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[发明专利]一种基于NOMA-MEC的上行能效最小化的功率分配方法-CN202011474979.8有效
发明人：徐友云;李大鹏;蒋锐 -专利权人： 南京爱而赢科技有限公司
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H04W52/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于NOMA‑MEC的上行能效最小化的功率分配方法，对于MEC‑NOMA系统中最小化能效的问题，首先采用约束松弛方法将本地计算中能量消耗问题转换成一个关于卸载比例的凸问题。其次对于上行传输中的能量消耗问题，使用二次函数转化的方法将其转换成一个关于功率的凸问题，进而得到各个辅助变量和功率分配的表达式。最后以最小化系统总能效为目标，提出一种迭代优化算法，得到每个用户上行传输中的最优功率分配。本方法与传统的方法相比，能够得到最小的能耗，且与OFDM传输方式相比能够得到较好的性能。
一种基于 noma mec 上行能效最小化功率分配方法

[发明专利]反向散射通信网络基于传输公平的吞吐量优化方法-CN202011443681.0有效
发明人：徐友云;李大鹏;蒋锐 -专利权人： 南京爱而赢科技有限公司;南京南邮通信网络产业研究院有限公司
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： H04B7/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种无线供电反向散射通信网络基于传输公平的吞吐量优化方法，在本方法中所有无线设备都含有BC和HTT模块，在无线设备WDi反向散射时，其他无线设备可以获取能量，反向散射和信息传输以时分多址的方式被分配到两个不同的时隙，充分利用整个时间块反射/传输信息，有效地提高了系统吞吐量。系统的FAP工作在全双工模式下，可以同时接收信息和辐射RF信号。本发明定义基于传输公平的吞吐量优化问题，提出有效算法得到最优的时间分配。通过给远处的无线设备更多时间反向散射，减少近处无线设备传输信息的时间，从而让不同信道状态的无线设备获得相等的吞吐量。仿真结果验证了在传输公平的条件下，所提议方案能实现更高的吞吐量。
反向散射通信网络基于传输公平吞吐量优化方法

[发明专利]一种基于贝叶斯调参支持向量机的联合波束分配方法-CN202011115056.3有效
发明人：徐友云;李大鹏;蒋锐 -专利权人： 南京爱而赢科技有限公司
申请日： 2020-10-19 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： H04W72/044 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于贝叶斯调参支持向量机的联合波束分配方法，首先产生待选波束分配方案空间，然后随机或依据相近的历史分配记录中挑选方案生成初始波束分配方案集合；应用于蜂窝移动通信系统，得到系统对方案的评价，打标签以生成训练样本；使用贝叶斯超参数优化方法结合交叉验证进行参数选优，然后利用支持向量机机器学习算法对(方案，标签)格式的训练样本进行学习，得出相应的约束条件；最后使用波束方案选优算法，结合得到的约束条件，在波束方案空间内筛选波束分配方案以生成下一个波束分配方案集合。本发明解决了现有技术存在的波束分配匹配度低，分配效率低的技术问题，在保证准确率的同时还具有较高的实时性。
一种基于贝叶斯调参支持向量联合波束分配方法

[实用新型]一种多通道chirp信号终止频率点检测装置-CN202123255406.9有效
发明人：徐友云 -专利权人： 南京爱而赢科技有限公司
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G01R23/02 文献下载
摘要：本实用新型涉及chirp信号频率检测装置技术领域，具体为一种多通道chirp信号终止频率点检测装置，包括检测装置，所述检测装置的一侧设有传输线，所述检测装置的顶端设有顶壳，所述检测装置的底端设有底壳，所述底壳上设有紧固机构，所述紧固机构包括紧固槽以及对接槽，所述紧固槽的两侧顶端开设有调节槽，所述紧固槽的一端两侧设有固定槽，所述紧固槽上设有紧固板，所述调节槽上设有卡条，所述卡条的底端连接所述紧固板，所述卡条的顶端设有卡块，解决了现有的Chirp信号检测装置防护效果较差，而且装有防护机构的检测装置在使用时，拆装防护机构需要使用工具进行操作，步骤较为繁琐，不方便拆卸的问题。
一种通道 chirp 信号终止频率检测装置

[实用新型]一种线性调频信号的时延估计装置-CN202123270308.2有效
发明人：徐友云 -专利权人： 南京爱而赢科技有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： H05K5/02 文献下载
摘要：本实用新型涉及估计装置技术领域，具体为一种线性调频信号的时延估计装置，包括机体盒、底座以及风扇，所述底座上设有盛放槽，所述夹持装置包括夹持板以及缓冲座，所述缓冲座安装在盛放槽的内壁上，所述缓冲座上设有缓冲槽，所述缓冲槽的内部设有弹簧，所述弹簧的另一端设有缓冲杆，所述缓冲杆的另一端连接夹持板的背部，通过设有的紧固垫以及夹持装置，方便对不同尺寸的机体盒进行固定，结构简单，安装方便，所述支撑杆之间设有连接杆，所述风扇位于底座的下端，所述风扇的输出端与出风口连通，所述风扇的下端设有控制盒，所述控制盒与温度传感器以及风扇之间分别通过电信号连接，通过设有的风扇，还能给机体盒提供一个风力散热的效果。
一种线性调频信号估计装置

