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公开(公告)号：CN116017396B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202211571566.0
申请日：2022-12-08
Applicant: 北京邮电大学 , 中移雄安信息通信科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于用户设备参数更新服务的计数器重置方法，用以解决由于现有标准中并没有关于计数器的重置方法，导致在计数器发生回绕时，UDM不能向UE发送待更新的UE参数或漫游信息的问题。方法包括：接收统一数据管理UDM发送的第一服务消息，执行第一服务；对执行所述第一服务过程中的第一计数器数值进行监控；当判断计数器数值大于预设计数阈值时，向UDM发送预警消息；接收UDM发送的第一计数器重置消息；响应于计数器重置消息，通过认证管理功能AMF单元，向与所述第一服务对应的用户设备UE发送计数器重置请求；接收UDM发送的重置成功消息，根据所述重置成功消息确认所述UE完成针对所述第二计数器数值的重置，并对所述第一计数器数值进行重置。
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公开(公告)号：CN116528296A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310511963.7
申请日：2023-05-08
Applicant: 北京邮电大学 , 中移雄安信息通信科技有限公司
Abstract: 本申请关于一种物联网场景下的资源分配方法、装置、设备及存储介质，涉及物联网技术领域。该方法包括：获取信道增益集合，该信道增益集合中包含各个子信道的信道增益；通过将信道增益集合输入到训练好的卸载决策网络中，获得卸载决策网络输出包含对应于各个子信道的卸载决策元素的卸载决策元素集合；该卸载决策网络是通过联邦学习机制训练获得的；通过对卸载决策元素集合进行至少两次二值化处理，获得至少两个候选决策集合；将至少两个候选决策集合分别代入到全局最优化函数中，基于获得的至少两个函数值确定目标决策集合以及其对应的资源分配策略集合；通过上述方法，可以在高效处理大规模数据的同时，也能解决隐私泄露问题。
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公开(公告)号：CN117689006A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311491413.X
申请日：2023-11-09
Applicant: 北京邮电大学 , 中移雄安信息通信科技有限公司
IPC: G06N3/096 , G06N3/098 , G06N3/094 , G06N3/0475
Abstract: 本说明书实施例提供了联邦迁移学习方法及装置，其中，一种联邦迁移学习方法包括：获取目标域发送的任务请求；所述任务请求中携带有所述目标域的目标域数据；根据所述目标域数据和至少一个候选源域中各候选源域的源域数据，计算所述目标域与所述各候选源域的域相似度；基于所述域相似度在所述至少一个候选源域中确定目标源域，并基于所述目标源域基于联邦学习获得的生成器生成训练数据；根据所述训练数据和对齐损失，对所述目标域中各目标域客户端进行任务处理的初始处理模型进行联邦迁移学习。
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公开(公告)号：CN116017396A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211571566.0
申请日：2022-12-08
Applicant: 北京邮电大学 , 中移雄安信息通信科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于用户设备参数更新服务的计数器重置方法，用以解决由于现有标准中并没有关于计数器的重置方法，导致在计数器发生回绕时，UDM不能向UE发送待更新的UE参数或漫游信息的问题。方法包括：接收统一数据管理UDM发送的第一服务消息，执行第一服务；对执行所述第一服务过程中的第一计数器数值进行监控；当判断计数器数值大于预设计数阈值时，向UDM发送预警消息；接收UDM发送的第一计数器重置消息；响应于计数器重置消息，通过认证管理功能AMF单元，向与所述第一服务对应的用户设备UE发送计数器重置请求；接收UDM发送的重置成功消息，根据所述重置成功消息确认所述UE完成针对所述第二计数器数值的重置，并对所述第一计数器数值进行重置。
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公开(公告)号：CN116668549A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310511854.5
申请日：2023-05-08
Applicant: 北京邮电大学 , 中移雄安信息通信科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种数据压缩传输方法、装置、系统及电子设备，所述方法包括：接收待传输的目标数据；通过强化学习算法对所述目标数据进行处理，获取所述目标数据的构造信息，其中，所述构造信息包括用于指导构造所述观测矩阵的信息，所述强化学习算法用于基于所述目标数据的时间相关性和空间相关性对所述目标数据进行处理；根据所述构造信息，构造观测矩阵；基于所述观测矩阵对所述目标数据进行压缩；将所述观测矩阵的矩阵信息和压缩后的压缩目标数据发送给接收端。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115412989A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210902945.7
