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]多无线体域网共存情况下的资源分配方法-CN202310682085.5在审
  • 胡封晔;王铭阳;凌壮;贾涤非;那顺乌力吉;陈明晖;马军 - 吉林大学
  • 2023-06-09 - 2023-08-11 - H04W72/0446
  • 本发明涉及无线通信技术领域,具体涉及一种多无线体域网共存情况下的资源分配方法,包括以下步骤:构建基于信息能量双向传输的多无线体域网系统模型,多无线体域网系统模型中包含预先布置的用于无线供能的射频能量源、多个可自由移动的无线体域网和配有边缘服务器的AP;构建多无线体域网共存情况下,无线体域网系统模型内的信息与能量传输协议;基于传输协议选择向量a、传感器发射功率分配比参数ρij以及时隙顺序P构建总体优化模型;基于总体优化模型求解多无线体域网系统模型的最优配置,得到最优传输策略。本发明保证信息传输和能量传输的高可靠性,尤其是重要信息的高可靠传输。
  • 无线体域网共存情况资源分配方法
  • [发明专利]一种无线网络中异步联邦学习方法-CN202310460800.0在审
  • 胡封晔;郑嘉宁;刘小兰;凌壮;那顺乌力吉;陈明晖;马军 - 吉林大学
  • 2023-04-26 - 2023-07-25 - G06N20/00
  • 本发明涉及联邦学习技术领域,具体涉及一种无线网络中异步联邦学习方法,包括:构建包括N个用户和一个基站的基于联邦学习的无线网络系统架构;在每轮训练开始时,基站对用户进行分组,并选择每组通信链路状态最好的用户作为“header”,将全局模型发送给每组的“header”;每组的“header”将全局模型发送给给定用户,进行本地模型的训练;各“header”按预设规则对训练完成的组内用户进行调度,接收被调度用户上传的本地模型进行聚合,生成组模型;各“header”将生成的组模型同步上传到基站,基站再对各个组模型进行聚合,生成全局模型。本发明考虑无线网络中复杂的信道环境,提高模型的训练精度。
  • 一种无线网络异步联邦学习方法
  • [发明专利]一种基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法-CN202210730727.X在审
  • 胡封晔;贾涤非;凌壮;金驰;刘坦炟;熊磊;李海龙;李丞;李晓明;李彬 - 吉林大学
  • 2022-06-24 - 2022-10-21 - H04W72/08
  • 本发明提供了一种基于信息新鲜度的高铁通信无线资源分配方法,包括:构建高铁各节车厢之间以及各车厢与轨道旁基站之间的通信网络系统架构,系统中包含一列高铁与一个基站;设计了具有信息新鲜度业务质量需求的高铁无线通信功率和频谱资源分配算法,对信息新鲜度指标进行分析和定式,设计功率和频谱资源分配优化问题,求解最优的功率分配和频谱分配解,获得最优无线资源分配策略。本发明针对高铁通信异构的服务质量需求、有限的带宽导致的频谱资源短缺等现状,提出具有信息新鲜度感知性能的功率和频谱资源分配方法,能够在满足不同通信链路传输性能的同时,提升高铁与基站之间通信链路的吞吐量,为高铁无线资源管理提供了高效可靠的通信手段。
  • 一种基于信息新鲜铁通无线资源分配方法

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