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公开(公告)号：CN110177066B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201910340478.1
申请日：2019-04-25
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 上海瀚讯信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种5G NR系统中的大频偏估计方法，包括：在SSB块的3个符号位置处提取DMRS信号；对第1、2个符号位置的DMRS信号分别进行频域信道响应的测量；对所述频域信道响应进行平滑消噪和按多径能量进行修剪；估计第一相位差和第一频偏；对第2、3符号位置的DMRS信号进行频偏尝试补偿；对补偿得到的DMRS信号重复所述步骤S2‑S4得到第二频偏，根据第二频偏得到频率偏移。本发明还提供了一种5G NR系统中的大频偏估计装置。本发明的大频偏估计方法，可在高铁环境下1个SSB信号块内完成对大于子载波间隔频偏的估计，可以提高频偏估计范围以及估计的精度，进而改善高铁下的5G NR通信质量。
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公开(公告)号：CN113490269A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110907975.2
申请日：2021-08-09
Applicant: 上海瀚讯信息技术股份有限公司
IPC: H04W56/00 , H04L7/00 , H04B10/2575
Abstract: 本发明提供一种无线传输系统的前传接口的同步方法，包括：建立无线传输系统的前传接口的链路同步模型；模型包括至少一组彼此匹配的上级设备和下级设备，且包括设备内部的传输物理点和设备之间的外部光纤；测量模型中传输物理点和外部光纤这两个方面的各个影响因素所造成的传输延时，利用所述传输延时消除或减弱各个影响因素对前传接口的同步的影响。本发明通过建立无线传输系统的前传接口的链路同步模型，通过测量模型中传输物理点和外部光纤方面的影响因素所造成的传输延时来优化无线传输系统中前传接口的延时精度计算，大幅度提高数据和帧头同步精度，并实现系统能力提升。
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公开(公告)号：CN113381794A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110852764.3
申请日：2021-07-27
Applicant: 上海瀚讯信息技术股份有限公司
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明提供一种调整OAM波束指向的方法，包括：根据OAM波束的目标偏转角度、目标通信距离和发射的天线阵元的数目确定发射机结构的各个天线阵元的位置；天线阵元均设置在发射平面上，且天线阵元的阵列在偏斜波束的正截面上的投影是UCA阵列；确定对各个天线阵元的相位调整值和幅度增益调整因子，并在发射机结构发射OAM波束的同时对各个天线阵元所发射的信号的相位和幅度进行用于波束偏转的调整，从而调整OAM波束的指向。本专利提出的方法包括根据目标波束角度和应用场景的通信距离设计平面椭圆阵，且根据目标波束角度和椭圆阵进行用于波束偏转的相位和幅度调整，一定程度上解除了OAM共轴通信的限制。
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公开(公告)号：CN111064682A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911356944.1
申请日：2019-12-25
Applicant: 上海瀚讯信息技术股份有限公司
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明涉及一种基于数据统计的均方根时延扩展估计方法及系统，包括：步骤S1，搭建仿真平台，在该仿真平台中曲线拟合出均方根时延扩展的函数关系式f(s)，并将f(s)预存进实际硬件系统中；步骤S2，实际硬件系统实时采集数据，并根据所述步骤S1中得出的函数关系式f(s)计算实时均方根时延扩展。本发明公开的方法及系统应用在OFDM信道估计中，能够较为准确地对均方根时延扩展进行估计，从而提高信道估计的准确性，降低OFDM系统的误码率。另外，本发明的方法及系统实现简单，复杂度低。
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公开(公告)号：CN111814953B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202010548786.6
申请日：2020-06-16
Applicant: 上海瀚讯信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于通道剪枝的深度卷积神经网络模型的定位方法，包括：构造基于深度卷积神经网络模型的位置定位基线识别模型；获取待定位区域中移动设备的无线电信号数据；将获取到的无线电信号数据进行预处理，得到无线电信号数据集；利用所述无线电信号数据集对位置定位基线识别模型进行训练和验证，得到预训练深度卷积神经网络模型；对所述预训练深度卷积神经网络模型进行通道剪枝，得到压缩的深度卷积神经网络模型；评估所述压缩的深度卷积神经网络模型的性能，并通过精确率、召回率和准确率来评估所述的压缩的深度卷积神经网络模型在预设类别下的定位性能。本发明通过剪枝技(56)对比文件彭康坚.基于目标检测的神经网络压缩与优化算法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2020,(第（2020）01期),I138-1252.徐国现.基于参数修剪和共享的深度神经网络模型压缩方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2020,(第（2020）06期),I140-92第3.1.2-3.1-3节.Ashish Khetan等.PruneNet: ChannelPruning via Global Importance《.arXiv:2005.11282v1》.2020,第1-12页.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110149123A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910339584.8
