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公开(公告)号:CN118214520A
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202410427333.6
申请日:2024-04-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于FRESH滤波器进行多用户干扰抑制的MIMO检测方法,首先,确定2×2MIMO通信系统中不同发射天线发送的不同码率数据信号,得到不同发射天线发送信号的循环频率和共轭循环频率;然后,生成发送数据序列进行LDPC编码,块交织,OQAM调制,添加前导序列,进行成型滤波,通过射频部分的天线发出;接着,两根接收天线对接收到的信号,分别通过WL‑MMSE先进行滤波均衡,将前导用于训练WL‑FRESH的自适应系数,将有用信号通过WL‑FRESH滤波,经过匹配滤波器和抽样OQAM解调、解交织和解LDPC,得到估计值。本发明方法基于多输入FRESH滤波器利用信号的循环平稳性进一步消除多用户干扰,进一步提升了系统的整体误码率性能。
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公开(公告)号:CN118487904A
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410407397.X
申请日:2024-04-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于分数域相关的时频搬移到达检测方法、电子设备、以及存储介质。该方法执行流程包含以下步骤:首先发送一个线性调频信号的导频,其调频率和起始频率已知。然后对经过加性高斯白噪声信道的接收信号进行时频搬移处理。最后对经过时频搬移处理后的信号,使用基于分数域相关的算法,得到对应的分数域相关峰值,与设定的阈值比较从而得到最终的到达检测结果。该算法能够在低信噪比下获得优于传统相关算法的信号到达检测性能。
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公开(公告)号:CN112396225A
公开(公告)日:2021-02-23
申请号:CN202011273027.X
申请日:2020-11-13
Applicant: 浙江电力交易中心有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于长短期记忆网络的短期电价预测方法,所述电价预测方法包括以下步骤:进行原始电价中的异常数据和缺失数据的周期性预处理;进行长短期记忆网络模型构建;进行长短期记忆网络模型训练,选择模型参数,建立短期电价的预测模型;进行短期电价预测,并对预测结果数据进行反归一化处理,获得实际电价预测值。本发明电价预测方法通过均值插补和小波变换对历史电价数据进行预处理,减少了训练集的噪声;基于长短期记忆网络预测模型,以历史影响电价因素数据为测试集进行短期电价预测,对市场参与者进行合理的交易决策,以降低成本、规避风险和提高利润率意义重大。
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