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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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11 篇 专利

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6 篇 南京航空航天大学
2 篇 中国人民解放军国...
1 篇 东南大学
1 篇 北京邮电大学
1 篇 中国空间技术研究...

作者

6 篇 王书墨
6 篇 宋晓勤
4 篇 柴新越
4 篇 缪娟娟
2 篇 杜奕航
2 篇 张昕婷
2 篇 王合伟
2 篇 程梦倩
2 篇 陈权
2 篇 彭昱捷
2 篇 何攀峰
2 篇 陈勇
2 篇 钱鹏智
2 篇 张余
2 篇 雷磊
2 篇 王奎宇
2 篇 吴迪
1 篇 郝媛媛
1 篇 高晖
1 篇 缪中宇

语言

11 篇 中文

检索条件"主题词=用户信道分配"

共 11 条记录，以下是1-10 订阅

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面向移动边缘计算的最大增益导向的信道分配方法

面向移动边缘计算的最大增益导向的信道分配方法

引用

作者：许威钱玉蓉 211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

本发明公开了一种面向移动边缘计算的最大增益导向的信道分配方法，属于网络管理技术领域，在移动边缘计算系统模型中，研究信道分配策略对系统卸载时延和能耗的影响，并构建卸载优化问题，旨在最小化系统卸载损耗；计算每个用户的卸载... 详细信息

标准号: CN116367310A

本发明公开了一种面向移动边缘计算的最大增益导向的信道分配方法，属于网络管理技术领域，在移动边缘计算系统模型中，研究信道分配策略对系统卸载时延和能耗的影响，并构建卸载优化问题，旨在最小化系统卸载损耗；计算每个用户的卸载损耗，并确定每个用户的最佳信道；通过最大增益导向的分配策略在每一轮迭代中为具有最大卸载增益的用户分配信道，并将分配过的用户和信道从待分配用户集合和未被占用信道集合中删除，重复上述过程直至待分配用户集合为空；根据求得的用户信道分配策略，用户完成卸载。本发明的方法能够在降低实现复杂度的情况下获得较高的系统性能。

关键词：卸载用户集合最大增益分配计算系统模型网络管理技术信道分配策略用户分配信道用户信道分配最小化系统分配策略系统卸载系统性能信道分配信道集合优化问题最佳信道复杂度移动迭代构建时延信道能耗删除重复研究

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一种面向恶意干扰的无人机群动态频谱分配方法及系统

一种面向恶意干扰的无人机群动态频谱分配方法及系统

引用

作者：陈勇吴迪张余何攀峰杜奕航钱鹏智 210007 江苏省南京市秦淮区后标营18号

本发明涉及一种面向恶意干扰的无人机群动态频谱分配方法及系统，涉及无人机电磁频谱分配领域，包括：初始化干扰机的信道选择概率，根据当前时期的信道选择概率进行信道选择；初始化无人机用户信道分配概率，根据当前时隙τ的信道分配... 详细信息

标准号: CN114867029A

本发明涉及一种面向恶意干扰的无人机群动态频谱分配方法及系统，涉及无人机电磁频谱分配领域，包括：初始化干扰机的信道选择概率，根据当前时期的信道选择概率进行信道选择；初始化无人机用户信道分配概率，根据当前时隙τ的信道分配概率进行信道分配；计算自身效用；更新τ+1时隙的信道分配概率；判断无人机用户是否稳定，若稳定则结束，否则返回步骤“无人机根据当前时隙τ的信道分配概率进行信道分配”；干扰机根据效益函数更新Q值；干扰机根据玻尔兹曼分布规律更新信道选择概率；当干扰机的信道选择概率p_J(t+1)＝p_J(t)或者达到最大迭代次数，则结束。本发明中的上述方法能够在恶意干扰条件下实现无人机群的动态频谱分配。

关键词：信道分配信道选择概率干扰机动态频谱分配无人机群初始化更新用户信道分配电磁频谱分布规律干扰条件效益函数迭代返回分配

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信道分配方法、装置、电子设备及存储介质

信道分配方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：许文俊郝敏林兰高晖张治别志松 100876 北京市海淀区西土城路10号

