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公开(公告)号：CN110266415A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910549592.5
申请日：2019-06-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382 , H04B7/08 , H04B7/06 , H04W12/12
Abstract: 本发明公开了一种基于认知无线网络的鲁棒主动监听系统。其特征是在监听者无法获取完全信道状态信息时，通过引入人工干扰向量实现对认知无线网络中次级用户间可疑连接的主动监听。本发明在主、次接收机的信道状态信息无法被完全知晓的无线信道中加入人为干扰，利用一个全双工合法监听器通过优化发送波束向量来最大化监听速率，以监听在认知无线网络中次级收发机之间建立的可疑连接。保证了认知无线网络的通信安全性，适用于无法完全获得信道状态信息的认知无线网络，增强了通信安全性。
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公开(公告)号：CN109548013A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811491713.7
申请日：2018-12-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种具有反窃听能力的NOMA移动边缘计算系统构建方法，在存在窃听者且不知道窃听者信道状态信息情况下，用户通过保密编码，引入与窃听者信道状态信息无关的度量来量化用户的反窃听能力。其中，两个用户通过NOMA上行链路以资源块共享方式同时将各自的部分任务发送给附近配备移动边缘计算服务器的接入点并进行快速处理，从而对移动用户的计算任务执行起到积极辅助作用，保证了移动用户端对时延容忍度低且复杂度高的计算任务的快速执行。本发明的优点是当不知道窃听者信道状态信息时，通过反窃听能力来保证信息安全传输。本发明还定义了一类基于概率分析的中断事件，以衡量系统的通信性能以及评估发送功率和卸载任务量对系统性能的影响。
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公开(公告)号：CN117915342B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202410066489.6
申请日：2024-01-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W16/10 , G06N3/0464 , H04W16/18 , H04W16/22 , H04L41/16
Abstract: 本发明公开了一种面向稀疏数据补全和辐射源定位的频谱语义通信系统，包括语义提取、信道编解码、语义恢复、任务完成四大基本模块。该系统旨在应对大规模频谱数据对传统通信系统传输性能造成的挑战，缓解频谱稀缺问题。首先，语义提取模块提取稀疏频谱数据的离散语义信息，以在不影响任务精度的前提下尽可能减少所提取特征。其次，为将语义通信系统与传统数字通信系统结合，通过信道编解码模块将离散的频谱语义转换为比特流，并在接收端恢复。接着，为完成后续任务，语义恢复模块设计了一个全连接网络，利用非线性回归恢复连续频谱数据。最后，为完成辐射源定位任务，将稀疏频谱地图通过自动编码器补全为完整频谱地图，并设计了一个卷积网络输出定位结果。仿真结果表明，在大大减少数据传输量的前提下，本方案与传统方案相比在较高信噪比下能到达到相似的任务完成效果，而在信噪比较低时则远胜于传统方案，提高了频谱数据的传输效率。
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公开(公告)号：CN116546507B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202310380583.4
申请日：2023-04-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的多IRS辅助宽带CR系统资源优化方法，该方法包括步骤1：宽带频谱感知。步骤2：次级网络信号传输。步骤3：建立次级网络可达速率最大化问题框架，列出需要优化的目标以及约束条件。步骤4：根据所提出的次级网络可达速率最大化问题框架建立马尔可夫过程。步骤5：采用SAC算法对模型进行优化，直至其模型收敛。步骤6：输出结果，得到次级网络的总可达速率。本发明克服了无线信号传播过程中产生的衰落和频谱闲置而造成资源浪费等问题，在宽带频谱感知性能、频谱利用率和次级网络的可达速率等方面都有显著的提升。相对于现有传统算法，本发明降低了计算复杂度、提高了收敛速度。
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公开(公告)号：CN116527178B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202310379935.4
申请日：2023-04-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/391 , H04B7/145 , H04W72/0453 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种智能反射面辅助的智能语义通信系统资源分配方法，该方法通过部署一个相移可调的IRS辅助基站对用户信息传输以达到所要求的语义相似度和语义频谱效率。通过建模一种联合子信道分配、语义通信网络选择、基站波束赋形和IRS反射阵列的相移矩阵优化设计问题，本发明得以实现系统有效频谱效率最大化。在资源分配方法中使用D3QN‑SAC混合算法，D3QN优化子信道分配和语义通信网络选择，SAC优化基站波束赋形和IRS反射阵元。仿真结果表明，与其他基准方法相比，本发明提出的智能反射面辅助智能β语义通信系统资源分配方法可以显著提高系统有效频谱效率，同时拥有很好的收敛效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116938367B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202310803629.9
申请日：2023-07-03
