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[发明专利]导航欺骗信号的检测方法、装置和导航接收机-CN201910578005.5有效
发明人：陈曦;詹亚锋;张冠群;匡麟玲 -专利权人：清华大学;上海清申科技发展有限公司
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G01S19/21 文献下载
摘要：本申请提供了一种导航欺骗信号的检测方法、装置和导航接收机，属于无线电导航技术领域，该方法包括：获取测向基线的载波相位差，测向基线的矢量和导航信号的方向矢量；根据测向基线的载波相位差，测向基线的矢量和导航信号的方向矢量确定该导航卫星与该通信卫星之间的距离差异值；若该距离差异值大于或等于预设的门限值，则确定该导航信号为导航欺骗信号。通过本申请实施例能够有效地检测出导航接收机接收到的导航信号是正常的导航信号还是导航欺骗信号，这样将检测出的导航欺骗信号剔除，根据剩余的正常的导航信号进行定位，能够降低导航欺骗信号对通信卫星的导航安全的威胁。
导航欺骗信号检测方法装置接收机

[发明专利]一种宽带卫星通信系统导航服务方法、系统和介质-CN202210030890.5有效
发明人：陈曦;匡麟玲;魏齐辉;姜春晓;晏坚;詹亚锋 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： H04B7/185 文献下载
摘要：本发明涉及一种宽带卫星通信系统导航服务方法、系统和介质，包括以下步骤：基于获得的初定位和初定向信息，卫星地面通信终端与宽带卫星通信系统内的其中一个卫星建立波束聚焦的星地卫星通信，并将该卫星称为主卫星；卫星地面通信终端向地面运控中心请求导航定位服务数据包；地面运控中心在宽带卫星通信系统内选择一组辅助卫星，并向卫星地面通信终端发送导航辅助信息；基于导航定位服务数据包，主卫星和辅助卫星定期地向卫星地面通信终端发送导航测量突发包；基于导航辅助信息，卫星地面通信终端接收主卫星和辅助卫星发送的导航测量突发包并实现导航定位。本发明可以广泛应用于卫星导航领域。
一种宽带卫星通信系统导航服务方法介质

[发明专利]高动态卫星通信信号捕获方法、装置、介质及计算设备-CN202110628819.2有效
发明人：姜春晓;匡麟玲;王佳蔚 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G01S19/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种高动态卫星通信信号捕获方法、装置、介质及计算设备，其包括：对终端发送给卫星的信号进行采样，设置移动观测窗得到可观察序列；将可观察序列输入多普勒消除环路进行迭代计算，得到和判断多普勒消除环路计算的当前迭代次数是否大于总迭代次数，大于则进入消息传递环路，迭代计算以作为初始值进行码字约束环路迭代计算，得到判断码字约束环路当前迭代次数是否大于循环总迭代次数；大于则判断l是否大于lmax，若l大于lmax，则根据得到判决矩阵，通过判决矩阵得到估计的m序列的初始状态；进行捕获判决，捕获成功，反之捕获失败，返回将移动观测窗口移动到下一个观测位置，重新进行捕获。
动态卫星通信信号捕获方法装置介质计算设备

[发明专利]卫星系统用频方向性特征估计方法、系统、设备和介质-CN202210696821.8在审
发明人：靳瑾;任子轩;晏坚;匡麟玲 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： H04B7/185 文献下载
摘要：本发明涉及一种卫星系统用频方向性特征估计方法、系统、设备和介质，包括以下步骤：基于地面接收设备获取感知结果，并计算得到由等增益波束范围边缘位置组成的初步边缘位置集合；确定多参数待拟合关系，并基于初步边缘位置集合得到初步用频方向性特征；基于得到的初步用频方向性特征对初步边缘位置集合进行更新，并返回上一步骤继续拟合，直至满足设计精度要求后，得到最终的卫星系统用频方向性特征。本发明操作简单，能够保证在低计算复杂度情况下完成，可保证快速收敛，卫星系统、地面系统需付出的代价很小。因此，可以广泛应用于移动通信中卫星通信系统技术领域。
卫星系统方向性特征估计方法设备介质

[发明专利]卫星边缘计算资源分配方法及装置-CN202110607889.X有效
发明人：姜春晓;匡麟玲;李朕 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种卫星边缘计算资源分配方法及装置，该方法采用TMF机制或EMF机制实现资源分配，包括：生成卖方候选集；生成买方候选集：选取满足比卖方要价和阈值都要高的投标价，并将满足投标价格而组成的集合定义为买方候选集；对每个卖方计算其分配规则，生成买卖交易对集合；当一个买方仅选择一个卖方时，通过卫星广播删除已中标的投标信息，以避免重复投标；若是一个买方选择多个卖方的场景，则跳过此过程；针对每一个成交对计算其支付规则，完成资源分配。本发明有效的解决了网络边缘中的资源分配问题，实现了有限的计算资源合理地分配给海量IoT用户，增加了资源提供者与资源需求者之间的成功交易对；可以广泛在卫星通信技术领域中应用。
卫星边缘计算资源分配方法装置

