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公开(公告)号：CN114760671A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210451129.9
申请日：2022-04-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明设计了一种无线自组织网络抗毁路由发现方法及系统。本发明将网络的抗毁代价特性引入到路由计算当中，在无线自组织网络运行过程中，通过无线节点定期向相连的邻居节点发送请求节点连接信息的数据包，以维护局部网络拓扑信息，并基于此建立抗毁代价模型，获得无线节点在此局部网络中的抗毁可选指数，当源节点发起抗毁路由发现过程时，所述信息将会添加到抗毁路由发现时的确认消息数据包中返回到源节点，并进一步构建一种基于抗毁代价优化的路由模型，通过计算源节点到目的节点之间的可能的路径集合，对所有路径进行抗毁代价分析，即当节点故障发生时，源目的节点间的传输路径是否能够以较低的代价进行切换，以达到网络抗毁代价的最优化。在选择路径时，也能够对路由模型中的不同参数指标进行权重分配，以适应不同的网络环境的影响。
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公开(公告)号：CN114364034A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210006092.9
申请日：2022-01-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种用于可重构智能表面(RIS)辅助用户中心化去蜂窝(UCCF)系统中基于深度强化学习(DRL)的半并行方法。该方法将优化问题分解为两个迭代的子任务：接入点(AP)和用户设备(UE)关联(AUA)子任务与发射功率和RIS反射系数管理(PRCM)子任务。具体方法为，对整数非线性规划的AUA采用二进制粒子群优化(BPSO)算法；对于多连续变量联合优化的PRCM，提出了基于DRL的并行算法，采用双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法提高收敛性，并提出新的状态预处理机制。本发明采用基于DRL的半并行方法优化多个变量，克服了传统算法解决NP‑hard问题的局限，提高了精确度，同时智能化的方法面对环境变化时可以快速调整而不需要大量的先验知识。
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公开(公告)号：CN104394573B
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201410692577.3
申请日：2014-11-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种无线传感器网络协作定位方法。无线传感器网络中，非参数置信传播算法是一个著名的基于概率的定位算法。从理论上讲，非参数置信传播算法可以在无环的网络中得到渐近最优的结果，但是，在有环的网络中非参数置信传播算法的精确度难以保证，并且其计算复杂度很高。本发明利用生成树无环的特性，以及最小生成树可以获得更多的有效粒子的特点，通过约束信息的传播，使定位的通信路径形成一棵最小生成树，然后将非参数置信传播算法应用于生成的最小生成树上。本发明方法在连接度较高的网络中具有更高的精度，并且复杂度比原始的非参数置信传播算法更低。
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公开(公告)号：CN106357367A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610772499.7
申请日：2016-08-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L1/00
CPC classification number: H04L1/0048 , H04L1/005 , H04L1/0051
Abstract: 大规模天线系统下非相干的联合检测和信道译码的方法，传统的相干的大规模多输入多输出系统面临着信道信息估计的挑战。为了节约系统的开销，我们在单用户的大规模多输入多输出的系统中考虑非相干检测，其中发射端单用户配有一根天线，接收端配有大规模天线阵列。本发明基于相关接收机和置信度传播算法，提出软输入软输出的多符号差分算法，此算法容易与软输入软输出的信道译码结合。对于非相干的单用户大规模天线系统，首次提出联合多符号差分算法和信道译码结构。本发明通过少量次数在联合多符号差分检测器和信道译码器中的迭代可以显著提高系统的误码率性能。
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公开(公告)号：CN106255191A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610768067.9
申请日：2016-08-30
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: H04W52/146 , H04W72/1252
Abstract: 在多个基站共存的异构网络(HetNet)中，提出了两种优化上行无线传输中的能量效率的用户调度和功率控制方案。首先提出了一种基于基站负载状况的优化上行能量效率的用户调度(LOGEEU)方法。为了进一步提高上行的能量效率，利用用户终端的发射功率来提高系统上行的能量效率性能，提出了一种用户调度和功率控制相结合(LOGEEUP)的方法：在LOGEEUP方法中，顺序优化系统的用户分配和用户终端的发射功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103078672B