[发明专利]高铁场景下分布式天线系统缓存约束的功率优化方法-CN201910401197.2有效
发明人：徐友云;余蜜;王小明 -专利权人：南京邮电大学;南京爱而赢科技有限公司
申请日： 2019-05-15 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： H04W4/42 文献下载
摘要：本发明提出了一种高铁场景下分布式天线系统缓存约束的功率优化方法，包括以下步骤：功率分配策略；设置拉格朗日乘子范围；确定可达信道容量值；计算缓存数据量；计算平均发射功率和平均信道容量；最优化判决。本发明在分布式天线系统下能够根据列车与基站之间实时变化的无线传输速率与列车上接入点处恒定的数据到达率之间的关系动态分配功率，即在满足缓存区和时延的要求下最小化系统发射功率，进而降低整个系统的功耗。
场景分布式天线系统缓存约束功率优化方法

[发明专利]基于历史信息动态变换分数阶傅里叶阶次的索引调制方法-CN201911366012.5有效
发明人：徐友云;金超越;威力 -专利权人：南京邮电大学;南京爱而赢科技有限公司;南京南邮通信网络产业研究院有限公司
申请日： 2019-12-26 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：本发明公开一种基于历史信息动态变换分数阶傅里叶阶次的索引调制方法，基站将覆盖的周而复始的路段按照环境信息划分为多个路段，在每一个路段有一个分数阶傅里叶变换的阶次；数据通过索引调制后进行分数阶傅里叶变换；接收端经过分数阶傅里叶反变换还原数据；通过调整分数阶傅里叶变换阶次的选择使得系统具有良好的抗子载波间干扰能力；初始通信时分数阶傅里叶变换的阶次由历史信息决定，后续的分数阶傅里叶变换阶次由本次环境信息决定。本发明能够提高索引调制系统对抗多普勒频移的能力，从而提高整个系统的性能，减少在高速情况下由于多普勒导致的多载波正交性的破坏。
基于历史信息动态变换分数阶傅里叶阶次索引调制方法

[发明专利]基于用户请求可能性与时空特性的新型内容缓存部署方案-CN202110497580.X在审
发明人：徐友云;李大鹏;蒋锐 -专利权人： 南京爱而赢科技有限公司
申请日： 2021-05-08 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： H04W28/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于用户请求可能性与时空特性的新型内容缓存部署方案，本发明的边缘缓存策略同时考虑了用户请求行为与用户对请求内容的满意度信息，既能反映用户点击行为又能反映用户对内容的满意程度，更符合用户需求，本发明在总体缓存命中率上的性能略优于现存缓存方案，但是在本发明中提出的缓存方案评估指标CSR上的性能显示出显著优势。
基于用户请求可能性时空特性新型内容缓存部署方案

[发明专利]面向高移动性无线通信系统的三符号空间调制传输方法-CN201910675026.9有效
发明人：徐友云;王武同;王小明 -专利权人：南京南邮通信网络产业研究院有限公司;南京爱而赢科技有限公司
申请日： 2019-07-25 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向高移动性无线通信系统的三符号空间调制传输方法，包括以下步骤：1)根据系统初始参数和单符号、双符号的调制阶数，计算单符号的信息传输速率和双符号的信息传输速率，根据上述两种信息传输速率对输入信息比特进行分割；2)将分割后的单符号信息比特采用SM技术映射，双符号信息比特采用DSM技术映射，构造发射信号向量空间，通过发射端射频链路发射；3)接收端接收发射信号，通过最大似然检测算法确定符号索引参数和天线索引参数，恢复原始发射信号。本发明针对高移动性环境中的通信需求，做到最大数据传输速率、接收机计算复杂度、平均比特错误概率良好的性能折衷。
面向移动性无线通信系统符号空间调制传输方法

[发明专利]权重速率最优的下行MIMO-NOMA功率分配方法-CN201910444289.9有效
发明人：徐友云;申瑞娟;王小明 -专利权人：南京邮电大学;南京爱而赢科技有限公司
申请日： 2019-05-27 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： H04B7/0426 文献下载
摘要：本发明提出了一种权重速率最优的下行MIMO‑NOMA功率分配方法，包括以下步骤：用户根据信道矩阵进行奇异值分解，并结合最大比值合并得到各用户簇间干扰的迫零向量；基站初始化各用户的功率以及权重因子值，应用拉格朗日对偶转换和二次转换方法获得各辅助变量表达式以及功率分配因子的表达式；以最优加权系统速率为目标，通过迭代运算获得最优功率分配因子。本发明在进行迭代运算时能够快速收敛，得到最优功率分配方案，与传统MIMO‑OMA和平均功率分配MIMO‑NOMA方案相比，本发明能够提升系统加权总速率。
权重速率最优下行 mimo noma 功率分配方法