申请日：2022-07-29
Applicant: 北京邮电大学深圳研究院 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及无线网络技术领域，且公开了一种基于迁移学习的无线网络切换认证方法，无线网络切换过程中基于迁移学习的物理层认证过程如下:S1：网络发现；S2：切换判决；S3：切换执行；S4：转移模型；S5：目标基站更新认证模型。该基于迁移学习的无线网络切换认证方法，利用迁移学习算法通过迁移学习可以将已经学到的模型参数通过某种方式分享给新模型从而加快并训练模型的学习效率。此时，新的模型训练不需要像大多数网络那样从零学习，而是在先验模型的基础上完成最终训练，相较于传统密码学的认证方式，利用物理层认证利用了无线信道和设备的固有特性，通过信号处理等手段在物理层对信号身份进行鉴别，物理层认证具有轻量级的优势。
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公开(公告)号：CN115665806A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211219970.1
申请日：2022-10-08
Applicant: 北京邮电大学深圳研究院 , 北京邮电大学
IPC: H04W28/086 , H04B7/145
Abstract: 本发明涉及物联网技术领域，且公开了一种STAR‑RIS辅助的混合NOMA计算卸载方法，所述卸载方法包括以下步骤：S1、在卸载流程开始前，主基站收集并缓存网络中超表面与辅助基站基础信息；S2、用户需要卸载任务时，首先向主基站发送卸载请求；S3、主基站接收到用户卸载要求；S4、在卸载策略优化完成后，主基站即可通知User，辅助基站，RIS准备进行任务卸载；S5、超表面与辅助基站配置完成后，主基站再将策略发送给用户。该STAR‑RIS辅助的混合NOMA计算卸载方法，相比于传统的仅反射RIS技术，STAR‑RIS技术通过反射与折射信号，能够将卸载任务传输至超表面两侧，卸载范围扩大，对物联网设备来说可以在更广的通信范围内选择计算节点进行计算卸载。
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公开(公告)号：CN119485713A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411486384.2
申请日：2024-10-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W72/20 , H04W72/543 , H04L5/00
Abstract: 本公开提出一种面向AI业务增强的无线接口协议栈架构、数据传输方法，架构包括：无线承载；无线承载包括信令承载和数据承载；信令承载包括第一信令承载和第二信令承载；数据承载包括第一数据承载和第二数据承载；第一信令承载用于传输通信业务对应的信令信息；第二信令承载用于传输人工智能业务对应的信令信息；第一数据承载用于传输通信业务对应的数据；第二数据承载用于传输人工智能业务对应的数据。本申请实施例通过对不同业务的信令和数据利用不同的承载分别进行传输，从而可以针对性的为人工智能业务提供对应的连接控制与数据传输支持，以高效的传输人工智能业务对应的数据。
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公开(公告)号：CN119485190A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411486383.8
申请日：2024-10-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W4/20 , H04W72/20 , H04W74/0833
Abstract: 本公开提出一种包括增强型用户面与控制面的接入网系统，该系统包括：控制面和用户面；控制面包括：通信业务连接控制模块和人工智能业务连接控制模块；用户面包括：通信业务数据传输模块和人工智能业务数据传输模块；通信业务连接控制模块用于传输通信业务对应的信令消息；人工智能业务连接控制模块用于传输人工智能业务对应的信令消息；通信业务数据传输模块用于传输通信业务对应的通信数据；人工智能业务数据传输模块用于传输人工智能业务对应的通信数据。本申请实施例通过对传输不同业务的信令和数据分别进行传输，从而可以针对性的为人工智能业务提供对应的连接控制与数据传输支持，以高效的传输人工智能业务对应的数据。
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公开(公告)号：CN119402407A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411361257.X
申请日：2024-09-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L45/02 , H04L47/125
Abstract: 本申请公开了一种基于强化学习的智能路由方法、装置及设备。包括：构建通信网络模型图，所述通信网络模型图包括多个网络节点，其中，每个网络节点为一个智能体；在任意时刻，每个网络节点获取当前与环境交互后得到的网络状态信息；将所述网络状态信息输入所述智能体的策略网络中，输出概率最大的动作；根据输出的动作信息确定数据包路由的下一网络节点，将数据包发送到选定的下一网络节点。本申请采用了一种自适应的多智能体强化学习算法，每个路由节点在无需建立路由表的情况下根据当前网络状态做出路由决策，与其他算法相比，实现了更低的数据包平均传输时延，提高了网络路由效率。
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