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公开(公告)号：CN116321284A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310268017.4
申请日：2023-03-20
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种高时效状态监测系统的设备调度及传输方法，在IoT状态监测场景下，通过挖掘物理过程结构特性、时变信道状态及信源噪声异构性对于预测性能的影响，在弱通信环境下设计轻量级多设备接入策略，使得系统可以将有限的资源用于传输更重要的数据，在满足各设备吞吐量的情况下最小化对系统状态估计的MSE，从而提高系统在弱通信环境下的预测准确性，提高系统性能。
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公开(公告)号：CN115412202B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202210917842.8
申请日：2022-08-01
IPC: H04L1/00 , H04N19/149 , H04N19/169 , H04B17/391 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H30/20 , G16H30/40
Abstract: 本发明公开了一种基于医学图像的语义通信方法及相关设备，所述基于医学图像的语义通信方法包括：基于深度学习获取医学图像中的医学知识；将所述医学图像和所述医学知识输入到编码器神经网络，以获得第一联合语义特征，所述第一联合语义特征包括图像特征和知识特征，所述第一联合语义特征经过信道传输后，输出为第二联合语义特征；基于解码器神经网络对所述第二联合语义特征进行解码，获得所述医学图像和所述医学知识。本发明中通过编码器神经网络独立编码医学图像和医学知识，最大限度保留医学图像中的医学知识，使得接收端能够接收并恢复携带准确医学知识的医学图像，进而提高语义通信过程中接收端接收到的医学图像的准确性。
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公开(公告)号：CN116209069A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310451589.6
申请日：2023-04-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W72/0446 , H04W72/0453 , H04W72/542 , H04W74/02
Abstract: 本申请提供一种基于语义域的多址接入方法及相关设备，对信源信息中的语义进行提取以将信源信息转换到语义域，并实现语义信息序列在时频资源上的完全复用，从而在语义域从混叠的多用户语义信息序列中对用户相应的信源信息进行重建。本申请的方案，通过在语义域划分与识别多用户语义特征的方式，能够利用语义通信的技术优势，提升每个用户的信源信息重建质量，进一步提升大规模用户接入能力和系统总体传输性能。
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公开(公告)号：CN116094656A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310136923.9
申请日：2023-02-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L1/1806 , H04L1/1812 , H04L1/00 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种基于极化码增量冗余混合自动重传请求的信息年龄优化法，关注无线传感网络中时空过程的监测，利用系统预测误差作为信息新鲜度的度量指标，研究传感节点的信息有效性范围，设计实际加性高斯白噪声信道中极化码编码方案，并引入带有增量冗余混合自动重传请求方案来优化系统的平均估计误差，以减小系统平均信息年龄，扩大信息包的信息有效性范围。并通过仿真验证了相较于现有技术的混合跟踪合并自动重传请求方案有着更好的信息年龄性能。
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公开(公告)号：CN116029371A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310301957.9
申请日：2023-03-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/045 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本申请提供一种基于预训练的联邦学习工作流构建方法及相关设备，所述方法包括：获取本地数据集；根据本地数据集，确定目标训练集，根据目标训练集，确定目标计算任务及预训练模型；发起邀请其他参与方参与请求；响应于拒绝请求，根据目标训练集、目标计算任务、预训练模型，确定第一联邦学习模型；响应于接受请求，获取联盟成员的辅助训练集，根据目标训练集、辅助训练集、目标计算任务、预训练模型，确定第二联邦学习模型。所述方法将目标训练集与预训练模型应用到联邦学习中，来创建联邦学习模型，不受计算资源的限制，低图像输入限制，加速拟合复杂函数，减少模型训练时长，且以最小的通信开销实现全局模型的聚合，从而提高了模型性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116010944A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310295479.5
