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公开(公告)号：CN108924797A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810595529.0
申请日：2018-06-11
Applicant: 西安交通大学 , 广东顺德西安交通大学研究院
Abstract: 本发明公开了一种具有社交意识的D2D网络安全传输方法，包括以下步骤：步骤1，构建系统模型，建立具有N对D2D设备的单小区单信道的通信场景；步骤2，在步骤1的系统模型下对节点的社交关系进行分级；步骤3，在步骤2的分级下对设备中的节点构建效用函数；步骤4，根据效用函数构建优化问题，通过合作博弈解决；步骤5，对社交关系更新；步骤6，通过仿真来评估系统性能。
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公开(公告)号：CN108924797B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201810595529.0
申请日：2018-06-11
Applicant: 西安交通大学 , 广东顺德西安交通大学研究院
Abstract: 本发明公开了一种具有社交意识的D2D网络安全传输方法，包括以下步骤：步骤1，构建系统模型，建立具有N对D2D设备的单小区单信道的通信场景；步骤2，在步骤1的系统模型下对节点的社交关系进行分级；步骤3，在步骤2的分级下对设备中的节点构建效用函数；步骤4，根据效用函数构建优化问题，通过合作博弈解决；步骤5，对社交关系更新；步骤6，通过仿真来评估系统性能。
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公开(公告)号：CN114172551B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111464234.8
申请日：2021-12-02
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卫星机会调度联合波束成形的安全传输方法及系统，本发明方法通过机会调度卫星并在基站与被调度的卫星处设计最大化卫星用户安全能量效率的波束成形方法，以认知低轨星地网络中基站用户的安全传输速率不小于最小安全速率Γb，卫星用户与基站用户的信干噪比不小于门限值Λs与Λb以及卫星与基站的最大发射功率受限于PS与PB作为约束条件，建立卫星用户可达安全能量效率最大化的优化问题并求解，在满足卫星与基站最大发射功率的约束下保证了卫星用户和基站用户的通信质量，并同时保障了基站用户的安全通信，并使卫星用户可获得的安全能量效率达到最大。通过机会调度卫星与合理设计该卫星与基站的波束成形系数保障了系统中卫星用户与基站用户的安全传输。
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公开(公告)号：CN119545356A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411728792.4
申请日：2024-11-28
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04W12/122 , H04W12/61 , H04W74/0833 , H04W74/08 , H04W72/0446 , H04W72/115 , H04W72/21 , H04W72/542 , H04W72/512 , H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种基于信道去污的大规模接入导频污染攻击对抗方法及通信系统：基于毫米波免授权mMTC网络构建上行多输入多输出信通模型，在角度‑时延‑时隙域构建三维传输模型与信道模型；基于构建的三维模型，将PCA对抗问题转化为基于多维字典的多维稀疏信号恢复问题；通过利用毫米波信道在虚拟角度域和时延域的稀疏性，以及合法LU活跃状态的时间相关性，设计基于多字典的稀疏自适应匹配追踪算法恢复CVR矩阵；最后依据活跃性估计、PCA检测与信道去污准则实现所有LU的信道重建；本发明提高了用户信道估计与数据解码的准确性，提高了对抗导频污染攻击的性能，保证了通信安全。
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公开(公告)号：CN116567829A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310567536.0
申请日：2023-05-18
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04W72/1273 , H04W72/542 , H04W72/0446 , H04W72/0453 , H04B7/185 , H04B17/336 , H04B17/382 , H04B17/391 , H04W84/06
Abstract: 本发明提供一种低轨卫星物联网场景下的上行资源分配方法及设备，方法为：建立低轨卫星物联网场景上行传输阶段的系统模型；对上行资源分配时对应的接收端信干噪比进行建模分析，得到任意物联网设备的上行传输信号在卫星接收端的信干噪比；基于上行干扰分析结果，构建优化问题，基于匹配理论，将资源分配优化问题转化为物联网设备与卫星时频资源块的一对一匹配问题，求解资源分配优化问题，得到低轨卫星物联网场景下基于多普勒频移干扰控制的高频谱效率上行资源分配结果；实现了在考虑多普勒频移对网络通信性能影响的条件下，生成传输阶段最优资源分配方案，有效控制设备上行通信链路干扰功率、保障上行通信链路可靠性，最大化网络平均频谱效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114285523A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111603475.6
