有搜索速度快、实用性和可行性强的优点。
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公开(公告)号：CN107276794A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710412074.X
申请日：2017-06-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/803
Abstract: 本发明请求保护一种软件定义网络中交换机迁移算法。该方法针对于交换机迁移后获得的流表下发时间长与控制器之间的链路故障概率高的问题，提出软件定义网络中交换机迁移算法，该算法首先针对于控制器发生故障之后，交换机与控制器之间的映射做出模型构建，通过控制器的负载、待迁移交换机与控制器之间的距离作为迁移的衡量指标建立相应模型，除此之外，还考虑了每个交换机在迁移过程中的链路故障概率；其次，通过对模型的目标函数按不同的映射方式进行计算选出其中最优结果，得到迁移的目的控制器；最后得出交换机与控制器的映射矩阵，得到对交换机迁移的结果。
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