申请日：2023-03-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开提供了一种联邦计算网络保护方法及相关设备，包括：检测联邦计算网络中是否存在恶意攻击行为；响应于存在恶意攻击行为，执行物理隔离手段、虚拟化逻辑隔离手段及加密手段中的至少之一进行保护，得到第一保护结果，根据预设的评估标准判断所述第一保护结果是否成功；响应于所述第一保护结果为保护失败，执行入侵检测手段、病毒查杀手段、沙箱手段及补丁手段中的至少之一进行保护，得到第二保护结果，根据所述预设的评估标准判断所述第二保护结果是否成功；响应于所述第二保护结果为保护失败，利用联邦学习防御模型进行保护。本公开受人体免疫机制启发，实现了对未知恶意攻击的防御，对联邦计算网络进行安全保护，保障联邦学习的网络安全。
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公开(公告)号：CN115802060A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211329696.3
申请日：2022-10-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N19/91 , H04N19/169
Abstract: 本申请提供一种语义通信视频传输方法及相关设备，通过获取待传输视频的当前帧，并根据所述待传输视频的当前帧，得到当前帧语义特征；根据所述当前帧语义特征，得到信道带宽成本；根据所述当前帧语义特征和所述信道带宽成本，得到信道输入序列，并将所述信道输入序列输入信道进行传输。该方法自适应地为语义特征图分配信道带宽，来提高信道传输的编码增益。
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公开(公告)号：CN115412202A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210917842.8
申请日：2022-08-01
IPC: H04L1/00 , H04N19/149 , H04N19/169 , H04B17/391 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H30/20 , G16H30/40
Abstract: 本发明公开了一种基于医学图像的语义通信方法及相关设备，所述基于医学图像的语义通信方法包括：基于深度学习获取医学图像中的医学知识；将所述医学图像和所述医学知识输入到编码器神经网络，以获得第一联合语义特征，所述第一联合语义特征包括图像特征和知识特征，所述第一联合语义特征经过信道传输后，输出为第二联合语义特征；基于解码器神经网络对所述第二联合语义特征进行解码，获得所述医学图像和所述医学知识。本发明中通过编码器神经网络独立编码医学图像和医学知识，最大限度保留医学图像中的医学知识，使得接收端能够接收并恢复携带准确医学知识的医学图像，进而提高语义通信过程中接收端接收到的医学图像的准确性。
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公开(公告)号：CN115361258A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210826619.2
申请日：2022-07-14
IPC: H04L25/02 , H04B17/391 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO稀疏信道估计方法及相关设备，所述方法包括：本地服务器进行离线训练得到信道稀疏度认知神经网络、信道稀疏表示字典和信道稀疏重构神经网络；终端将OFDM信号输入到信道稀疏度认知神经网络中得到信道稀疏度；基站根据信道稀疏度确定下行传输信号中导频序列的长度；基站接收到下行传输信号后，根据信道稀疏度选择相应的信道稀疏表示字典进行信道稀疏表示，并根据信道稀疏重构神经网络一起进行信道稀疏重构。通过终端将OFDM信号输入到信道稀疏度认知神经网络中得到信道稀疏度，基站根据信道稀疏度进行信道稀疏表示，并根据信道稀疏重构神经网络一起进行信道稀疏重构，实现了高精度、低复杂度的信道估计。
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公开(公告)号：CN114978836A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210442428.6
申请日：2022-04-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开提供一种探测通信一体化方法及电子设备，包括：确定第一信号和第二信号；将第一信号映射到时延多普勒域后转换到时频域，得到第一时频域信号，将第二信号映射到时频域，得到第二时频域信号，将第一时频域信号和第二时频域信号叠加后转换到时域，得到时域信号；将时域信号发送至第二设备；接收回波信号，并根据回波信号确定第二设备的位置，其中，回波信号中包括第二设备反射的回波信号。本公开将两种信号分别映射时延多普勒域和时频域进行调制后叠加，在与目标通信的同时对目标进行探测，可以有效降低系统误码率以提高通信的可靠性，且提高探测精确度。
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