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382 , H04W12/122
Abstract: 本发明公开了一种智能反射面增强的抗模仿攻击协作频谱感知系统和方法，通过部署一个相移可调的IRS来增强协作频谱感知节点的感知信号并抑制模仿攻击者发送的模仿信号。建立了以最大化检测概率为目标的公式化优化问题，在虚警概率约束下同时针对IRS元件相位与融合中心权重系数进行优化。提出了一种高效的交替优化求解算法，分别得出符合问题的最优解，采用半正定松弛以及Charnes‑Cooper变换处理非凸的目标与约束函数，并利用高斯随机化方法保证了秩一条件解。仿真结果表明，与其他方法相比，所提出的交替优化求解方法能够快速收敛，且IRS抗模仿攻击协作频谱感知系统能够有效提升频谱感知的检测精确度以及在模仿攻击下的安全性，实现了系统的性能提升。
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公开(公告)号：CN116939320B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202310687966.6
申请日：2023-06-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N21/80 , H04N21/233 , H04N21/234 , H04N21/2343 , H04N21/2383 , H04N21/439 , H04N21/44 , H04N21/4402 , H04N21/438 , G06F18/25 , G06N3/048 , G06N3/0475 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种生成式多模态互利增强视频语义通信方法，称为MME‑SC。该方法建立在条件生成对抗网络(CGAN)的基础上，旨在使用文本作为主要传输载体，利用不同模态之间的互利增强来实现目标语义信息的精准提取，从而完成视频传输任务。在多模态互利增强网络的帮助下，我们从视频的关键帧图像和音频中提取语义信息，并进行差值处理，以确保提取的文本以更少的比特传达准确的语义信息，从而提高系统的容量。此外，本发明设计了一个多帧语义检测模块，以督促视频生成过程中的语义过渡。仿真结果表明，本发明出的框架在复杂噪声环境中对视频的传输具有较高的鲁棒性，特别是在低信噪比条件下，显著提高了视频通信中语义传输的准确性和符号传输速率。
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公开(公告)号：CN117479328A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311493006.2
申请日：2023-11-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W72/50 , H04W72/543 , H04L41/16 , H04L41/14 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的多模态无人机语义通信资源分配方法，该方法构造了多模态语义通信网络模型用于应对不同语义模态传输的需求；通过训练测试各模态语义收发器，获取各模态语义传输的精确度函数和近似语义熵；构造多模态无人机语义通信系统模型；以最大化服务质量和最小化传输损耗为目标，确定优化目标方程；根据优化目标方程，构建深度强化学习模型；构建混合决策强化学习网络，优化资源分配策略。本发明中的基于深度强化学习的多模态无人机语义通信资源分配方法，极大地提高了用户服务质量评价，并且有效降低了资源有限条件下的传输成本。
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公开(公告)号：CN117376987A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311492983.0
申请日：2023-11-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/082 , H04L67/10 , H04L67/12
Abstract: 本发明公开了无人机集群辅助的空地协同MEC网络任务分配、位置部署及轨迹调度方法，该方法包括如下步骤：(1)构造无人机集群分组辅助的空地协同边缘计算网络中依赖的信道模型和卸载速率模型；(2)基于任务分配方式建立延迟模型；(3)基于以上模型，在约束条件下，建立联合任务分配，位置部署，轨迹调度的优化问题；(4)利用K‑Medoids算法、引入变量法、泰勒展开以及连续凸近似方法对上述优化问题进行转化和求解，得到基于上述约束的分配方案。本发明基于K‑Medoids的循环迭代优化算法的收敛速度很快，效率很高。本发明能够很好地为无人机集群分组辅助的通信系统的轨迹优化提供高可靠的技术指导。
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公开(公告)号：CN117077786A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310829332.X
申请日：2023-07-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/092 , G06N3/088 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/216 , G16H50/20 , G16H20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的数据知识双驱动智能医疗对话系统和方法，包括医疗命名实体识别模块、医疗知识图谱匹配模块、知识实体采样模块、大型语言模型微调模块和对话生成模块。系统通过医疗命名实体识别模块提取患者问题中医疗命名实体，并将其输入医疗知识图谱匹配模块匹配知识实体以获取专业医学背景知识；知识实体采样模块选择与问题最相关的知识实体，减少不相关知识实体对答案生成影响；接下来，将问题和采样得到知识实体一同输入大型语言模型进行微调训练；最后通过对话生成模块输出回答。该方法双语评价标准(BLEU)和自动摘要评估标准(ROUGE)上表现出更高得分，生成的答案更接近人类医生水平。本发明显著提升了医疗对话系统的实用性。
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