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201210570811.6
申请日：2012-12-25
Abstract: 本发明实施例公开了一种信号传输方法，包括：通过至少两根天线接收包含第一节点发送的第一信号和第二节点发送的第二信号的第一阵列信号；对所述第一阵列信号进行检测，得到第一检测信号和第二检测信号；将所述第一检测信号和所述第二检测信号进行编码处理，得到包含所述第一检测信号和所述第二检测信号的编码信号；将所述编码信号进行阵列处理，生成包含所述编码信号的第二阵列信号；通过所述至少两根天线将所述第二阵列信号发送至所述第一节点和所述第二节点。相应地本发明实施例还提供信号传输设备及系统。本发明实施例在信号传输过程中可以实现阵列增益。
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公开(公告)号：CN104853362A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510142231.0
申请日：2015-03-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 在异构网络(HetNet)基于物理层安全的波束成形设计中，我们假设异构网络中存在一个窃听者窃听某一个宏用户。我们提出两种频谱共享机制：正交频谱共享(OSS)和面向安全的非正交频谱共享(SONOSS)。在OSS机制中，由于各个基站之间频谱相互正交，所以它们之间不存在干扰。每个小区都相当于一个广播信道。基于此，我们提出只在宏基站处的波束成形设计(STB-OM)的方法，用来最大化安全速率。为了利用HetNet网络中的干扰来提高安全性能，我们提出SONOSS的频谱共享机制；在SONOSS机制下，宏基站和若干微基站共享频谱，因此，它们之间存在同频干扰问题。我们提出宏基站和微基站顺序地进行波束成形设计(STB-SMF)方法和宏基站和微基站联合进行波束成形设计(STB-JMF)方法，用来最大化安全速率。
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公开(公告)号：CN104394573A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410692577.3
申请日：2014-11-26
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: H04W64/006
Abstract: 一种无线传感器网络协作定位方法。无线传感器网络中，非参数置信传播算法是一个著名的基于概率的定位算法。从理论上讲，非参数置信传播算法可以在无环的网络中得到渐近最优的结果，但是，在有环的网络中非参数置信传播算法的精确度难以保证，并且其计算复杂度很高。本发明利用生成树无环的特性，以及最小生成树可以获得更多的有效粒子的特点，通过约束信息的传播，使定位的通信路径形成一棵最小生成树，然后将非参数置信传播算法应用于生成的最小生成树上。本发明方法在连接度较高的网络中具有更高的精度，并且复杂度比原始的非参数置信传播算法更低。
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公开(公告)号：CN104363036A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410693142.0
申请日：2014-11-26
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: H04B7/0452 , H04B7/043
Abstract: 多用户双向中继场景下的机会信号对齐方法，用于下述场景：包括一个多天线中继和多对多天线用户的双向通信系统，且中继的天线数大于等于用户天线数目，此时用户的天线数量不足以支持经典信号空间对齐算法。本发明所述方法包括下列两个操作步骤：(1)用户波束成形向量设计阶段：联合设计信息交互的每对用户的波束成形向量，使其在有限条件下尽可能对齐到一个方向上。(2)用户调度阶段：利用波束成形设计过程中得到的奇异值进行用户调度，并完成中继处理矩阵的设计。接收端的波束成形设计可以参照上行设计。所提方法较单天线用户的机会对齐的和速率有较大提升。当备选用户足够多时，该方案可达自由度可以接近系统最大可达自由度。
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公开(公告)号：CN103260240A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310192747.7
申请日：2013-05-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 大规模多入多出系统(MIMO)中，基于概率分布匹配的散射信源定位方法的操作步骤如下：（1）信号预处理阶段：计算接收到的用户信号的平均自相关矩阵，并用天线阵列的响应向量与其相乘，获得叠加的用户波达角(DOA)的概率密度函数的向量表示。（2）迭代估计阶段：归一化获得的向量，用概率密度函数匹配获得用户的位置信息，接着在归一化向量中删除这部分估计出的信号。此过程经过多次循环迭代后，就可获得所有用户的位置信息。本发明利用大规模MIMO的天线响应向量的近似正交性把接收信号的平均自相关矩阵转化为向量，并用概率分布匹配的方法获得用户位置信息。本发明方法能够在提高用户位置信息估计精度的前提下，降低估计的复杂度。
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