申请日：2019-04-25
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 上海瀚讯信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种小流量多用户非正交FHMA通信方法，包括：提供一包含发送节点和接收节点的多用户通信网络；发送节点从所述多用户通信网络的上层获取待发送的信息块；发送节点将信息块处理为分割码块，并采用非正交FHMA技术发送分割码块；接收节点采用多通道信道化接收分割码块；接收节点将分割码块恢复为信息块。本发明的通信方法采用非正交FHMA技术，任意节点在任意时刻都可发送信息；并采用多相信道化接收技术，保证在时间不同步的情况下，某跳频频点发送信息时其余跳频频点能够接收信息不丢失，提高了通信效率。
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公开(公告)号：CN110139399A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910340452.7
申请日：2019-04-25
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 上海瀚讯信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种移动多跳自组网，包括多个节点，其均包括彼此通信相连的拓扑控制管理模块和数据传输管理模块，邻居节点的拓扑控制管理模块之间通信相连，拓扑控制管理模块广播、接收并统计节点的行为特征；邻居节点的数据传输管理模块之间通信相连，数据传输管理模块分别接收其节点的拓扑控制管理模块统计的行为特征，根据该行为特征依次选择当前激活节点进行业务传输。本发明还提供了该移动多跳自组网的组网方法。本发明的移动多跳自组网将网络节点特征信息和业务数据信息分类设计传输通道和传输方法，降低了协议设计的难度，相对实时地建立维护多跳自组网的节点的网络拓扑，更好地适应网络的动态变化，提升移动的鲁棒性，同时提升网络传输效率。
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公开(公告)号：CN114567921B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202210156709.5
申请日：2022-02-21
Applicant: 上海瀚讯信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种优化发射功率的全双工协作回传方法，包括：构建全双工协作通信系统；全双工协作通信系统包括若干信源节点和一个目的节点，且采用OFDM调制，将每个信源节点的总带宽划分为若干互相重叠的子载波；采用全双工空时码矩阵递推设计方法，构造所有信源节点的空时码码字矩阵；获取所述空时码码字矩阵中各数据符号的接收信噪比；确定分配给各数据符号的发射功率；将各信源节点自身待发送的数据在不同子载波上映射为不同的数据符号；各信源节点在不同子载波上以不同的数据符号按照空时编码进行协作通信。本发明实现无线传感器网络的传输距离最大化，能够有效降低网络的功耗，延长网络的生命周期，确保网络中节点间的能量损耗基本同步。
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公开(公告)号：CN112367273B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202011186016.8
申请日：2020-10-30
Applicant: 上海瀚讯信息技术股份有限公司
IPC: H04L47/2441 , H04L47/2483 , H04L9/40 , H04L41/16 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于知识蒸馏的深度神经网络模型的流量分类方法，包括：构造一个深度神经网络作为用于流量分类的教师网络模型；获取并预处理真实网络环境中的流量数据，得到网络流量数据库，作为训练集、验证集和测试集；使用网络流量数据库和硬标签来训练教师网络模型，训练结束后保存经过训练的教师网络模型；构建复杂度低于教师网络模型的学生网络模型；基于知识蒸馏方法辅助训练学生网络模型；采用学生网络模型对流量数据进行分类。本发明还提供了相应的流量分类装置。本发明的流量分类方法可以进一步减少流量分类模型的存储和计算成本、对促进入侵检测系统的边缘部署和网络智能化管理具有十分重要的意义。
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公开(公告)号：CN114615671A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210122264.9
申请日：2022-02-09
Applicant: 上海瀚讯信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于方形面阵的分布式OAM大容量上行传输方法，包括：在指定的数据采集区域内，将传感器节点部署为方形面阵结构，每个传感器节点均对应方形面阵中的一个阵元；从方形面阵中选取若干阵元，形成多圈具有不同半径的四点UCA，并对多圈四点UCA进行分组；被选取的阵元定时广播采集到的数据，同一组四点UCA中的每个阵元接收并存储该组中所有阵元采集到的数据，以使不同组的四点UCA存储不同的数据，同一组的四点UCA存储相同的数据；空中无人机基站飞行至指定的数据采集区域的正上方，并广播信令消息通知传感器节点传输数据，被选取的阵元将数据信号发送至空中无人机基站。
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