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]一种D2D通信的直接接入方法-CN202210036695.3有效
  • 裴二荣;陈俊林;柳祚勇;陈新虎;倪剑雄 - 深圳市晨讯达科技有限公司
  • 2022-01-13 - 2023-09-29 - H04W24/02
  • 本发明涉及一种D2D通信的直接接入方法,属于无线通信技术领域,以解决授权频谱资源短缺问题,提升免授权频谱频谱利用率和共存系统吞吐量。本发明包括以下步骤:S1:将基站作为智能体,初始化状态st,动作at表示为不同D2D对发射功率的组合;S2:智能体根据ε‑greedy策略选择一个动作at与环境交互;S3:智能体执行动作at后,Wi‑Fi将本地信息以广播的方式传递给智能体;S4:智能体根据Wi‑Fi的反馈信息,获得动作at的奖励r(st,at),环境生成下一个状态st+1,存储数据{st,at,rt,st+1}到经验回放空间中;S5:采用经验回放策略,以降低数据间的相关性,从经验回放空间中随机抽取H个数据,计算Q‑network的预测值和目标值;S6:使用梯度下降法,更新Q‑network_local的权重参数θ和Q‑Network_target的网络权重参数θ;S7:重复步骤S2~S6,直到奖励曲线和吞吐量曲线收敛,得到最优的使用免授权频谱的D2D设备及其最优的发射功率。
  • 一种d2d通信直接接入方法
  • [发明专利]一种位置信息辅助的D2D通信资源分配方法-CN202211629852.8在审
  • 裴二荣;柳祚勇;陈俊林;陈新虎;倪剑雄 - 重庆邮电大学
  • 2022-12-19 - 2023-08-08 - H04W72/0453
  • 本发明涉及一种位置信息辅助的D2D通信资源分配方法,属于通信技术领域。本发明包括以下步骤:S1:计算授权频谱中每对D2D对每个CU的干扰,得出干扰矩阵。S2:根据干扰矩阵把匹配好的D2D和CU分配在同一子信道;S3:若D2D对多于CU,则把多余的D2D和对CU干扰较大的D2D卸载到未授权频谱;S4:得到总系统吞吐量最大的优化问题;S5:将优化问题分为两个子问题;S6:把对CU干扰大的D2D依次卸载到未授权频谱,得到D2D频谱选择矩阵和最优占空比;S7:重复S6直至收敛。本发明利用D2D自身信息,根据每个D2D在授权频谱上对CU的干扰情况,优化每个D2D频谱选择和占空比使得总系统吞吐量最大。
  • 一种位置信息辅助d2d通信资源分配方法
  • [发明专利]一种基于NOMA的无人机调度和资源优化方法-CN202211680215.3在审
  • 裴二荣;倪剑雄;陈俊林;陈新虎;柳祚勇 - 重庆邮电大学
  • 2022-12-27 - 2023-07-11 - H04W16/22
  • 本发明涉及一种基于NOMA的无人机调度和资源优化方法,属于无人机无线通信和无线供能技术领域。包括步骤:远程地面物联网设备划分为多个地面区域簇,每架无人机服务于各自对应的簇,簇内通过非正交多址技术进行通信,地面设备所需能量由无人机无线能量传输,不同无人机之间共用信道存在干扰,多无人机采用非正交多址接入方案将数据传至地面基站,即可建立多无人机与地面物联网无线能量传输模型,两层数据传输模型,系统的能耗模型;结合无人机的处理信息因果关系和地面物联网设备持续性耗能约束,通过对无人机之间的设备进行调度选择,系统内功率控制,飞行轨迹优化和时隙分配优化,将物联网到无人机的数据收集和无人机到地面基站的数据传输的优化合并为一个集成优化问题,进而最小化多无人机的空中总能耗。本发明在能耗和频谱效率方面均优于基准算法。
  • 一种基于noma无人机调度资源优化方法
  • [发明专利]一种D2D与UORA机制共存的免授权资源分配方法-CN202211680088.7在审
  • 裴二荣;陈俊林;陈新虎;倪剑雄;柳祚勇 - 重庆邮电大学
  • 2022-12-27 - 2023-06-09 - H04W72/0453
  • 本发明涉及一种D2D与UORA机制共存的免授权资源分配方法,属于无线通信领域。步骤包括:S1:设置D2D用户、蜂窝用户与WiFi用户的共存场景;S2:设计共存方案并建立D2D用户和蜂窝用户总吞吐量最大化的优化问题;S3:提出一种基于KM匹配的信道分配算法对D2D用户进行信道分配;S4:通过泰勒展开、拉格朗日变换和二次变换,以优化D2D的发射功率;S5:提出一种多变量联合优化的迭代算法,以求解最优的D2D的发射功率、信道分配、占空比分配和D2D选择结果。本发明提出的免授权频谱共存方案,在满足D2D用户与蜂窝用户通信质量的前提下,保证WiFi用户的最低传输速率,实现了D2D和蜂窝用户总吞吐量最大化。除此之外,该方案使得基站能卸载更多的授权D2D用户,极大减缓了授权频谱的压力,显著提高了免授权频谱的频谱效率。