本申请提供一种信道分配方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法，包括：确定目标通信网络；确定所述目标通信网络任一用户的通信参数，根据所述通信参数，确定第一干扰关系和第二干扰关系；根据所述第一干扰关系和所述第二干扰关系... 详细信息

标准号: CN117134875A

本申请提供一种信道分配方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法，包括：确定目标通信网络；确定所述目标通信网络任一用户的通信参数，根据所述通信参数，确定第一干扰关系和第二干扰关系；根据所述第一干扰关系和所述第二干扰关系，确定干扰超图，并根据所述干扰超图进行用户信道分配；其中，所述超图为动态超图。本申请根据超图对多元关系确定干扰关系矩阵，根据干扰关系矩阵进行信道分配，避免累积干扰的出现，实现更高效率的信道复用，并且，通过动态的超图着色算法进行信道分配，可以实现对于一直接入网络的用户分配信道结果不做处理，只对新接入的用户业务进行分析，由此避免了资源重复占用。

关键词：干扰关系信道分配干扰关系矩阵目标通信网络通信参数用户分配信道用户信道分配存储介质电子设备多元关系接入网络信道复用用户业务着色算法资源重复动态的高效率申请占用分析

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一种基于车路云协同的联合计算迁移和资源分配方法

一种基于车路云协同的联合计算迁移和资源分配方法

引用

作者：王书墨柴新越彭昱捷王合伟宋晓勤程梦倩陈权 210016 江苏省南京市江宁区将军大道29号

本发明公开了一种基于车路云协同的联合计算迁移和资源分配方法，移动边缘设备部署在路侧，利用深度强化学习优化策略获得最优的车用户无线接入方式、信道分配和发射功率联合优化策略，车用户通过选择合适的无线接入方式、发射功率和信... 详细信息

标准号: CN113543074B

本发明公开了一种基于车路云协同的联合计算迁移和资源分配方法，移动边缘设备部署在路侧，利用深度强化学习优化策略获得最优的车用户无线接入方式、信道分配和发射功率联合优化策略，车用户通过选择合适的无线接入方式、发射功率和信道，在满足计算迁移链路服务质量要求下，最小化系统时延。本发明使用深度确定性策略梯度算法可以有效解决车选择无线接入方式、用户信道分配和功率选择的联合优化问题，可以在一系列连续动作空间的优化中表现稳定。

关键词：无线接入方式发射功率联合优化迁移服务质量要求用户信道分配最小化系统边缘设备表现稳定功率选择连续动作强化学习梯度算法信道分配优化策略有效解决资源分配链路路侧时延信道确定性协同移动优化部署联合

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一种卫星通信系统的两阶段多维资源联合分配方法

一种卫星通信系统的两阶段多维资源联合分配方法

引用

作者：郝媛媛任术波辛宁张千缪中宇张鸿圆龚思龙周俊伟赵梓琪魏强 100194 北京市海淀区友谊路104号

本发明涉及一种卫星通信系统的两阶段多维资源联合分配方法，包括步骤：收集星上信息和用户信息；将U个用户聚类为B个用户簇，B个用户簇由B个波束进行覆盖；构建自监督学习网络模型，建立损失函数进行模型训练，将收集的用户信息输入到... 详细信息

标准号: CN116707610A

本发明涉及一种卫星通信系统的两阶段多维资源联合分配方法，包括步骤：收集星上信息和用户信息；将U个用户聚类为B个用户簇，B个用户簇由B个波束进行覆盖；构建自监督学习网络模型，建立损失函数进行模型训练，将收集的用户信息输入到优化好的自监督学习网络模型，输出波束级资源分配方案；基于近端策略优化算法建立行动网络和评价网络，形成并训练用户级资源分配模型，得到当前波束级资源分配方案配置下最优的用户信道分配决策。本发明能够大幅度提升资源分配的灵活性，在满足各波束动态流量需求的同时提高卫星的资源利用率，实现“按需覆盖、按需分配”。

关键词：波束资源分配网络模型卫星通信系统用户信道分配用户信息输入资源分配模型资源利用率按需分配策略优化动态流量多维资源方案配置联合分配模型训练损失函数用户聚类用户信息两阶段用户级覆盖构建近端算法网络监督输出卫星学习优化决策

