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公开(公告)号：CN110768906B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN201911071643.4
申请日：2019-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种面向SDN网络基于Q学习的节能路由方法，属于网络节能技术领域。核心方法包括：统计当前时刻网络流需求，根据源节点和目标节点不同存入任务队列；为网络流的每个目标节点构建一张Q表并初始化；从队列中取出元素，根据目的节点不同输入对应的Q表，输出下一跳节点位置并得到奖励，更新Q表；反复迭代更新Q表；利用训练好的Q表处理网络流需求。特点：SDN控制器直接为每个网络流提供路由路径，动态调整路由器和链路的开关闭状态使网络在满足流量需求条件下达到能效最优。
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公开(公告)号：CN114722961A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210438176.X
申请日：2022-04-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种零知识下二进制协议的混合数据帧聚类方法，属于协议逆向工程领域。该方法包括：S1：对输入数据集进行预处理，将各数据单元进行单位切分；S2：构建位置‑序列复合特征，建立位置‑序列矩阵，设置支持度阈值筛选出繁琐项，得到频繁项集合，根据位置关系拼接繁琐项，筛选出不小于支持度的特征长串，得到协议相关特征序列集合；S3：提取每个数据单元的压缩率、汉明重量以及游程频数，得到每个数据单元的协议不相关特征；S4：将协议相关特征与协议不相关特征相结合，并将每个数据单元向量化；S5：利用改进的K‑Means聚类算法进行聚类分析，将相同协议归为一类。本发明可以对混合二进制协议数据帧进行高效、准确的聚类。
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公开(公告)号：CN102932289A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210330729.6
申请日：2012-09-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种在OFDM系统中采用插入导频的方法来估计基于循环移位PTS中的移位个数以及信道响应的方法。技术方案是：在OFDM系统模型中，为降低OFDM符号的峰值平均功率比（PAPR）采用基于时域循环移位的PTS处理方法，在此基础上提出了一种插入导频的方法来估计序列的循环移位个数和传输信道的响应。该方法在降低系统PAPR同时又避免了边信息的发送，接收端也不用进行复杂的盲估计仅用少量的导频信息就可以估计出每一个子序列在时域中的循环移位个数，从而计算出频域序列中每一个符号所乘以的相位旋转因子，提高了系统的可靠性和有效性。
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公开(公告)号：CN118138086A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410247228.4
申请日：2024-03-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/0413 , H04B17/391 , H04L25/02 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，为5G/B5G中广泛应用的毫米波大规模天线阵列系统提供了一种基于卷积神经网络的混合预编码方法。本发明主要包括以下步骤：构建毫米波大规模MIMO系统信道模型；根据系统模型计算可达总和速率及推导系统的优化问题；收集信道估计后的信道离线训练的样本数据集；设计卷积神经网络解决系统的优化问题；CNN网络通过得到的数据集进行无监督学习；进行CNN混合预编码器的在线工作，根据当前输入数据得到相应的输出数据；对CNN混合预编码器的可达总和速率性能进行方法对比和数据分析。通过实验发现，与其他混合预编码方法相比，本发明的性能更好，并通过在不同传播路径场景下的实验，证实了本发明的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111447620B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010198898.3
申请日：2020-03-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种毫米波异构网络资源分配联合优化方法，属于无线通信技术领域，包括步骤：S1：建立异构网络系统模型，毫米波链路信道模型，设置每个基站关联的用户数量；S2：根据信道模型建立异构网络用户的，系统吞吐量和系统能效；S3：给出能效优化目标函数F以及限制条件；S4：融合Dinkelbach原理与DC原理将目标函数转化为两个凹函数之差F*＝f1‑f2；S5：将f2进行一阶泰勒展开得到此时为一个凹函数；S6：初始化，能效ηEE[s]，迭代次数s＝1，收敛阈值ζ＞0；S7：当F[s]＞ξ时，将ηEE[s]代入到F[s]之中，求得子信道分配矩阵C[s]，功率分配矩阵P[s]；S8：将所求C[s]，P[s]代入F中得到ηEE[s+1]；S9：循环执行S7，S8直到F[s]＜＝ξ时结束。本发明能够获得更高的系统能效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108306664B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201810095095.8
