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[发明专利]车联网系统内智能反射表面的相移配置方法及系统-CN202310008879.3在审
发明人：叶剑;吴美娟;章道扬;荀位;倪艺洋;杨宏伟;章安强 -专利权人：多伦科技股份有限公司
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种车联网系统内智能反射表面的相移配置方法及系统，所述方法包括：确定所述IRS的相移配置最大可选的时隙长度，其中，在每个时隙内，假定信道环境保持不变，车辆数量和车辆的运动状态保持不变，所述信道环境包括：所述RSU与所述IRS之间的信道环境，所述RSU与所述车辆之间的信道环境，所述IRS与所述车辆之间的信道环境；根据目标时隙长度将任一车辆通过IRS的服务路段的完整时间划分为N个时隙，依次在所述N个时隙内配置所述IRS的相移，其中，所述目标时隙长度小于所述最大可选的时隙长度。解决了相关技术中实时动态调控的智能反射表面策略计算强度过大，能耗较大的问题。
联网系统智能反射表面相移配置方法

[发明专利]面向C-RAN上行链路的压缩感知方法-CN202310569273.7在审
发明人：夏文超;曹逸飞;倪艺洋;赵海涛;乔屾;何昆仑;荀位;徐邦宁 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： H04W28/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向云无线接入网(C‑RAN)上行链路的压缩感知方法，首先要在C‑RAN场景中的每个RRH(Remote Radio Head)接收到测量值(压缩信号)，对其进行CS恢复，得到用户信号数据的粗略估计；信号的粗略估计问题可以转化为一个广义LASSO形式的优化问题；得到的优化问题可通过ADMM算法(the alternating direction method of multipliers algorithm)的迭代方法求解，基于上述步骤将ADMM算法表述为具有层迭代的深度展开神经网络(deep unfolding network)，将这样的深度展开网络作为解码器；最后将ADMM算法迭代中的仿射映射应用于最终层，得到最终输出。本发明可应用于C‑RAN等压缩感知场景中，提供面向C‑RAN上行链路的前端负载问题的压缩感知方法，有效提升了在压缩感知场景中信号重构的速度和抗噪性能。
面向 ran 上行压缩感知方法

[发明专利]一种基于分式规划的波束成形设计方法-CN202111648589.2有效
发明人：赵海涛;葛兴峰;荀位;陈志远;夏文超;倪艺洋;朱洪波 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H04B17/336 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分式规划的波束成形设计方法，该方法包括：构建多输入单输出(MISO)信道的系统模型，即考虑MISO干扰下行链路信道，配备M根天线的基站(BS)向N根单天线的用户发送独立的数据符号，形成最大化系统合速率的优化问题；采用分式规划的方法，将多维二次变换应用于上述最优化问题的每个信干噪比(SINR)项，将原问题映射为等价的分式规划问题；初始化波束成形向量集合V，使得V满足约束条件Tr(VVH)≤Pmax，对辅助变量yk和γk进行迭代优化；对波束成形向量υk进行迭代的深度展开优化。该方法对现有的基于深度学习(DL)的算法的性能进行了进一步提高，将深度展开应用于分式规划算法，自然地融合了专家知识并减少了可训练参数，从而优化MISO的下行链路波束成形问题。
一种基于分式规划波束成形设计方法

[发明专利]一种智能反射表面辅助反向散射通信方法及系统-CN202211381495.8在审
发明人：倪艺洋;彭敏鑫;荀位;徐卓然;徐邦宁;朱春;赵海涛 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： H04B7/145 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能反射表面(RIS)辅助反向散射通信方法及系统，属于无线通信技术领域。该方法包括以下步骤：1)建立基于实际相移模型的RIS辅助反向散射通信网络模型；2)考虑接收信噪比约束、能量收集约束、标签反射系数约束以及RIS反射系数的相移幅度约束，建立载波发射器(CE)发射功率优化问题；3)使用最大比传输(MRT)算法进行发射波束成形，并基于交替优化(AO)算法求得RIS相移以及标签反射系数的最优解。本发明考虑了RIS反射系数幅度与相移的映射关系，能够权衡两者对系统性能的影响，根据RIS的实际参数进行相移设计，相较于基于理想相移模型的算法，在实际使用中能够有效提高系统能效。
一种智能反射表面辅助反向散射通信方法系统

[发明专利]RIS辅助的通信感知计算一体数据处理方法、设备及介质-CN202211480131.5在审
发明人：朱洪波;陈泽超;倪艺洋;荀位;夏文超;赵海涛 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： H04B17/382 文献下载
摘要：本发明公开了一种RIS辅助的通信感知计算一体高效数据处理方法、设备及介质，在6G网络环境中，用户设备UE收集环境数据并生成发送信号，发送信号经由均匀平面阵列RIS传输至基站BS，在此过程中完成数据的处理，处理后的数据在BS进行融合。BS处的接收信号包括用于计算信号和感知信号。导出接收信号的频率响应，使用不同子载波接收到的导频向量来检测信道参数，进而最小化计算失真的同时保证感知信号速率要求并恢复参数。本发明的方法在6G网络环境中设置RIS降低了障碍物对信号的干扰，有效的改善能耗和信道质量，以最小化计算失真为优化目标，提升了数据处理效率。
ris 辅助通信感知计算一体数据处理方法设备介质

