专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]通信控制设备、通信设备和通信控制方法-CN202280012747.1在审
  • 古市匠 - 索尼集团公司
  • 2022-01-21 - 2023-10-03 - H04W52/34
  • [问题]提供一种考虑通信设备之间的通信的干扰余量分配技术。[解决方案]根据本公开的通信控制设备包括:计算单元和处理单元,所述计算单元用于以第一时间资源为单位计算第一累积干扰功率,第一累积干扰功率是由用于通信的多个第一时间资源彼此同步的至少一个第一通信设备组施加于受保护系统的干扰功率之和,所述处理单元用于基于第一累积干扰功率确定干扰余量,所述干扰余量指示对于至少一个第一通信设备组中的通信设备可允许的干扰功率。
  • 通信控制设备方法
  • [发明专利]数据传输的方法、设备和计算机可读介质-CN201980103414.8有效
  • 郭海友 - 上海诺基亚贝尔股份有限公司;诺基亚通信公司
  • 2019-11-04 - 2023-10-03 - H04W52/34
  • 本公开实施例涉及用于多载波系统中的数据传输的方法、设备和计算机可读存储介质。发送设备基于发送设备与接收设备之间的子信道集合的总功率约束、子信道集合中的每一个子信道的信道增益和噪声功率以及用于子信道集合中的每一个子信道的离散有效功率分配的候选集合,来确定多边形区域,多边形区域包括离散操作点集合,离散操作点集合中的每一个离散操作点表示通过具有相关联的拉格朗日乘子的、子信道集合上的最优离散功率分布确定的速率‑功率预算对;确定多边形区域中的凹拟合曲线以预测离散操作点集合的凸包;基于拟合曲线和总功率约束确定第一拉格朗日乘子;以及基于第一拉格朗日乘子确定用于子信道集合上的数据传输的第一最优离散功率分布。因此,可以高效且最优地实现多载波传输中子信道集合之间的功率分配。
  • 数据传输方法设备计算机可读介质
  • [发明专利]一种5G边缘计算环境下终端能耗感知的任务卸载方法-CN202111434734.7有效
  • 成聿伦;张晶;赵海涛;夏文超;杨龙祥;朱洪波 - 南京邮电大学
  • 2021-11-29 - 2023-09-26 - H04W52/34
  • 本申请涉及一种5G边缘计算环境下终端能耗感知的任务卸载方法。该方法包括:建立全双工自回程异构蜂窝终端总能耗优化模型,计算终端功率耦合约束的边界条件,针对终端功率不耦合场景,对所述总能耗优化模型进行简化,然后利用最优性条件求解最优的终端功率、终端连接关系以及终端传输时长,获得第一优化结果,针对终端功率耦合场景,利用第一优化结果,对所述总能耗优化模型重新建模并求解,获得第二优化结果,然后根据该第二优化结果对第一优化结果进行修正,输出最终优化结果,利用终端功率耦合约束的边界条件对场景进行划分,从而实现解耦,大大降低了算法复杂度,提升了求解速度,从而高效降低终端能耗。
  • 一种边缘计算环境终端能耗感知任务卸载方法
  • [发明专利]基于边界保护的认知无线电多目标功率分配方法-CN202310850880.0在审
  • 郭昕刚;王满;周明月 - 长春工业大学
  • 2023-07-12 - 2023-09-15 - H04W52/34
  • 本发明涉及一种基于边界保护的认知无线电多目标功率分配方法,属于无线电信号领域。在下垫式(underlay)的场景下研究认知无线电网络(Cognitive Radio Networks,CRNs)中多目标优化(Multi‑Objective Optimization,MOO)的功率分配方法,利用加权和方法以及拉格朗日乘子法拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)对多目标函数进行处理,本发明模型同时涉及到最大化和最小化的多个目标,可以同时兼顾多个目标获得相对均衡的优化解,实现了系统均衡优化。在信道状态信息(Channel State Information,CSI)不确定的条件下,当参数发生扰动变化时,引入边界保护(Boundary Protection,BP)方案,通过调节保护因子对系统进行边界保护以及相对简易的鲁棒规划,提高系统的抗干扰能力。
  • 基于边界保护认知无线电多目标功率分配方法
  • [发明专利]信能携传中继协作网络能效优化方法-CN202210194567.1在审
  • 程哲慧;张征;张丽;李彬;任志荣 - 中国移动通信集团山西有限公司;中国移动通信集团有限公司
  • 2022-03-01 - 2023-09-12 - H04W52/34
  • 本申请提供信能携传中继协作网络能效优化方法。所述方法包括:根据网络系统信息传输速率和网络系统在预设时隙内的总消耗能量,得到网络系统能效表达式;基于网络系统能效表达式,结合中继节点时间分裂因子和中继节点功率分裂因子,构建网络系统能效优化模型;基于网络系统能效模型,利用迭代算法得到中继节点最佳时间分裂因子和中继节点最佳功率分裂因子。本申请提供的信能携传中继协作网络能效优化方法,基于网络系统能效表达式,结合中继节点时间分裂因子和中继节点功率分裂因子构建网络系统能效优化模型,利于寻找全局最优,利用运算复杂度低的迭代算法得到中继节点最佳时间分裂因子和中继节点最佳功率分裂因子,最大程度优化网络系统能效。
  • 信能携传中协作网络能效优化方法
  • [发明专利]一种基于动态博弈的联邦学习激励方法-CN202310501744.0在审
  • 覃振权;孟婕;卢炳先;王雷;朱明 - 大连理工大学
  • 2023-05-06 - 2023-08-01 - H04W52/34
  • 本发明属于边缘计算技术领域,公开了一种基于动态博弈的联邦学习激励算法。首先对水下节点的隐私敏感度、能量损耗模型进行建模;其次,对参与节点的学习质量进行评估,选择高质量的节点参与联邦学习任务;然后使用扩展式博弈模型和重复博弈模型对参与节点决策过程进行建模,获得各参与节点训练策略的最优解,以此作为选择训练数据集大小和参与节点数量的依据;最后按照最优策略执行本地模型训练和聚合,在每次迭代中更新全局模型并记录节点历史学习质量。此外,本发明实现了水下网络能源消耗、模型精度和隐私保护之间的最佳均衡,保证了模型的训练效果、能耗和隐私损失的减少。本发明使联邦学习引入水下物联网后节点能更持续投入使用。
  • 一种基于动态博弈联邦学习激励方法
  • [发明专利]一种基于人工鱼群算法的NOMA下行链路功率分配方法-CN202210189602.0有效
  • 陆音;彭叙杰;万成;朱斌 - 南京邮电大学
  • 2022-02-28 - 2023-08-01 - H04W52/34
  • 本发明公开了一种基于人工鱼群算法的NOMA下行链路功率分配方法。建立NOMA系统子信道内能量效率函数,以平均吞吐量和用户公平性构建约束条件;将子信道内用户的功率分配系数归一化为人工鱼群算法中鱼群的多维位置向量,以NOMA系统子信道内能量效率最大化为目标函数,利用优化的人工鱼群算法求解最优功率分配系数;基于求解出的最优功率分配系数,计算平均吞吐量、用户公平性,若其不满足约束条件,调整人工鱼群算法的参数因子,继续进行寻优搜索,从而获得子信道内最优功率分配模型。本发明方法跳出局部最优解的能力更强,通过对比NOMA中的EPA、FPA、FTPA算法,在能量效率和系统公平性之间取得了良好的平衡。
  • 一种基于人工鱼群算法noma下行功率分配方法

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