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公开(公告)号：CN116318310B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202310149565.5
申请日：2023-02-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/145 , H01Q15/00 , H01Q15/14 , H01Q15/02 , G06F30/20 , H04W16/18 , H04W24/02 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种集成信号反射折射放大及能量收集的智能超表面及其应用，智能超表面可以在一个表面上同时支持无线信号的反射、折射、放大和能量收集，从而通过所收集的能量来实现放大反射/折射信号的目的，进而增强无线信号的有效覆盖范围。本发明构建的MF‑RIS的信号模型应用在多用户无线网络时，以最大化MF‑RIS辅助的正交多址网络中多个用户的和速率为目标，构建了一个联合设计基站发射波束赋形、MF‑RIS不同元件及其部署位置的操作模式和参数的非凸优化问题，然后设计了一个迭代优化算法来有效地解决前述非凸优化问题，从而最大化多个用户的和速率。
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公开(公告)号：CN116170102A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310187291.9
申请日：2023-02-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/391 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种可重构的多功能智能超表面及其应用，多功能智能超表面可用于主动地改变无线信号传播环境，从而提升无线通信系统的信号传输性能。针对MF‑RIS辅助的非正交多址接入网络中的资源分配问题，本发明以最大化用户和速率为目标，构建了一个联合设计基站波束赋形与MF‑RIS系数的非凸优化问题；针对所构建的优化问题，首先采用惩罚函数法和连续凸逼近法将原始优化问题转化为多个半定规划子问题，然后使用交替优化方法获取基站波束赋形向量和MF‑RIS系数的次优解，从而最大化NOMA系统中的用户和速率。
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公开(公告)号：CN116028802A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210399704.5
申请日：2022-04-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/214 , G06N20/20 , H04W16/22
Abstract: 本发明公开了一种半联邦学习方法、发送接收机结构、系统及优化方法，该半联邦学习方法包括：当进入每一个训练轮次内，各个用户设备利用其一个批次的本地数据样本计算本地梯度，并选择另一批次的本地数据样本与本地梯度一起上传至基站；基站使用各个用户设备上传的数据样本获得集中式学习梯度，并聚合各个用户设备的本地梯度，进而合并联邦学习聚合梯度与集中式学习梯度以获得全局梯度，最后使用全局梯度更新全局模型。应用本发明提供的方法，可以提高基站计算资源分配的合理性，充分利用基站的闲置计算资源，使得基站能够和各个设备协同进行半联邦学习的模型训练，相比于传统联邦学习，改善了训练效果。
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公开(公告)号：CN113326130B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110603246.8
申请日：2021-05-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种资源分配方法及装置，涉及边缘计算领域，上述方法包括：从所述备选计算频率和所述用户终端的最大CPU计算频率中，选择一计算频率，作为所述用户终端的目标计算频率；根据所述目标计算频率、CPU频率数以及待处理数据的数据量，对所述第一数据量进行更新，得到第三数据量，并根据所述用户终端的信号功率、噪声功率以及待处理数据的数据量，对所述第二队列存储数据的第二数据量进行更新，得到第四数据量；向所述边缘基站发送包含所述第三数据量、第四数据量以及所述用户终端的功率统计值的状态信息，以使得所述边缘基站基于所述状态信息为所述用户终端分配传输功率。应用本实施例提供的方案能够实现资源分配。
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公开(公告)号：CN113498157A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110610815.1
申请日：2021-06-01
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种发射功率控制方法及装置，涉及无线通信技术领域，上述方法包括：基于所接收的导频序列，按照第一处理方式对无线信道进行信道估计，得出信道估计结果；接收数据处理中心根据信道估计结果反馈的功率控制指令；若功率控制指令指示进行功率控制，向用户终端发送第一控制信号；获得用户终端以第一功率发射的第一数据，利用第一对应关系、第一数据的数据长度以及第一功率，确定第一数据的信干噪比；基于第一数据的信干噪比和第二对应关系，确定用户终端发射数据的发射功率控制参数；向用户终端发送包含发射功率控制参数的第二控制信号。应用本发明实施例提供的发射功率控制方案，提升了用户终端与基站之间进行无线通信的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113163501A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110205907.1
申请日：2021-02-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种通信资源分配方法、装置及电子设备。该方法应用于多小区NOMA网络中的控制设备；包括：在进入到每个预设的下行时隙时，获取当前下行时隙内，每个子信道上每个基站到每个终端设备的第一信道响应、每个子信道上每个智能反射面到每个终端设备的第二信道响应、每个子信道上每个基站到每个智能反射面的第三信道响应；基于所获取的各个信道响应和预设的各个约束，确定当前下行时隙内的目标通信资源分配方案；控制多个终端设备、至少一个智能反射面和多个基站按照目标通信资源分配方案，为自身分配所对应的通信资源。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以提高多小区NOMA网络中的信息传输性能。
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公开(公告)号：CN111443731A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010293107.5
申请日：2020-04-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 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：CN110543336B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201910818513.6
申请日：2019-08-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了基于非正交多址接入技术的边缘计算任务卸载方法及装置，确定生成的待处理任务的任务信息；根据任务信息，信道状态信息，频率约束，以及功率约束，确定最小期望能耗的优化方程；基于最小期望能耗的优化方程，确定任务卸载策略，上行传输时间和CPU频率决策。基于任务卸载策略，将待处理任务划分为第一子任务和多个第二子任务；基于非正交多址接入技术，将每个第二子任务发送至相对应的边缘基站，并在本地处理第一子任务。由于采用非正交多址接入技术，用户设备的不同传输子任务之间共用时隙和频谱资源，提高了频谱效率，此外，通过优化任务卸载策略，上行传输时间和CPU频率，能够降低用户设备的能耗。
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公开(公告)号：CN114222371B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202111562831.4
申请日：2021-12-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W72/0446 , H04W72/512 , H04W72/54
Abstract: 本发明公开了一种eMBB和uRLLC设备共存的流量调度方法，包括步骤：当进入每个预设的下行时隙时，对时隙初期到达的eMBB业务数据进行比例公平调度，获取当前时隙内该eMBB设备的信息速率和RB承载的信息速率信息；基于当前下行时隙分析该时隙内的微时隙中uRLLC设备对eMBB设备进行资源抢占的信令交互过程；利用预设的eMBB设备下行和数据速率公式、uRLLC设备的信道质量与抢占可能带来的信令开销，设计一个多目标优化问题，以确定当前时隙内的uRLLC设备的资源抢占方案；控制各个uRLLC设备按照目标流量调度方案，抢占对应RB，以完成uRLLC的流量调度。本发明可以支持eMBB设备和uRLLC设备在工业物联网网络中共存，满足不同业务的延时需求，保证网络资源的合理分配，提高网络下行吞吐量。
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公开(公告)号：CN116017577A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310012159.4
申请日：2023-01-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于下一代多址接入技术的无线联邦学习方法，通过集成集中式学习和联邦学习，使得计算能力较弱的设备也可以参与全局模型的训练，并部署能同时反射和折射的智能超表面动态改变信道环境，使得系统能够满足异构用户的不同任务需求，支持以通信为中心的CL用户和以计算为中心的FL用户在相同时频资源上并行传输数据，避免了数据资源的浪费，从而丰富了基站的数据获取，有助于提升全局模型准确度。同时本发明所提出的方法还融合了用户功率分配与STAR‑RIS配置联合优化策略以降低系统总上行传输功耗，延长了智能物联网网络的生命周期。
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