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公开(公告)号：CN106209197B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201610555665.8
申请日：2016-07-15
Applicant: 复旦大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/0452 , H04B7/0456
Abstract: 本发明属于通信信号处理技术领域，公开了一种存在任意数目成形约束条件下的多用户多天线下行链路系统的发射波束成形方法和装置。本发明方法中：在每个时隙中，发射节点随机产生若干成形辅助符号，针对每个信息数据符号和每个成形辅助符号，发射节点均设计波束成形矢量；为方便起见，称对应于用户数据符号的波束成形矢量为信息波束矢量，称对应于成形辅助符号的波束成形矢量为成形波束矢量；限制针对每个用户的成形波束矢量处于该用户下行信道的正交零空间。通过本发明的发射波束成形设计方法，可以取得在任意成形约束条件时半正定松弛所给出的最优线性波束成形性能。
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公开(公告)号：CN106209197A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610555665.8
申请日：2016-07-15
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于通信信号处理技术领域，公开了一种存在任意数目成形约束条件下的多用户多天线下行链路系统的发射波束成形方法和装置。本发明方法中：在每个时隙中，发射节点随机产生若干成形辅助符号，针对每个信息数据符号和每个成形辅助符号，发射节点均设计波束成形矢量；为方便起见，称对应于用户数据符号的波束成形矢量为信息波束矢量，称对应于成形辅助符号的波束成形矢量为成形波束矢量；限制针对每个用户的成形波束矢量处于该用户下行信道的正交零空间。通过本发明的发射波束成形设计方法，可以取得在任意成形约束条件时半正定松弛所给出的最优线性波束成形性能。
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公开(公告)号：CN114785641B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210266626.1
申请日：2022-03-17
Applicant: 复旦大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , H04B17/391
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体为一种毫米波MIMO系统下基于张量分解的数据辅助时变信道估计方法。本发明利用张量的多维特性对接收信号和信道进行建模，在使用导频的两阶段信道估计方法的基础上，使用调制后的数据符号代替部分导频信息，实现对信道角度的估计，并通过对多组估计信息进行合并，进一步提升估计的精确度。本发明能够在确保估计准确度的同时显著地降低导频的开销，并具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114785641A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210266626.1
申请日：2022-03-17
Applicant: 复旦大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , H04B17/391
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体为一种毫米波MIMO系统下基于张量分解的数据辅助时变信道估计方法。本发明利用张量的多维特性对接收信号和信道进行建模，在使用导频的两阶段信道估计方法的基础上，使用调制后的数据符号代替部分导频信息，实现对信道角度的估计，并通过对多组估计信息进行合并，进一步提升估计的精确度。本发明能够在确保估计准确度的同时显著地降低导频的开销，并具有较好的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119583282A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411640541.0
申请日：2024-11-18
Applicant: 复旦大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明属于载波频偏估计技术领域，具体为一种基于牛顿正交匹配追踪的载波频偏估计方法。本发明的具体步骤包括：将CFO拆分成离网偏差和格点频率两部分频率，进而将观测信号建模为参数加权压缩感知问题；利用牛顿正交匹配追踪算法，分别迭代优化CFO的离网偏差和格点频率的估计，求得CFO候选频率集合；利用目标用户的前导码信息，从候选集中获得所需的CFO估计结果。本发明在满足实际系统复杂度要求的同时，显著提高了CFO估计的精度，并且具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118332056A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410340625.6
申请日：2024-03-25
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/29 , G01C21/00 , G06F17/10 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06F18/2321 , G06F18/2131
Abstract: 本发明属于无线通信与感知交叉领域，具体为一种面向任意连续不规则粗糙漫反射场景的环境地图构建方法。本发明包括：将接收端接收信号以连续粗糙漫反射概率模型建模；使用二维离网稀疏贝叶斯算法，从接收信号中提取信道参数信息；利用不同次观测提取的参数信息感知散射点状态；融合多用户、多基站的感知散射点信息，进行数据清洗与聚类，实现对包括不规则散射面等任意形状未知环境实现感知；采用旋转多项式拟合方法构建高精度物理地图。本发明可以极大降低环境地图构建成本，并防范隐私泄露；可适用于任意未知形状的物理散射场景，并可以有效提取和融合更高数量级的环境参数状态的观察。
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公开(公告)号：CN118214460A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410310635.5
申请日：2024-03-19
Applicant: 复旦大学
IPC: H04B7/0413 , H04B17/309 , H04W24/08 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06N7/01
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体为一种人工神经网络和贝叶斯推断融合的MIMO接收机设计方法。本发明首先根据导频的传输，利用人工神经网络对潜在用户进行粗筛，得到候选用户集合；然后基于贝叶斯理论通过软译码算法计算候选集中各用户的活跃概率，并进行可靠用户筛选；在此基础上，对可靠用户进行数据辅助的信道估计，并进行串行干扰消除，然后根据更新的接收信号，进行剩余用户的活跃性识别及信道估计；最后综合各步的活跃性检测和信道估计结果进行数据检测。本发明可以在缩小潜在用户范围的同时显著提高接收机的性能；并进行数据辅助的信道估计以提高剩余用户活跃性和信道估计的精度，进一步提升接收机性能。
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公开(公告)号：CN119892305A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411855672.0
申请日：2024-12-17
Applicant: 复旦大学
IPC: H04L1/06 , H04B7/0413 , H04B7/0417
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体为一种基于条件生成对抗网络的信道状态信息获取方法。本发明基于CSI融合和条件生成对抗网络(GAN)，服务于大规模MIMO场景；首先对基于上行参考信号(SRS)的CSI和下行反馈信道CSI做融合，生成器接收融合CSI后生成另一频段的预测CSI，判别器则通过比对真实CSI和生成的预测CSI，优化生成器性能，进而提升预测的准确性。实验结果表明，本发明可有效提高FDD系统中信道状态信息的获取精度，实现SRS和下行反馈的融合及频段间CSI的转换。本发明适用于无线通信、5G/6GMIMO系统及其他需要CSI高效传输的应用场景。
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公开(公告)号：CN116743311A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310752580.9
申请日：2023-06-24
Applicant: 复旦大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体是一种面向未来多址接入的前导序列设计方法。本发明具体包括：根据潜在用户规模确定信源编码所需的比特数；利用循环冗余校验和FEC编码方案做信道编码，输出经过FEC编码的码字；将FEC编码之后的码字经过交织存储器，用来对抗信道深衰落；建立码字到稀疏调制符号的映射关系，再通过稀疏调制将码字映射为前导序列，该序列满足伯努利特性；本发明设计的前导序列可以有效降低基站对活跃用户检测的漏检概率和误警概率，并且可以服务的潜在用户规模可以达到107数量级甚至更多。
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