  • 一种d2duora机制共存授权资源分配方法
  • [发明专利]一种D2D辅助无人机通信下的免授权频谱使用方法-CN202211629934.2在审
  • 裴二荣;陈新虎;柳祚勇;陈俊林;倪剑雄 - 重庆邮电大学
  • 2022-12-19 - 2023-06-02 - H04W16/14
  • 本发明涉及一种D2D辅助无人机通信下的免授权频谱使用方法,属于无线通信领域。该方法包括:构建面向免授权频谱的无人机D2D通信网络场景,针对无人机协作下的D2D用户、上行蜂窝用户和WiFi用户设计一种免授权频谱接入共存方案,在满足D2D用户和蜂窝用户传输速率的前提下,保证WiFi设备的正常传输,联合考虑D2D用户和蜂窝用户的带宽分配、无人机轨迹、D2D用户和蜂窝用户的发射功率控制,构建无人机D2D通信系统的能效最大化的优化问题,对此提出了一种基于块坐标下降、连续凸逼近和丁克尔巴赫算法的多变量迭代优化算法。本发明能够充分利用无人机的机动性,控制多类用户接入免授权信道时的干扰,显著提高免授权频谱效率,并实现无人机通信系统的能效最大化。
  • 一种d2d辅助无人机通信授权频谱使用方法
  • [发明专利]一种基于NOMA的多无人机采集系统的联合优化方法-CN202211116201.9在审
  • 裴二荣;倪剑雄;陈新虎;陈俊林;柳祚勇 - 重庆邮电大学
  • 2022-09-14 - 2022-12-20 - H04W4/40
  • 本发明涉及一种基于NOMA的多无人机采集系统的联合优化方法,属于多无人机上行通信的联合优化领域。多架无人机作为移动基站服务于多个地面设备,无人机之间通过TDMA方式在一个时隙内采集L对地面设备的数据,每对设备之间通过NOMA方式进行传输。为了提高任务执行时间效率,在满足各地面设备上传数据量的基础上,得到UAV与地面设备之间的传输速率,联合优化UAV与地面设备之间的通信分组调度、功率控制和无人机的飞行轨迹,使系统的总任务执行耗时最少。通过与无人机辅助正交多址接入方案对比,本发明可以显著提高系统的任务完成时长,在紧急数据采集场景中具有较高的应用价值。
  • 一种基于noma无人机采集系统联合优化方法
  • [发明专利]一种无人机MEC通信网络中的免授权频谱接入方法-CN202210517543.5在审
  • 裴二荣;陈新虎;张泰;孙远欣;柳祚勇;陈俊林;倪剑雄 - 重庆邮电大学
  • 2022-05-13 - 2022-08-12 - H04W16/14
  • 本发明涉及一种无人机MEC通信网络中的免授权频谱接入方法,属于无线通信领域。该方法包括:无人机同时携带基站和MEC服务器调用免授权频谱为不同需求的移动用户提供服务,将无人机每个时隙划分为实时传输和非实时功控传输阶段。在实时传输阶段,无人机同时为上行计算用户和下行实时通信用户提供服务。在非实时功控阶段,WiFiAP区域外的部分下行非实时功控用户能够与WiFi设备同时同频传输。基于设计的接入方案,联合考虑占空比分配、飞行轨迹、功控用户的功率分配和实时传输阶段用户的带宽分配,建立计算用户总卸载量最大的优化问题,并提出基于块坐标下降和连续凸逼近方法的多变量迭代算法进行求解。本发明能够有效提高总卸载量和免授权频谱效率。
  • 一种无人机mec通信网络中的授权频谱接入方法
  • [发明专利]一种非协作下基于Q学习的共存方法-CN202210036364.X在审
  • 裴二荣;柳祚勇;陈俊林;陈新虎;倪剑雄 - 重庆邮电大学
  • 2022-01-13 - 2022-04-19 - H04W16/14
  • 本发明涉及一种非协作下基于Q学习的共存方法,属于通信技术领域。本发明包括以下步骤:S1:设置基站智能体的D2D占空比动作集合和状态集合,初始化矩阵为零阶矩阵,基站去探测信道初始状态信息;S2:基站根据ε‑greedy选择策略选择一个动作;S3:基站通过执行选择的动作同时在Wi‑Fi使用信道阶段探测信道情况,从而计算出当前动作下的系统的吞吐量和频谱利用率,获取当前选择的动作的奖励;S4:根据Q学习的Q表公式来更新Q表,基站进入下一个状态;S5:重复执行S2~S4,直到选择的动作达到目标状态,结束一次迭代;S6:令t←t+1,重复执行步S2~S5,直至Q矩阵收敛,根据Q矩阵选择出最优的D2D占空比分配序列。本发明是基站能够学习并适应Wi‑Fi随机流量的动态行为,在不知道Wi‑Fi流量信息的情况下,通过基站去探测信道使用信息,经过Q学习在面对实时Wi‑Fi流量来选择合适的D2D占空比,使得整个系统能够达到最大吞吐量和频谱利用率,提高频谱效率。
  • 一种协作基于学习共存方法

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