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公开(公告)号：CN115460232B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202211136348.4
申请日：2022-09-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于因果强化学习的边缘缓存方法，在边缘缓存系统中，流行的内容可以缓存在网络边缘附近，例如基站中，这样可以大大减少网络的重复流量并缩短传输延迟，但是如何优化基站中缓存的内容是一个关键的问题。因此，本发明的方法利用了观察数据并考虑了隐藏状态的影响，通过优化基站中缓存的文件内容，最大化命中率，减少存储开销和延迟。相比于其他没有利用观察数据或没有考虑隐藏状态的方法，本发明的方法能够大大提高初始时刻的命中率。
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公开(公告)号：CN115175344B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202210792354.9
申请日：2022-07-05
Applicant: 东南大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/0453 , H04W72/54 , H04B7/0413 , H04B7/0426
Abstract: 本发明公开了一种网络切片下联合子载波和功率分配的分布式MIMO能效优化方法，包括：建立下行分布式MIMO系统模型；建立eMBB和URLLC切片下联合功率和子载波分配的能效问题的目标函数和约束条件；基于大M法、整数松弛、分式规划、辅助变量近似以及凸差分规划的方法将原问题转化为凸问题；本发明能够有效提高网络切片架构下分布式MIMO系统的频谱效率和能量效率，满足不同用户服务质量(QoS)的需求，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN115442835B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202211011375.9
申请日：2022-08-23
IPC: H04W24/04 , H04L41/0631 , H04L41/16 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本发明是一种基于代价敏感支持向量机的通信系统故障确定方法，代价敏感针对于故障的不同严重程度，将故障分为严重故障、一般故障和轻微故障，然后在代价敏感机器学习中，给不同严重程度样本不同的损失权重因子。本发明使用代价敏感支持向量机进行故障根因分析，将不同错误根因分类代价分配给属于不同严重程度的故障样本，故障严重程度越高，根因分析分类错误代价相对更大，使得算法更合理地关注于不同严重程度的故障根因分类情况，从而减少对各个严重程度故障进行根因分析的误判。使用网格搜索方法，寻找不同故障严重程度对应分类错误代价组合的最优取值，以此进一步提高无线通信系统的故障根因分析准确度。
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公开(公告)号：CN114928852B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202210550894.6
申请日：2022-05-18
Applicant: 东南大学
IPC: H04W24/02 , H04W52/06 , H04L41/14 , H04L41/0893
Abstract: 本发明公开了一种eMBB和URLLC切片下的分布式大规模MIMO能效优化方法，包括：建立下行分布式大规模MIMO的数学模型；建立eMBB和URLLC切片下系统能效问题的目标函数和约束条件；基于半定松弛、丁克尔巴赫法、重加权l1范数以及辅助变量将原问题转化为凸问题；采用内外层循环算法求解转化后的凸问题。本发明能够有效提高分布式大规模MIMO系统的能效，高效调度eMBB与URLLC的资源，实现在共享的物理架构上满足不同用户服务质量(QoS)的需求，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN119011069A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202310565527.8
申请日：2023-05-18
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 东南大学 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L1/00 , H04W72/512 , H04W72/541 , H04L5/00
Abstract: 一种自适应调制编码方法、基站、无线接入网控制器及介质，该自适应调制编码方法包括：基站获取相邻基站的用户的上行参考信号配置信息；接收资源预配置信息，包括为该基站和相邻基站的用户分配的资源信息；接收被调度用户发送的上行参考信号，根据该上行参考信号估计被调度用户到基站的信号强度；根据资源预配置信息，确定被调度用户的干扰用户，干扰用户为相邻基站的用户，根据干扰用户的上行参考信号配置信息接收干扰用户发送的上行参考信号，根据干扰用户发送的上行参考信号估计干扰用户到基站的干扰强度；根据上述信号强度和干扰强度，估计被调度用户在上行数据信道传输时刻的上行干扰预测值；根据该上行干扰预测值确定被调度用户的MCS值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118678405A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202310258391.6
申请日：2023-03-16
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 东南大学 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W36/14 , H04W72/0453 , H04W72/53
Abstract: 本发明提供一种无蜂窝无线接入网的关联方法、装置及设备。该方法获取无蜂窝无线接入网内设备间的关联信息，所述设备间的关联信息包括以下信息的一种或多种：远端无线单元RRU与边缘分布式单元EDU间的关联信息；终端与EDU间的关联信息；终端与协助处理单元UCDU间的关联信息；其中，所述终端与EDU间的关联信息和所述终端与协助处理单元UCDU间的关联信息均满足UCDU负载要求，所述EDU分别与RRU和终端关联，且在数据流层面与UCDU交互。本发明能够实现无蜂窝接入网的系统良好的扩展性和较好的系统性能。
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公开(公告)号：CN118474904A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410685108.2
申请日：2024-05-30
Applicant: 东南大学
IPC: H04W74/0833 , H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于块坐标下降算法的异步活跃用户检测方法，适用于通信领域使用。建立基于无蜂窝大规模MIMO的非正交异步随机接入的数学模型，通过利用接入点异步接收信号协方差矩阵的秩一求和特性，将异步活跃用户检测问题重构成一个最大似然估计问题；利用块坐标下降算法求解重构后的最大似然估计问题；本发明能够达到异步活跃用户检测性能与复杂度的良好折中，满足海量终端异步随机接入场景，具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN118449641A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410579908.6
申请日：2024-05-11
Applicant: 东南大学
IPC: H04B17/391 , H04B17/00 , H04B7/0413
Abstract: 本发明提出了一种基于Transformer的无蜂窝大规模MIMO系统活跃用户检测方法，属于无线通信领域，实现步骤为：1)根据无蜂窝大规模MIMO系统的信道模型和接收信号组成，产生训练和测试用数据集；2)根据地理位置对用户进行分组，确定每个接入点负责检测的用户；3)每个接入点分别训练自己的基于Transformer的神经网络，其由预处理和线性投影、稀疏注意力Transformer块、单查询注意力、相关性检测共四个模块组成；4)中央处理器接收到每个接入点的神经网络参数，固定其保持不变，只训练融合模块的神经网络参数；5)在完成接入点和中央处理器处神经网络训练后，进行活跃用户检测；与传统的深度学习活跃用户检测方法相比，本发明能在用户导频改变时，快速准确地输出用户活跃状态。
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公开(公告)号：CN114268411B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202111308201.4
申请日：2021-11-05
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室 , 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种硬输出MIMO检测方法和系统、电子设备及存储介质。该方法包括：将符号级的LLR信息转换为比特级的LLR信息；以及输出比特级的LLR信息以进行译码，其中，在将符号级的LLR信息转换为比特级的LLR信息时，基于树形格雷码对符号集进行搜索。本发明通过构造二叉树并利用树形格雷码，有效地解决了符号级LLR信息转换为比特级LLR信息时搜索复杂度高的问题，从而提高了检测方法的效率。
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公开(公告)号：CN118353500A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410573662.1
申请日：2024-05-10
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0452 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/0456
Abstract: 本申请涉及无线通信技术领域，特别是涉及一种大规模MIMO无线通信方法、系统、网络设备和存储介质。所述方法包括：利用子阵处理器将对应的天线阵列接收的上行信号进行空域预处理，以获取空间响应补偿后的后处理信号，并发送至中央处理器；所述中央处理器对各所述子阵处理器对应的所述后处理信号进行用户间干扰处理，以获取频域响应补偿后的上行用户信号。本方法可以在不损失系统性能的前提下，降低大规模MIMO系统的数据传输载荷。
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