[发明专利]高动态卫星通信多用户检测方法、系统、介质及计算设备-CN202111360302.6有效
发明人：姜春晓;匡麟玲;王佳蔚 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： H04B7/185 文献下载
摘要：本发明涉及一种高动态卫星通信多用户检测方法、系统、介质及计算设备，其包括：将接收端接收到的已知时间偏差的多用户连续时间信号分别经匹配滤波器，得到对应的多个离散时间信号；基于对数似然比消息将用户三维因子图的中间层用户的离散时间信号进行干扰消除环路计算，得到多普勒频偏的信道函数；基于信道函数和可靠度信息将用户三维因子图中底层用户的离散时间信号进行多普勒消除环路计算，得到信道函数节点到码片节点传递的消息基于消息将用户三维因子图中顶层用户的离散时间信号进行LDPC译码环路计算，得到LDPC校验节点传递到码片节点的对数似然比消息，以及从码片节点传递到信道函数节点的可靠度信息，并生成每个用户的传输序列。
动态卫星通信多用户检测方法系统介质计算设备

[发明专利]一种基于multi-agent强化学习的宽带自组织网资源决策方法-CN202110551509.5有效
发明人：张树英;赵旭;倪祖耀;匡麟玲 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-05-20 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： H04W72/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于multi‑agent深度强化学习的宽带自组织网络无线资源决策方法，首先，利用相同无线资源传输不同占比节点业务对全网所产生的价值不同这一特性来建立资源决策问题的约束优化模型。然后，将该模型转化为multi‑agent强化学习决策过程，从而构建了基于该模型的多用户分布式无线资源决策的深度学习框架，用所提出模型的优化目标作为奖励对所有agent进行集中训练。最后，通过将该深度学习框架训练的agent加载到网络对应的分布式节点上进行分布式执行，实现了各节点仅依赖局部信息就能实现具有全局意识的无线资源决策。
一种基于 multi agent 强化学习宽带组织资源决策方法

[发明专利]基于区块链的星地网络资源共享架构系统及其运行方法-CN202110569727.1有效
发明人：张树英;倪祖耀;匡麟玲 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： H04B7/185 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区块链的星地网络资源共享架构及其服务运行方法，所述共享架构包括卫星通信层系统、地面接入系统和区块链系统，涉及卫星运营商、卫星用户及地面非卫星用户三方；所述服务运行方法借助区块链技术激励普通地面卫星终端参与无通信基础设施支持的地面通信设备连网过程，通过智能合约营造卫星用户与普通地面用户的资源共享交易环境，构建该融合网络的分散卫星通信资源交易模型，采用侧链和基于卫星广播特性的区块链模型解决了终端算力和存储能力不足、公有链昂贵的交易手续费不适合频繁小额交易等问题。
基于区块网络资源共享架构系统及其运行方法

[发明专利]信号解调方法、装置、设备、介质及产品-CN202210212419.8在审
发明人：倪祖耀;林志远;陈振;匡麟玲 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： H04L27/38 文献下载
摘要：本申请公开了信号解调方法、装置、设备、介质及产品。方法包括：接收到多跳信号时，获取多跳信号的跳频参数和编码参数，并构建因子图模型；利用最大似然估计算法和每跳信号对应的导频符号，确定每跳信号的相位值；基于相位值对每跳信号进行相位补偿，得到补偿信息；基于补偿信息和预设星座图，确定每跳信号的编码比特和编码比特的对数似然比信息；向译码器输入对数似然比信息，输出编码比特的后验信息；根据编码比特的后验信息和因子图模型，确定每跳信号的相位结果；将相位值更新为相位结果，并返回基于相位值对每跳信号进行相位补偿，得到补偿信息的步骤，直至迭代次数等于N，并确定第N次迭代时译码器输出的编码比特的后验信息为解调结果。
信号解调方法装置设备介质产品

