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公开(公告)号：CN114489114B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111595240.7
申请日：2021-12-24
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种用于多架无人机并行收集数据的闭环轨迹设计方法，其目的是在没有精确通信设备位置信息的情况下，最大限度地减少广域多无人机并行数据采集完成时间。其方法具体包括以下步骤：设计无人机飞行规则；提出数据采集划分区域单元结构；根据飞行规则以及区域单元结构确定无人机飞行轨迹。在高信噪比情况下，本申请能够得到最小化数据收集时间的最佳区域划分，同时构建每个无人机的闭环轨迹以最小化数据收集完成时间。
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公开(公告)号：CN116306915A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310197549.3
申请日：2023-03-03
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种面向大规模物联网协同智能的无线联邦学习方法，针对大规模物联网场景下设备计算能力异构的问题，通过整合集中式学习和联邦学习来形成统一架构，使得计算能力较弱的设备得以参与全局模型训练。一方面，本发明通过集中式学习用户的数据重要性来确定数据样本选择策略，可以降低数据上传的通信开销和传输时间；另一方面，本发明通过对联邦学习用户的模型进行剪枝，可以在保证学习性能的前提下有效减少本地计算时间。应用本发明提供的联邦学习方法，可以实现不同类型用户的数据样本选择、模型剪枝和用户调度，有助于提高无线网络资源利用率并缓解物联网资源受限问题。
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公开(公告)号：CN116155338A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310187238.9
申请日：2023-02-13
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04B7/06
摘要： 本发明公开了一种用于可重构多功能智能超表面的鲁棒波束赋形方法，通过智能地重构无线环境来提高无线网络的性能。针对现有无源智能超表面存在的双衰落衰减和对电网/电池的依赖性较强的问题，提出了一种集成信号反射、放大和能量收集的MF‑RIS架构，实现了能量自持续性，并对MF‑RIS架构辅助的通信网络的渐近容量进行分析。接着以实现自维持的通信系统为目标，构建了一个不完美信道状态信息下的资源分配问题。通过用S过程和广义符号确定性近似半无限约束，提出了一种高鲁棒性的波束形成方案，克服了不可避免的信道估计误差，解决了双重衰落问题。与已有的自持续RIS相比，MF‑RIS能更好地平衡能量收集和吞吐量提高的关系。
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公开(公告)号：CN111586867B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010349626.9
申请日：2020-04-28
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明实施例提供了一种SCMA系统的资源分配方法及装置，上述方法包括：基于子载波资源向各个终端设备发送下行参考信号，接收各个终端设备发送的各个第一传输质量信息，并预测基于各个码本资源向各个终端设备传输数据时的理论传输速率；根据理论传输速率以及各个终端设备的历史平均传输速率，确定将码本资源分配给终端设备的优先级；并确定基于各个码本资源向各个终端设备传输数据时的第二传输质量信息；基于优先级以及第二传输质量信息，为各个终端设备分配码本资源。应用本实施例提供的方案对SCMA系统的资源进行分配时，能够提高为终端设备分配码本资源的效率，进而提高为终端设备所提供服务的质量。
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公开(公告)号：CN111443731B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202010293107.5
申请日：2020-04-15
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明实施例提供了一种无人机控制方法、装置及控制设备，方法包括：获取待探测区域以及完成探测任务的限制时长，获取所述子区域对应的最少数据量，将限制时长平均分为N份，得到时隙长度为δt的N个时隙，并将δt确定为所述子区域对应的传输时长，控制无人机在所述子区域内采集该子区域对应的最少数据量的数据，并控制所述无人机使用该子区域对应的传输时长向数据中心实时传输在该子区域所采集的数据。采用本发明实施例提供的方案控制无人机，可以减小无人机的通信能耗，为无人机节省了能耗，从而减少了无人机在续航时间内无法完成探测任务的现象，提高无人机的探测效率。
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公开(公告)号：CN110210604B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201910426029.9
