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公开(公告)号：CN109362087A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811308254.4
申请日：2018-11-05
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明实施例提供一种基于异构云无线接入网络的流量卸载协作方法及系统，该方法包括获取目标区域的业务链路信息；根据合同条款机制的流量卸载优化模型对所述业务链路信息进行求解，获取上行链路信噪比最优解集、下行链路信噪比最优解集和最优报酬解集；根据所述上行链路信噪比最优解集、所述下行链路信噪比最优解集和所述最优报酬解集确定所述目标区域的流量卸载协作最优方案，以对所述目标区域进行流量卸载。本发明实施例基于H-CRAN中多维未知信息的全链路中继选择场景，通过联合用户的上下行数据需求，基于合同理论对流量卸载中资源配置进行优化，从而提高了流量卸载的效率，使得用户的通信业务更加稳定，减少了运营商切换成本和运维成本。
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公开(公告)号：CN116030328A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211696084.8
申请日：2022-12-28
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于时序和分类数据构建CNN训练图像数据的方法，包括：收集时序数据，对时序数据进行预处理，获取第一数据集，基于第一数据集构建初始图像数据，获得分类数据，并将初始图像数据与任一维度的分类数据合并成新的图像数据；构建CNN模型，基于新的图像数据和剩余的分类数据对CNN模型进行训练，获得训练好的CNN模型，基于训练好的CNN模型对图像数据的构造方式进行验证。本发明科学合理利用了可以获得的有限数据，较好地应用于CNN网络图像数据的构造，使得图像数据的潜在的信息更加丰富，便于CNN网络进行分类问题的训练，在相同模型的基础上提升了CNN网络预测的准确性和F1值，提升了模型的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN109362087B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201811308254.4
申请日：2018-11-05
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明实施例提供一种基于异构云无线接入网络的流量卸载协作方法及系统，该方法包括获取目标区域的业务链路信息；根据合同条款机制的流量卸载优化模型对所述业务链路信息进行求解，获取上行链路信噪比最优解集、下行链路信噪比最优解集和最优报酬解集；根据所述上行链路信噪比最优解集、所述下行链路信噪比最优解集和所述最优报酬解集确定所述目标区域的流量卸载协作最优方案，以对所述目标区域进行流量卸载。本发明实施例基于H‑CRAN中多维未知信息的全链路中继选择场景，通过联合用户的上下行数据需求，基于合同理论对流量卸载中资源配置进行优化，从而提高了流量卸载的效率，使得用户的通信业务更加稳定，减少了运营商切换成本和运维成本。
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公开(公告)号：CN102624399B
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201210090845.5
申请日：2012-03-30
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H03M7/30
摘要： 本发明提供了一种压缩感知信号的重构方法，包括：A、计算经过压缩感知处理的信号y与传感矩阵Φ每一列的内积g1＝ΦTy，作为第一次迭代的内积结果；B、根据本次迭代的内积结果gt判断是否停止迭代；若不停止，则从本次迭代的内积结果gt中找到绝对值最大的元素对应的索引值λt，将索引值λt加入索引集合，计算下次迭代的内积结果为并进入下次迭代过程，返回步骤B；其中，t为迭代索引值，为矩阵X＝ΦTΦ的第λt列；若停止，则将当前索引集合中各个互不相同的索引值对应的传感矩阵的列构成矩阵ΦΛ，并根据构成的矩阵ΦΛ和所述信号y重构压缩感知信号；所述ΦΛ中的列按照索引值由低到高的顺序排列，Λ为当前索引集合中各个互不相同的索引值构成的集合。应用本发明，能够节省计算时间和资源。
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公开(公告)号：CN116204318B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310217586.6
申请日：2023-03-08
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明公开了融合计算卸载及能源馈送激励的边缘网络资源交易方法，包括：构建边缘计算场景，基于边缘计算场景构建计算卸载方案及能源馈送方案；对所述计算卸载方案及能源馈送方案进行融合，生成资源交易目标方案；对所述资源交易目标方案进行关系解耦，生成最优化目标方案；获取边缘计算任务数据，基于边缘计算任务数据，通过优化算法对最优化目标方案进行求解，生成最优资源购买方案。
