基于机器学习的波宽控制方法

    公开(公告)号:CN111277308A

    公开(公告)日:2020-06-12

    申请号:CN202010045690.8

    申请日:2020-01-15

    Abstract: 针对毫米波(mmWave)-非正交多址(NOMA)网络中通过智能波束宽度控制以提高用户覆盖和频谱效率的问题,我们提出基于机器学习(ML)的智能波宽控制机制,即通过高斯过程机器学习(GPML)来预测未来几个时刻的用户的角度域信息,再用无监督学习方法根据预测的角度域信息进行用户分组,通过波束追踪、信道估计等方法得到准确的信道状态信息,最后根据信道状态信息、角度域信息和用户分组信息通过深度神经网络(DNN)得到最优的波束宽度。通过角度域信息预测能够显著提高波束追踪的效率;通过离线训练DNN,能够节省线上求解的时间;通过DNN将用户的信道状态信息、角度域信息和用户分组信息直接映射到最优的波束宽度能够显著提高系统的用户覆盖和频谱效率。

    一种接入信道的方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN109195194B

    公开(公告)日:2020-06-12

    申请号:CN201810903255.7

    申请日:2018-08-09

    Abstract: 本发明实施例提供了一种接入信道的方法、装置及设备,其中,该方法包括:获取长期演进LTE系统和不同于LTE系统的其他系统的负载强度;基于LTE系统和其他系统的负载强度,确定效用函数,效用函数用于保证业务时延性能和信道接入公平性;确定效用函数最大时对应的空白子帧数目为确定的空白子帧数目,以使其他系统在空白子帧数目对应的空白子帧所在的时间范围内接入信道。通过本发明实施例提供的接入信道的方法、装置及设备,能够提高系统时延性能。

    一种基于多核双路网络的无线发射机识别方法

    公开(公告)号:CN111050315A

    公开(公告)日:2020-04-21

    申请号:CN201911178040.4

    申请日:2019-11-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于多核双路网络的无线发射机识别方法,属于电磁领域;具体包括,首先、调制信号经过发射机进行功率放大后,发射给接收机进行采样接收,对接收信号进行统计特征处理得到循环谱,提取循环谱中的高峰密度值作为特征;然后,将所有特征值输入全连接的多核双路网络模块中,从循环谱中学习每个发射机的表征性特征,将得到的结果并集融合;通过训练多核双路网络模型后,对融合的特征结果进行测试,得到各测试特征对应的归一化的特征向量;并通过softmax分类器得到每个特征分别对应的概率值,选择概率值最大的即为最终待识别分类的无线发射机。本发明不仅简化计算的复杂度,同时减少由于噪声干扰导致分类效果不理想的情况。

    基于聚类的频率偏移确定、消除方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN109120568B

    公开(公告)日:2020-04-03

    申请号:CN201811011144.1

    申请日:2018-08-31

    Abstract: 本发明实施例提供了一种基于聚类的频率偏移确定、消除方法、装置及电子设备。所述基于聚类的频率偏移确定方法,包括:确定接收信号的星座图;在预设频率区间内确定N个不同值,将所确定的N个不同值作为N个频率偏移估计值;针对每一频率偏移估计值,根据该频率偏移估计值对所述星座图进行校正,得到校正后的星座图,并对所述校正后的星座图中的信号点进行聚类,计算聚类后的星座图中信号区域的面积;将对应最小面积的信号区域的频率偏移估计值,确定为频率偏移值。本发明实施例可以提高频率偏移值的计算结果的稳定性。

    基于ESN模型的5G毫米波信道信息确定的方法及装置

    公开(公告)号:CN110890932A

    公开(公告)日:2020-03-17

    申请号:CN201911176789.5

    申请日:2019-11-26

    Abstract: 本发明实施例提供了一种基于ESN模型的5G毫米波信道信息确定的方法及装置,其中方法包括:获取毫米波的历史信道信息,确定角度变化集合,根据目标间隔时刻的角度变化集合,在确定目标角度变化值后,根据目标角度变化值确定目标间隔时刻的下一时刻的信道信息;缩小了确定目标间隔时刻的下一时刻的信道信息的范围,基于目标间隔时刻的下一时刻的信道信息对预设的ESN模型进行修正,提高了修正后的ESN模型的准确性,将毫米波的历史信道信息输入修正后的ESN模型用于预估当前时刻下毫米波的信道信息,因此,可以提高预估当前时刻下毫米波的信道信息的准确性。