[发明专利]一种应用于蜂窝网络的基于深度强化学习的动态多信道接入方法-CN202011055360.3有效
发明人：徐友云;李大鹏;蒋锐 -专利权人： 南京爱而赢科技有限公司;南京南邮通信网络产业研究院有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： H04W16/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于蜂窝网络的基于深度强化学习的动态多信道接入方法，其技术方案要点是包括提供信道分配系统以及若干用户终端，信道分配系统与用户终端通信连接；信道分配系统内配置有遵循部分可观测马尔可夫链的动态多信道模型，动态多信道模型根据当前时隙的各信道状态通过最优策略算法计算下一时隙的最优信道分配方式，最优策略算法通过深度强化学习方法进行训练优化。该方法通过深度强化学习避免了庞大的指数级计算量，在保证用户终端通信质量的前提下，使得用户终端可以快速接入最优信道，提高频谱利用率。
一种应用于蜂窝网络基于深度强化学习动态信道接入方法

[发明专利]基于位置公平的毫米波高铁车地通信稳定波束成形方法-CN201910383020.4有效
发明人：徐友云;尹惠;蒋锐;李大鹏 -专利权人：南京邮电大学;南京爱而赢科技有限公司
申请日： 2019-05-09 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：本发明公开了基于位置公平的毫米波高铁车地通信稳定波束成形方法，包括以下步骤：步骤一：构建交错冗余覆盖网络架构；步骤二：建立发射波束宽度优化问题；步骤三：确定波束分配方案：根据发射波束宽度优化问题，计算出车载移动中继节点在基站覆盖范围内各点处所需的发射波束宽度和对应的波束边界点位置；步骤四：切换最佳服务波束：通过列车的定位系统获得列车在当前时刻的位置信息，根据波束分配方案中获得的发射波束宽度和波束边界点位置以及列车的位置信息为车载移动中继节点切换最佳的服务波束；步骤五：计算该列车通信系统的波动因子和中断概率。本发明具有能提升高铁无线通信系统数据传输的稳定性，还能保证具有较低的通信中断概率的优点。
基于位置公平毫米波高铁车通信稳定波束成形方法

[发明专利]一种采用共面波导馈电的超宽带贴片天线及其制备方法-CN202011472424.X在审
发明人：徐友云;李大鹏;蒋锐 -专利权人： 南京爱而赢科技有限公司
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： H01Q9/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用共面波导馈电的超宽带贴片天线，包括辐射贴片、介质基板和金属地板；金属地板设置在介质基板上，金属地板上开设有谐振腔；辐射贴片设置在谐振腔内。本发明的贴片天线在2GHz到20GHz频带内实现超宽带宽，相比同工作频带的喇叭天线、Vivaldi天线等，本设计结构简单易于加工实现，尺寸较小且采用共面波导馈电，易于与其他有源、无源器件连接，易于集成在微波电路中，所采用的介质材料均易于获得，具有较强的实用意义。
一种采用波导馈电宽带天线及其制备方法

[发明专利]一种小型超宽带圆极化平面螺旋天线-CN202011475141.0在审
发明人：徐友云;李大鹏;蒋锐 -专利权人： 南京爱而赢科技有限公司
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： H01Q11/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种小型超宽带圆极化平面螺旋天线，包括作为天线的辐射单元的自补型复合螺旋结构和进行馈电的微带渐变巴伦结构；微带渐变巴伦结构为双面结构，由两条不平衡的微带线渐变为平衡的平行双线，渐变过程中实现了阻抗的变换；所述微带渐变巴伦结构的不平衡端向下延伸至反射器。本发明的天线在2‑18GHz工作频带内保持着稳定的辐射特性，天线的阻抗带宽达到了150％(2‑18GHz)，驻波比小于2，天线在工作带宽内(2‑18GHz)保持着优秀的圆极化特性，轴比小于3dB。在保证天线辐射特性、阻抗带宽、轴比带宽的基础上，对天线的平面尺寸和剖面尺寸都进行了缩减，达到了小型化的特性。
一种小型宽带极化平面螺旋天线

[发明专利]一种基于模型驱动深度学习的多用户MIMO接收方法-CN202011490488.2在审
发明人：徐友云;李大鹏;蒋锐 -专利权人： 南京爱而赢科技有限公司;南京南邮通信网络产业研究院有限公司
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型驱动深度学习的MIMO接收方法，包括：S1、将接受的导频信号yp输入至最小二乘信道估计器进行初始化信道估计，然后将最小二乘得到的估计结果，送到全连接的神经网络来获得更精确的信道信息S2、将接收的数据信号yd和S1获得的信道信息作为迫零信号检测器的输入，得到初始化的信道检测结果，再将初始化的信道检测结果送入一个展开投影梯度算法的神经网络中来进一步提高信号检测的结果；S3、通过对信道估计和信号检测内神经网络的训练来获得最佳的网络参数。本发明通过将深度神经网络与通信模型结合，大大减小了网络所需的训练参数，提高了训练速度，并且检测性能高。
一种基于模型驱动深度学习多用户 mimo 接收方法

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