申请日：2019-05-21
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明实施例提供了一种终端设备移动轨迹预测方法及装置。将历史轨迹序列中包含的各历史轨迹点对应的特征值输入到预先训练的逻辑回归模型中，获得多个目标停留点对应的权重值；将每个目标停留点与该目标停留点对应的权重值进行拼接，并将各目标停留点对应的拼接元素的向量输入到预先训练的循环神经网络模型中，得到待预测终端设备在目标区域内的预测轨迹。由于本发明实施例中，用停留点的权重值来表示终端设备的轨迹行为特征，用用户停留点表示终端设备的位置特征；通过将停留点和停留点的权重值合并后的元素，作为循环神经网络模型的训练样本，并得到用于预测终端设备的轨迹行为的循环神经网络模型，从而准确的对终端设备进行移动轨迹预测。
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公开(公告)号：CN110210604A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910426029.9
申请日：2019-05-21
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明实施例提供了一种终端设备移动轨迹预测方法及装置。将历史轨迹序列中包含的各历史轨迹点对应的特征值输入到预先训练的逻辑回归模型中，获得多个目标停留点对应的权重值；将每个目标停留点与该目标停留点对应的权重值进行拼接，并将各目标停留点对应的拼接元素的向量输入到预先训练的循环神经网络模型中，得到待预测终端设备在目标区域内的预测轨迹。由于本发明实施例中，用停留点的权重值来表示终端设备的轨迹行为特征，用用户停留点表示终端设备的位置特征；通过将停留点和停留点的权重值合并后的元素，作为循环神经网络模型的训练样本，并得到用于预测终端设备的轨迹行为的循环神经网络模型，从而准确的对终端设备进行移动轨迹预测。
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公开(公告)号：CN104540154B
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201410758308.2
申请日：2014-12-10
申请人： 北京邮电大学
CPC分类号： Y02D70/00
摘要： 本发明公开了种小小区网络干扰的协调方法、宏基站和小小区基站,该方法包括:S1、宏基站向小小区基站收集所述小小区基站的干扰信息,根据小小区基站发送的干扰信息计算小小区基站的干扰容限;S2、小小区基站接收宏基站发送的干扰容限和自身对其他小小区基站的干扰信息,调整自身的干扰信息,将调整后的干扰信息发送至宏基站;S3、宏基站接收小小区基站发送的调整后的干扰信息,并根据调整后的干扰信息计算所有小小区基站的总的干扰值,当所述干扰值不在预设干扰值的范围内时,重复执行上述步骤S1和S2。该方法限制了网络中的干扰,在有效地提升系统吞吐量的同时,也减少了小小区基站的发射功率,达到节约能量的目的,提升了网络性能。
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公开(公告)号：CN102595491B
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201210021872.7
申请日：2012-01-31
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04W28/06
摘要： 本发明提供了一种认知无线电网络中的数据传输方法，包括步骤：在初始化子帧中，所有K个次级用户进行感知结果上报，数据融合中心设置普通子帧号为1，根据所有K个次级用户上报的感知结果确定最优次级用户上报集合Ω，并判断是否主用户存在，如果不存在，则所有K个次级用户进行数据传输；在普通子帧中，最优次级用户上报集合Ω中的次级用户进行感知结果上报，数据融合中心根据最优次级用户上报集合Ω中的次级用户上报的感知结果判断是否主用户存在，如果不存在，则所有K个次级用户进行数据传输。应用本发明，在不干扰主用户的前提下，降低了报告信令开销，从而提高了次级用户在认知无线电网络中的吞吐量。
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公开(公告)号：CN102595491A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201210021872.7
申请日：2012-01-31
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04W28/06
摘要： 本发明提供了一种认知无线电网络中的数据传输方法，包括步骤：在初始化子帧中，所有K个次级用户进行感知结果上报，数据融合中心设置普通子帧号为1，根据所有K个次级用户上报的感知结果确定最优次级用户上报集合Ω，并判断是否主用户存在，如果不存在，则所有K个次级用户进行数据传输；在普通子帧中，最优次级用户上报集合Ω中的次级用户进行感知结果上报，数据融合中心根据最优次级用户上报集合Ω中的次级用户上报的感知结果判断是否主用户存在，如果不存在，则所有K个次级用户进行数据传输。应用本发明，在不干扰主用户的前提下，降低了报告信令开销，从而提高了次级用户在认知无线电网络中的吞吐量。
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