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一种面向恶意干扰的无人机群动态频谱分配方法及系统

一种面向恶意干扰的无人机群动态频谱分配方法及系统

引用

作者：陈勇吴迪张余何攀峰杜奕航钱鹏智 210007 江苏省南京市秦淮区后标营18号

标准号: CN114867029B

关键词：信道分配信道选择概率干扰机动态频谱分配无人机群初始化更新用户信道分配电磁频谱分布规律干扰条件效益函数迭代返回分配

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一种采用深度确定性策略梯度算法的5G车联网V2V资源分配方法

一种采用深度确定性策略梯度算法的5G车联网V2V资源分配方法

引用

作者：王书墨宋晓勤柴新越缪娟娟王奎宇 210016 江苏省南京市御道街29号

本发明提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的车对车(V2V)通信资源分配方法，V2V通信使用网络切片技术接入5G网络，利用深度强化学习优化策略获得最优的V2V用户信道分配和发射功率联合优化策略，V2V用户通过选择合适的发射功率和... 详细信息

标准号: CN112995951B

本发明提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的车对车(V2V)通信资源分配方法，V2V通信使用网络切片技术接入5G网络，利用深度强化学习优化策略获得最优的V2V用户信道分配和发射功率联合优化策略，V2V用户通过选择合适的发射功率和信道，来降低V2V链路之间的相互干扰，在满足链路延迟约束下，最大化V2V链路的系统总吞吐量。本发明使用DDPG算法可以有效解决V2V用户信道分配和功率选择的联合优化问题，可以在一系列连续动作空间的优化中表现稳定。

关键词：用户信道分配发射功率联合优化链路算法通信资源分配系统总吞吐量表现稳定功率选择连续动作链路延迟强化学习切片技术优化策略有效解决最大化信道确定性网络通信优化

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一种基于车路云协同的联合计算迁移和资源分配方法

一种基于车路云协同的联合计算迁移和资源分配方法

引用

作者：王书墨柴新越彭昱捷王合伟宋晓勤程梦倩陈权 210016 江苏省南京市江宁区将军大道29号

标准号: CN113543074A

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一种基于深度强化学习的低时延高可靠性V2V资源分配方法

一种基于深度强化学习的低时延高可靠性V2V资源分配方法

引用

作者：缪娟娟宋晓勤王书墨张昕婷雷磊 210016 江苏省南京市御道街29号

本发明提出的一种基于深度强化学习的低时延高可靠性资源分配方法，考虑了处于基站覆盖范围外的NR‑V2X侧链资源分配，其中车辆根据自己观测到的信息以及在训练阶段得到的Q网络调度5G网络中供V2V用户使用的URLLC切片资源。为了最大化V2V... 详细信息

标准号: CN112954651B

本发明提出的一种基于深度强化学习的低时延高可靠性资源分配方法，考虑了处于基站覆盖范围外的NR‑V2X侧链资源分配，其中车辆根据自己观测到的信息以及在训练阶段得到的Q网络调度5G网络中供V2V用户使用的URLLC切片资源。为了最大化V2V通信的能量效率，并且保证通信的可靠性以及时延要求，提出了一种使用集中式训练、分布式执行的深度强化学习架构，借助DDQN学习方法训练出满足上述要求的模型。将资源分配问题中目标和约束的建模都转化为深度强化学习中收益的设计，可以有效解决V2V用户信道分配和功率选择的联合优化问题，可以在一系列连续动作空间的优化中表现稳定。

关键词：强化学习资源分配用户信道分配资源分配问题分布式执行目标和约束表现稳定高可靠性功率选择基站覆盖联合优化连续动作能量效率网络调度训练阶段用户使用有效解决低时延集中式最大化侧链建模切片通信架构观测收益转化优化网络保证学习

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一种采用深度确定性策略梯度算法的5G车联网V2V资源分配方法

一种采用深度确定性策略梯度算法的5G车联网V2V资源分配方法

引用

作者：王书墨宋晓勤柴新越缪娟娟王奎宇 210016 江苏省南京市御道街29号

标准号: CN112995951A

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