    一种应用于车联异构网络的无线资源调度方法及装置

    公开(公告)号:CN110831206A

    公开(公告)日:2020-02-21

    申请号:CN201911087839.2

    申请日:2019-11-08

    Abstract: 本发明实施例提供了一种应用于车联异构网络的无线资源调度方法及装置,应用于车联网领域,该方法包括:在每一个资源调度周期内,接收各个车辆用户发送的包括第一类请求、第二类请求和第三类请求中的至少一个业务请求;将所接收到的各个第二类请求和各个第三类请求存储于指定缓存区中;为各个发送第一类请求的车辆用户,分配包括LET-V和NR-V2X频段的预设资源池中LTE-V频段的时频资源块RB;在各个发送第一类请求的车辆用户的RB分配完成后,从所述指定缓存区中所存储的请求中,提取多个目标请求,从预设资源池中的剩余资源中,为各个发送目标请求的车辆用户分配RB。从而实现在保证各种业务的服务质量的前提下,在车联异构网络中针对不同种类业务分配频谱资源。

    任务卸载、状态更新方法、装置、系统及相关设备

    公开(公告)号:CN110650497A

    公开(公告)日:2020-01-03

    申请号:CN201910936913.7

    申请日:2019-09-29

    Abstract: 本发明实施例提供了一种任务卸载、状态更新方法、装置、系统及相关设备,方法包括:接收用户设备发送的初始任务数据,至少基于自身任务接收速率,自身最大任务容量,协同云端无人机的任务接收速率,协同云端无人机的最大任务容量,以及预先构建的最小化响应时延的模式判决函数,确定任务卸载模式,任务卸载模式包括协同卸载模式和非协同卸载模式。可见能够判断采用协同卸载模式或非协同卸载模式,以使得响应时延最小。从而能够降低基于无人机的通信系统的响应时延。

    一种无人机群协同感知系统和方法

    公开(公告)号:CN110401932A

    公开(公告)日:2019-11-01

    申请号:CN201910684041.X

    申请日:2019-07-26

    Abstract: 本发明实施例提供了一种无人机群协同感知系统和方法,系统包括:一个中心无人机和多个从属无人机;中心无人机是无人机群协同感知系统中可用计算资源最丰富的无人机;中心无人机通过中心无人机的通信波束广播握手发起帧,握手发起帧包括各个从属无人机被分配的通信时隙和搜索运动方向信息;针对各个从属无人机,该从属无人机通过该从属无人机的通信波束接收广播握手发起帧,并解析广播握手发起帧,得到该从属无人机被分配的通信时隙和搜索运动方向信息;该从属无人机根据搜索运动方向信息运动,并通过该从属无人机的感知波束进行感知,得到感知数据;在该从属无人机对应的通信时隙内将感知数据发送至中心无人机。如此,能够提高频谱资源利用率。

    一种毫米波信道下基于地理指纹定位的方法与装置

    公开(公告)号:CN107484241B

    公开(公告)日:2019-09-27

    申请号:CN201710757424.6

    申请日:2017-08-29

    Abstract: 本发明实施例提供了一种毫米波信道下基于地理指纹定位的方法与装置,该方法根据待定位信宿的预设位置和预设的离线地理指纹数据库,进行在线信宿位置估计,确定在线信宿位置,其中,所述离线地理指纹数据库是用于存储预设定位区域内接入点AP的地理指纹,一个AP的地理指纹包括:所述预设定位区域内每一参考点RP接收到该AP所发送信号的信号强度、每一RP与该AP之间的相对角度,所述相对角度为:该AP与一个RP的连线与垂直方向的夹角;利用在线信宿位置,定位所述待定位信宿的位置。本发明实施例提供的方案在毫米波信道环境下,综合考虑了相对角度和信号强度两方面的特征,进而提升了定位的准确性。

    一种资源分配的方法及装置

    公开(公告)号:CN106341893B

    公开(公告)日:2019-09-27

    申请号:CN201610877443.8

    申请日:2016-10-08

    Abstract: 本发明实施例提供了一种资源分配的方法及装置,其中,所述方法包括:获取多个不同通信网络的多个网络参数;根据多个网络参数,得到不同通信网络对不同业务的匹配度;根据匹配度,分别为不同业务选择业务传输的传输流,得到通信网络、传输流与业务的匹配结果;根据匹配结果,创建不同通信网络为不同业务进行资源分配的优化模型;通过优化模型,迭代优化不同通信网络对不同业务的资源分配,得到使得通信网络能量消耗最小、带宽价格成本最低及业务效用函数最大的资源分配结果,并根据得到的优化后的资源分配结果进行资源分配。本发明实施例提供的资源分配的方法,可以实现有效地调度和管理资源,提高频谱使用效率和资源利用率。

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