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公开(公告)号：CN108924939A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810714600.2
申请日：2018-07-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种用于NB-IoT系统区分设备优先级的上行传输前导码分配方法，包括步骤：采用Single-tone方式发送NB-IoT系统随机接入的由四个Symbol Groups构成的前导码，依次获取四个所述Symbol Groups的子载波索引，并根据子载波索引区分所述前导码；依据设备的已等待时延与设备允许最大时延之间的比值α来划分设备的优先级，并根据比值α进行分组规划；eNodeB通过NPBCH信道将前导码的划分方案通知各终端设备；请求接入的设备根据eNodeB对接入前导码组的划分方案发起随机接入；若在等待时间窗口内未得到相应,则视为接入冲突,设备根据退避规则重新接入,超过最大接入次数直接判定接入失败；本发明适用于海量设备接入的情况，可以保证高优先级设备具有很高的接入成功率，并且降低了设备的接入延时。
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公开(公告)号：CN107734700A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710730239.8
申请日：2017-08-23
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04W72/08 , H04L5/0007 , H04L5/0064 , H04W72/087
Abstract: 本发明公开了一种超密集网络中保障用户QoS要求的网络资源分配方法，该方法将资源分配过程分为初始资源分配阶段和补偿分配阶段。在初始资源分配阶段，微小区基站根据贪婪算法将最优资源块分配给用户，若最优资源块被占用则分配次优资源块同时标记用户为Level-1用户。若用户在资源块上的速率不满足用户QoS需求，则直接将用户标记为Level-2用户。在补偿分配阶段，在剩余可用资源块中根据最优原则优先分配最优资源块给Level-2用户，直至所有Level-2用户满足QoS需求。基站再将剩余资源块分配给Level-1用户作为一定的补偿，直至所有Level-1用户补偿完毕或者没有剩余资源块可用。该方法可以在最大化系统吞吐量的同时保证用户的QoS需求，能够应用于超密集网络中的资源分配。
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公开(公告)号：CN105894022A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610193012.X
申请日：2016-03-30
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/6215 , G06K9/4652
Abstract: 本发明属于智能视频监控技术领域，提出了一种自适应分层关联多目标跟踪方法。本方法利用增量线性可判别分析(ILDA，Incremental Linear Discriminant Analysis)寻找一个能尽可能分离各个目标的投影矩阵，并提取各个目标的特征均值向量，并用其定义轨迹和候选目标进行匹配的关联代价函数，从而来指导连续轨迹和断开轨迹的增长。当前帧匹配结束后，计算各个轨迹最新匹配结果和其特征均值向量的差异，当差异大于一定阈值的时候，用该匹配结果来更新ILDA模型相关参数，否则不更新。相比现有技术，本发明能够减少多目标跟踪过程中由于目标外观相似而跟错目标的概率。
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公开(公告)号：CN105893956A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610193221.4
申请日：2016-03-30
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/00718 , G06K9/6256 , G06K9/6262
Abstract: 本发明公开一种基于多特征自适应测度学习的在线目标匹配方法，属于智能视频监控技术领域。针对现有的线下距离测度学习算法在测试样本大幅增多后，由于最初习得的测度矩阵不能很好地反映当前状况造成的匹配准确率大幅下降的问题，本发明通过自适应学习合适的测度矩阵得到较佳的相似性度量距离函数，对目标进行匹配，分为初始线下训练、在线目标匹配和测度更新三个阶段。本发明有效地解决了现有的线下距离测度学习算法在新数据大幅增多而偏离初始训练集的情况下出现的匹配准确率大幅下降的问题，保证了匹配模型良好的扩展性。本发明可以自适应地更新、修正测度矩阵，初始训练时对已标签样本数量的要求也低于现有算法，大大减少了人工标记的工作量。
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公开(公告)号：CN115175224B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202210788977.9
申请日：2022-07-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W24/06 , H04B17/382 , H04W74/0833 , H04L41/14