申请日：2018-01-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/0456
Abstract: 一种基于用户分布的参数化分块DFT码本的生成方法，属于无线通讯技术领域。本方法步骤：1)对码本WL进行不均匀分块得到m个分块码本；2)分别引入m个可变相位参数α和β来构造基于参数化的分块码本；3)根据信道矩阵H和码字w的最大平均相关性筛选出最优的可变相位参数αi和βi；4)生成αi和βi的参数表；5)根据不同的用户分布情况，决定采用参数表中对应的一组或多组码字分辨率(αi,βi)所构成的一个或者多个分块码本；6)对于码字分辨率(αi,βi)所构成的分块码本进行动态修正。本发明适用于用户均匀分布和非均匀分布下的大规模MIMO有限反馈预编码系统中，相较于传统DFT码本和LTE‑A码本有一定性能提升，且随着天线数增多这种优势更加明显。
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公开(公告)号：CN111447620A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010198898.3
申请日：2020-03-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种毫米波异构网络资源分配联合优化方法，属于无线通信技术领域，包括步骤：S1：建立异构网络系统模型，毫米波链路信道模型，设置每个基站关联的用户数量；S2：根据信道模型建立异构网络用户的，系统吞吐量和系统能效；S3：给出能效优化目标函数F以及限制条件；S4：融合Dinkelbach原理与DC原理将目标函数转化为两个凹函数之差F*＝f1-f2；S5：将f2进行一阶泰勒展开得到 此时 为一个凹函数；S6：初始化，能效ηEE[s]，迭代次数s＝1，收敛阈值ζ＞0；S7：当F[s]＞ξ时，将ηEE[s]代入到F[s]之中，求得子信道分配矩阵C[s]，功率分配矩阵P[s]；S8：将所求C[s]，P[s]代入F中得到ηEE[s+1]；S9：循环执行S7，S8直到F[s]＜＝ξ时结束。本发明能够获得更高的系统能效。
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公开(公告)号：CN108306664A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810095095.8
申请日：2018-01-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/0456
Abstract: 一种基于用户分布的参数化分块DFT码本的生成方法，属于无线通讯技术领域。本方法步骤：1)对码本WL进行不均匀分块得到m个分块码本；2)分别引入m个可变相位参数α和β来构造基于参数化的分块码本；3)根据信道矩阵H和码字w的最大平均相关性筛选出最优的可变相位参数αi和βi；4)生成αi和βi的参数表；5)根据不同的用户分布情况，决定采用参数表中对应的一组或多组码字分辨率(αi,βi)所构成的一个或者多个分块码本；6)对于码字分辨率(αi,βi)所构成的分块码本进行动态修正。本发明适用于用户均匀分布和非均匀分布下的大规模MIMO有限反馈预编码系统中，相较于传统DFT码本和LTE-A码本有一定性能提升，且随着天线数增多这种优势更加明显。
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公开(公告)号：CN106788449A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710024967.7
申请日：2017-01-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种电能质量数据参数化压缩方法，通过将信号中稳态成分与暂态扰动成分进行分离后分别压缩处理，实现对电能质量信号的压缩传输。该方法先用动态测度分析电能质量信号扰动情况，分析结果决定后续各子模块的处理方式。基波频率由自适应陷波滤波器估计，并作为基谐波参数估计模块的输入频率。在信号中有暂态扰动时，由基谐波参数估计模块计算出的基谐波三参数重构稳态成分，将原信号与稳态成分相减得到暂态成分，对暂态成分用提升小波变换压缩，最后将稳态参数和小波系数量化编码。本发明公开的电能质量压缩处理方案在满足一定重构精度下进一步提高了压缩率，有效降低了设备存储容量，减少了数据上传过程所需通信带宽。
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公开(公告)号：CN115802484A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211446686.8
申请日：2022-11-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于通信定位领域，涉及一种基于深度学习的RIS辅助无线指纹定位方法；所述方法包括通过调节RIS反射单元的负载阻抗值，得到多种RIS配置，收集RSSI指纹地图；利用特征选择算法对收集到的RSSI指纹地图进行特征选择，利用已估计点的特征子集对深度学习模型进行训练；将待估计点的特征子集输入到训练完成后的深度学习模型中，预测得到待估计点的初始位置；将其作为离散点构建出泰森多边形，确定出定位区域；在定位区域内计算平均偏差值，利用改进加权K近邻法计算待估计点的定位位置。本发明可以更好地学习RSSI指纹数据之间的特征，对用户位置坐标的预测更加准确。提高定位效率，改善了定位性能，定位精度更加准确。
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