[发明专利]一种移动性任务卸载方法、系统及存储介质-CN202210711607.5在审
发明人：周欢;杨凡;彭敏鑫;徐波;刘娅璇;崔燕茹;吴丰靖;高赟;刘颖;张旭妍;邵鑫宇;王思洋;荀位;徐邦宁;徐卓然;孙文雪;吕锦钰;谈宇浩;赵海涛;张晖;夏文超;倪艺洋;杨洁 -专利权人：南京卓云邮通科技有限公司;南京邮电大学
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： H04W28/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种移动性任务卸载方法、系统及存储介质，待任务卸载的用户设备获取其通信范围内边缘节点设备的位置和方向向量信息，并计算用户设备与每个边缘节点设备的通信时间；以用户设备任务卸载耗费的总时延作为筛选约束，筛选出满足通信时间大于任务卸载总时延的边缘节点设备，将任务拆分后卸载到每个可用边缘节点设备上执行；其中，所述总时延由传输时延和计算时延加和得到；所述传输时延指将任务卸载到边缘节点设备所需的时间；所述计算时延指边缘节点设备的数据处理时间。该发明能够在无线分布式边缘计算环境下，考虑边缘节点设备的移动性，缩短边缘节点设备卸载响应时间，提高卸载成功率。
一种移动性任务卸载方法系统存储介质

[发明专利]一种车载智能反射表面辅助的反向散射通信系统-CN202210529356.9在审
发明人：荀位;刘娅璇;赵海涛;倪艺洋;肖定;夏文超;蔡艳;朱洪波 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-05-16 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： H04B7/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种车载智能反射表面辅助的反向散射通信系统，该系统包括：一个射频源，一个接收机，一个车载集中式智能反射表面和多个标签(设备)。其中，装载智能反射表面的车辆可在道路上移动，具备一定灵活性，且标签反向散射链路之间存在相互干扰。本发明旨在保证接收机接收标签信号的信干噪比SINR要求下，以最大化系统能量效率为目标，寻找车载智能反射表面在任意位置处的最优相移矩阵，进一步得到车载智能反射表面在其移动范围内的最优部署位置。
一种车载智能反射表面辅助反向散射通信系统

[发明专利]一种基于分段轨迹聚类的车辆下一个位置预测方法-CN202210598479.8在审
发明人：赵海涛;张烨华;荀位;夏文超;倪艺洋 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种基于分段轨迹聚类的车辆下一个位置预测方法，该方法包括以下步骤：S1：轨迹分割，给定车辆va原始轨迹序列其中，表示车辆va在tb时刻的经纬度坐标位置，提取出轨迹中的关键位置，即轨迹拐点，从而得到分段线性子轨迹，B为序列总数；S2：子轨迹聚类，对有相似特征的子轨迹进行分类，即对同一条道路或同一方向上距离和角度小于预设值的子轨迹进行聚类，并且获得每个簇中心点的位置与时间信息；S3：基于上述对历史轨迹数据的分段聚类结果，根据簇中心点移动时间差模型，其利用从经过的簇中心点到候选下一个簇中心点的最短移动时间和其实际移动时间差，进行下一个簇中心点预测，也即下一个位置预测。
一种基于分段轨迹车辆下一个位置预测方法

[发明专利]一种基于车辆聚类的缓存内容更新算法-CN202210534742.7在审
发明人：徐波;刘颖;杨凡;彭敏鑫;刘娅璇;崔燕茹;吴丰靖;高赟;张旭妍;邵鑫宇;谈宇浩;荀位;徐邦宁;徐卓然;孙文雪;王思洋;吕锦钰;赵海涛;张晖;夏文超;倪艺洋 -专利权人：南京卓云邮通科技有限公司
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： H04W40/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于车辆聚类的缓存内容更新算法，按照以下步骤进行：1)在具有移动性和随机性的车联网环境中，根据车辆在不同时刻的位置计算出车辆之间的夹角，并以移动方向为依据初始化车辆集群；2）基于改进K‑Medoids的聚类算法，根据车辆之间的欧式距离描述样本差异，并根据车辆之间的欧氏距离与缓存的内容种类进行聚类；3）结合内容相似度、当前时刻车辆的距离差异度以及速度差异度，进一步对每个簇中的所有车辆节点进行优先级评估，并选择评估值最高的车辆作为簇头；4）基于上述优化簇的划分以及簇头的选取来最小化内容传输的平均时延。该发明能够在大规模复杂的车联网业务场景下，大大的减少相同数据的重复传输，提升服务质量。
一种基于车辆缓存内容更新算法

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