Abstract: 认知无线电系统中认知用户机会接入传输性能分析方法，步骤为：1)建模分析系统中单个信道的动态性和认知无线电系统状态；2)分析认知用户单次信道切换的成功切换概率、阻塞概率以及在下一感知周期的再接入概率；3)分析认知用户经历不超过Q次切换阻塞‑再接入时的平均传输概率、平均阻塞概率；4)分析认知用户经历不超过Q次切换阻塞‑再接入时的平均切换时延、平均阻塞次数。本发明通过建立认知用户的平均传输概率、平均阻塞概率、平均切换时延、平均阻塞次数等参数的计算模型，提出一种切换阻塞‑再接入机制下的机会接入传输性能评估方法，为优化设计认知无线电系统机会频谱接入传输性能奠定理论基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117595998A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311607146.8
申请日：2023-11-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L9/32 , H04L9/00 , H04L9/40 , H04L67/1061 , H04L67/104
Abstract: 本发明属于区块链技术领域，具体涉及一种基于信用机制的双主节点动态PBFT共识方法：首先，设计节点划分方案，选出初选节点，对其筛选得到共识节点集；然后，设计双主节点动态PBFT共识协议，两个主节点互相监督协作，对新产生交易信息进行共识后形成合法区块入链；最后，设计节点信用评估模型，根据节点共识行为评估其信用，据此更新共识节点集并更换共识主节点，为下个周期的交易共识做好准备。本发明适用于工业互联网和区块链技术领域，能够降低拜占庭节点被选为共识节点的概率，减少视图更换概率和共识节点之间的通信次数，提高区块链系统的安全性和共识效率，提升工业互联网数据存储系统的可扩展性和稳健性。
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公开(公告)号：CN117544979A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311562474.0
申请日：2023-11-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种面向联邦学习的无线网络通信效率优化方法，通过利用单位无线资源下的训练数据量对联邦学习中的无线网络通信效率优化问题进行建模；利用交替迭代将无线网络通信效率优化问题化简为无线资源分配子问题，然后通过转化和拉格朗日乘子法求得最优解，并计算用于确保最优解满足无线网络通信效率优化问题的约束条件的节点的频谱带宽取值，得到代理选择子问题；得到训练中确定节点是否参与训练的参数；根据优化结果，设置节点的发射功率、频谱带宽以及参与联邦学习的节点；该方法能够实现训练精度和通信资源消耗之间的最优折中，有效提升网络通信效率，复杂度低，大大提升了求解速度，工程实用性强。
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公开(公告)号：CN113220356B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202110314191.9
申请日：2021-03-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种移动边缘计算中的用户计算任务卸载方法，适用于时延敏感应用程序的计算卸载。首先，根据子任务卸载的相关参数，构建有向无环任务关系图；接着，读取初始任务关系图的信息，确定任务卸载优先级和关键路径；然后，根据任务卸载和任务图更新策略，在能耗约束下，以最早完成时间算法，选择边缘服务器以及更新任务关系图，求得子任务完成时间和能耗；最后，求得总体完成时间和相应的卸载决策。本发明涉及包含多个顺序执行子任务的时延敏感计算任务的卸载，适用于多MEC服务器场景，本发明能够提高边缘服务器的利用率，同时保证各卸载任务的公平性和负载均衡性。
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公开(公告)号：CN115175224A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210788977.9
申请日：2022-07-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W24/06 , H04B17/382 , H04W74/08 , H04L41/14
Abstract: 认知无线电系统中认知用户机会接入传输性能分析方法，步骤为：1)建模分析系统中单个信道的动态性和认知无线电系统状态；2)分析认知用户单次信道切换的成功切换概率、阻塞概率以及在下一感知周期的再接入概率；3)分析认知用户经历不超过Q次切换阻塞‑再接入时的平均传输概率、平均阻塞概率；4)分析认知用户经历不超过Q次切换阻塞‑再接入时的平均切换时延、平均阻塞次数。本发明通过建立认知用户的平均传输概率、平均阻塞概率、平均切换时延、平均阻塞次数等参数的计算模型，提出一种切换阻塞‑再接入机制下的机会接入传输性能评估方法，为优化设计认知无线电系统机会频谱接入传输性能奠定理论基础。
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公开(公告)号：CN114844754A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210507254.7
申请日：2022-05-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于分组序列码本集的大规模终端多址接入方法，步骤为：1)对大量mMTC终端进行分组从而构造多个子系统；2)为每个子系统设计唯一的扩展序列码本集，子系统中的每个用户分配其序列码本集中的一个唯一的扩展序列；3)将每个子系统的信号映射到相应的时频资源块中，不同子系统的时频数据块重叠复用部分子载波，通过上行信道传输至基站；4)基站通过CB‑GOMP算法对活动用户和数据进行联合检测。本发明适用于大规模机器类型终端通信场景中的多用户检测，在提高系统容量的基础上进一步降低扩展序列之间的相关性，提高了活动用户与数据联合检测的准确性；同时将多用户信号的稀疏结构与多载波系统结合，进一步提高了频谱效率。
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