[发明专利]一种动态卫星通信系统信号跟踪方法及装置-CN202011121274.8有效
发明人： 匡麟玲;姜春晓;王佳蔚 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-10-19 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：本发明提供了一种动态卫星通信系统信号跟踪方法及装置，涉及卫星通信的技术领域，包括：获取卫星发送的目标信号，其中，目标信号为信源数据经过预处理后得到信号；计算目标信号的多普勒频偏值，并利用多普勒频偏值对目标信号进行补偿，得到补偿后的目标信号；利用三阶跟踪环路计算补偿后的目标信号的码环路相位差和跟踪频率变化误差，并利用码环路相位差和跟踪频率变化误差对补偿后的目标信号进行同步，得到同步信号；对同步信号依次执行解扰处理、解交织处理和解码处理，以实现对卫星的跟踪，解决了现有技术中多普勒效应对卫星通信的影响的技术问题。
一种动态卫星通信系统信号跟踪方法装置

[发明专利]一种LDPC译码方法和装置-CN202210173588.5在审
发明人：殷柳国;胡卓君;陈钊;匡麟玲 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： H03M13/11 文献下载
摘要：一种LDPC译码方法和装置，应用于译码输入为硬判决的空间激光通信系统，方法包括：把硬判决输入信息映射为初始似然比信息；根据硬判决输入信息计算校验方程的校验结果，并根据该校验结果调整所述初始似然比信息；利用调整后的初始似然比信息和软判决译码算法进行迭代译码，得到译码结果。
一种 ldpc 译码方法装置

[发明专利]一种软件定义网络多级流表压缩方法及系统-CN202110882112.4有效
发明人：晏坚;王帅;刘凯;匡麟玲 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-08-02 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： H04L45/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种软件定义网络多级流表压缩方法及系统，其特征在于，该方法包括以下内容：1)获取交换机的规则集合，并将规则集合的匹配字段进行拆分，确定初始的多级流表；2)确定多级流表的级数是否满足预先设定的流表级数约束，若满足，则输出该多级流表为最终的压缩结果，完成多级流表的压缩；否则，进入步骤3)；3)寻找多级流表中合并后存储冗余增加最小的两个子流表作为待合并子流表，将待合并子流表合并后的新子流表添加至多级流表中，并从多级流表中移除待合并子流表后，进入步骤2)，本发明可以广泛应用于软件定义网络领域中。
一种软件定义网络多级压缩方法系统

[发明专利]一种考虑业务优先级的多信道接入建模及分布式实现方法-CN202210158814.2在审
发明人：张树英;倪祖耀;匡麟玲;赵旭 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： H04W74/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种考虑业务优先级的多信道接入建模及分布式实现方法，基于一个考虑业务优先级分类的通用缓存队列模型，结合相同无线资源传输不同优先级业务对全网所产生的效益不同这一特性，建立了新的网络效益最大化约束优化模型；将该模型转化为Multi‑agent强化学习决策过程，从而构建了基于该模型的多链路分布式动态信道接入的深度学习框架，用所建立模型的优化目标作为奖励对所有Agent进行集中训练，得到了相应的分布式动态信道接入方法；通过将该深度学习框架训练的Agent加载到链路发射机上进行分布式执行，可实现各链路仅利用局部观测就能实现具有全局业务优先级平衡效果的动态频谱接入决策。
一种考虑业务优先级信道接入建模分布式实现方法

[发明专利]一种星载导航接收机的空域滤波方法、系统、设备和介质-CN202111677230.8在审
发明人：陈曦;魏齐辉;高永;张金龙;匡麟玲;詹亚锋 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G01S19/25 文献下载
摘要：本发明涉及一种星载导航接收机的空域滤波方法、系统、设备和介质，方法包括以下步骤：获取本历元宿主卫星位置和导航卫星位置；利用所得本历元宿主卫星位置和导航卫星位置估算导航信号的到达方向和功率衰减系数；利用导航信号到达方向和功率衰减系数，计算或查表得到波束成形权重系数；根据波束成形权重系数和接收到的导航信号相关得到合路信号，并输出用以后续处理。本发明采用的空域滤波方法，通过迭代法计算拉格朗日乘子进而确定波束成形权重系数，通过仿真结果可知本发明提出的空域滤波方法能够有效提升信干比，因此，本发明可以广泛应用于无线电导航技术领域。
一种导航接收机空域滤波方法系统设备介质

[发明专利]一种基于多智能体强化学习的动态跳波束与波束带宽分配方法-CN202111527204.7在审
发明人：倪祖耀;林志远;张树英;匡麟玲 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： H04W72/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多智能体强化学习的动态跳波束与带宽分配方法，通过每个智能体负责一个卫星波束的照射方向或者波束的带宽大小，各智能体之间协作完成动态跳波束与带宽分配任务。该方法既有效利用了波束资源的时、空、频三个自由度，又相较于单智能体强化学习降低了决策空间的复杂度，在吞吐率以及时延公平性方面性能优异，且具有一定的鲁棒性。
一种基于智能强化学习动态波束带宽分配方法

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