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公开(公告)号：CN116643808B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202310614116.3
申请日：2023-05-29
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种基于远期合同的边缘网络计算卸载方法，本发明属于边缘网络计算卸载领域，包括：构建边缘计算网络，所述边缘计算网络包括：服务提供商和边缘计算节点；基于所述边缘计算网络，设定所述边缘计算节点的计算任务，基于所述计算任务，构建计算卸载模型；基于所述计算卸载模型，得到所述边缘计算节点的风险忍受程度；基于所述风险忍受程度的取值分布，所述服务提供商与所述边缘计算节点签订远期合同；基于所述远期合同，得到所述边缘计算节点的计算卸载方案。本发明考虑了计算资源的不确定性，设计了计算卸载模型；同时考虑了计算资源的不确定性所导致的风险，并设计了基于远程合同的计算卸载方案。
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公开(公告)号：CN116643808A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310614116.3
申请日：2023-05-29
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种基于远期合同的边缘网络计算卸载方法，本发明属于边缘网络计算卸载领域，包括：构建边缘计算网络，所述边缘计算网络包括：服务提供商和边缘计算节点；基于所述边缘计算网络，设定所述边缘计算节点的计算任务，基于所述计算任务，构建计算卸载模型；基于所述计算卸载模型，得到所述边缘计算节点的风险忍受程度；基于所述风险忍受程度的取值分布，所述服务提供商与所述边缘计算节点签订远期合同；基于所述远期合同，得到所述边缘计算节点的计算卸载方案。本发明考虑了计算资源的不确定性，设计了计算卸载模型；同时考虑了计算资源的不确定性所导致的风险，并设计了基于远程合同的计算卸载方案。
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公开(公告)号：CN111866887B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010666365.3
申请日：2020-07-09
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明实施例提供一种车载网络中通信、缓存和计算资源联合优化方法、装置和电子设备。该方法包括：接收请求方发送的请求信息，所述请求信息中携带有期望的目标内容文件；基于所述目标内容文件，利用预设的优化问题模型生成目标协作方的多个契约；将所述多个契约发送至所述请求方，以供所述请求方从所述多个契约中筛选出使其效用值最大的目标契约，并基于所述目标契约接收所述目标协作方发送的所述目标内容文件。本发明实施例通过利用契约论建立相应的激励机制，解决场景中可能存在的不对称信息问题，并实现合理的资源分配，实现通信、计算、缓存资源的联合优化，对无线资源高效的管理。
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公开(公告)号：CN105847331B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201610151333.3
申请日：2016-03-16
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04L29/08
摘要： 本发明公开了一种基于信息物理融合系统CPS的慢性病康复远程通信支持系统，属于通信技术领域。所述系统包括医生客户端、管理员客户端、病患客户端以及管理控制器；所述系统是将CPS技术应用于医生和慢性病病人间的互动过程，能够帮助双方建立密切医患关系，根据病人的病历记录和当前状况给出指导建议；病人能够通过本系统记录并存储体征指标、日常出入量、化验单图片等信息，并能跟医生实时通话，交互的病情进展语音信息可转换为病历和医嘱。本发明解决了现有治疗流程中信息不准确、医患关系不密切、挂号就诊不方便、病人医疗成本高等问题，能够有效检查和降低交互信息的错误率、漏检率，协助医生和病患优化治疗和康复效果。
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公开(公告)号：CN105099462B
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201410217469.0
申请日：2014-05-22
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H03M7/30
摘要： 本申请公开了种基于压缩感知的信号处理方法,包括:采集原始信号;根据原始信号构造测量矩阵;将测量矩阵与原始信号相乘,得到降维的观测信号,并对观测信号进行后续信号处理。其中,在构造测量矩阵时,首先根据原始信号x的长度N,构造N1×N1(N1≥N)维的标准哈达玛(Hadamard)矩阵H,再对哈达玛矩阵进行截取和采样构成亚采样矩阵,并对亚采样矩阵进行基于SVD分解的奇异值修正,从而得到测量矩阵。应用本申请,能够在解除对原始信号长度限制的基础上提高信号的重构精度。
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