申请日：2021-12-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种面向多业务需求的大规模MTC多用户检测方法及系统，为描述未来mMTC网络中的多业务传输需求，根据免授权mMTC上行MIMO传输模型以及用户的多种业务需求，建立多状态马尔可夫模型，多状态马尔可夫模型联合描述用户活跃状态的时间相关性与传输数据的长度多样性；将多用户检测问题转化为块感知模型下的最大后验概率估计问题；基于压缩感知的信号重建算法得到最大后验概率问题的解，并得到最终估计的数据矩阵，充分利用传输信号的块稀疏结构特性与马尔可夫模型中描述的多业务需求的先验信息，有效地求解最大后验概率估计问题，从而完成多用户检测，本发明提高了用户活跃性检测与数据解码的准确性，获得较优的系统性能。
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公开(公告)号：CN114172551A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111464234.8
申请日：2021-12-02
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卫星机会调度联合波束成形的安全传输方法及系统，本发明方法通过机会调度卫星并在基站与被调度的卫星处设计最大化卫星用户安全能量效率的波束成形方法，以认知低轨星地网络中基站用户的安全传输速率不小于最小安全速率Γb，卫星用户与基站用户的信干噪比不小于门限值Λs与Λb以及卫星与基站的最大发射功率受限于PS与PB作为约束条件，建立卫星用户可达安全能量效率最大化的优化问题并求解，在满足卫星与基站最大发射功率的约束下保证了卫星用户和基站用户的通信质量，并同时保障了基站用户的安全通信，并使卫星用户可获得的安全能量效率达到最大。通过机会调度卫星与合理设计该卫星与基站的波束成形系数保障了系统中卫星用户与基站用户的安全传输。
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公开(公告)号：CN111294775A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010085231.2
申请日：2020-02-10
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种大规模MTC与H2H共存场景中基于H2H动态特性的资源分配方法，建立MTC与H2H共存场景的系统模型；对大规模MTC与H2H共存场景中资源分配基本参数进行分析；推导每个随机接入机会内带有机器类通信设备身份信息的平均吞吐量；构建资源分配优化问题；采用马尔科夫链对H2H用户在网络中的状态进行建模；分析H2H用户在随机接入与数据发送中状态转移概率；计算H2H业务成功传输概率，并利用不动点迭代算法计算得到平稳分布下的到达速率；计算任意一个H2H用户接入网络并成功完成传输的概率，返回最大MTC吞吐量以及对应的资源配置方案参数集，得到最优的资源配置方案。本发明在保障H2H业务的传输成功概率前提下，最大化大规模MTC业务的吞吐量。
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公开(公告)号：CN108882301A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810829500.4
申请日：2018-07-25
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种大规模M2M网络中基于最优功率退避的非正交随机接入方法，包括以下步骤：1)基站将ACB因子增大最优MTCD数I*倍后发送给所有MTCD，通过ACB检验的MTCD通过物理随机接入信道向基站发送第一个消息Msg1，判断选择同一PA的MTCD数量，即当前接入时隙发起随机接入尝试的MTCD数量；2)基站根据所有被选择的PA向MTCD发送第二个消息Msg2，MTCD监听物理下行控制信道PUSCH上以RA‑RNTI表征的RAR；3)能够监听到RAR的MTCD根据所选标记PA传输第三个消息Msg3，同一PA的各MTCD通过功率域的复用在相同物理上行共享信道PUSCH上NOMA。4)基站采用SIC解码物理上行共享信道PUSCH上的数据包，并对成功解码的MTCD发送第四个消息Msg4，该方法能够有效的提升系统的吞吐量，降低设备接入时延。
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公开(公告)号：CN118075766A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410223026.6
申请日：2024-02-28
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了面向LEO卫星网络的用户级波束跳变方法及系统；构建面向LEO卫星网络的用户级波束跳变系统模型，其中多颗LEO卫星共同覆盖多个地面小区，每个小区内存在多个用户，每个用户都有其自身的流量需求；基于用户级波束跳变系统模型构建长期优化问题，通过对波束跳变模式以及接入控制策略的联合优化，在满足波束以及信道资源限制的前提下最大化系统中所有用户的长期吞吐量之和；建立面向用户的马尔可夫决策过程框架，将所构建的长期优化问题转变为最大化当前所有用户状态‑动作价值函数之和的短期优化问题；针对所述短期优化问题，结合用户级波束跳变系统特点，采用深度强化学习辅助的增强式遗传算法求解所述短期优化问题，其中深度强化学习用于对各个用户的状态‑动作价值函数进行估计，增强式遗传算法用于对短期优化问题进行求解，从而得到波束跳变模式以及接入控制策略；本发明提高了系统的吞吐量，降低了系统的未满足容量与未使用容量，有效提升了资源利用率，获得较优的系统性能。
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