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公开(公告)号：CN114285443B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202111625469.0
申请日：2021-12-28
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种基于动态超表面天线辅助的近场宽带上行MIMO传输方法，包括：利用大尺寸的动态超表面天线作为基站端的接收天线，对分布在近场区域的多个用户端发送的宽带信号进行处理，可降低系统硬件成本和功率消耗；基于动态超表面天线的混合波束合成，较之当前的基于移相器和传统天线的混合波束合成，能够有效提升传输性能。本发明提出了一种联合设计动态超表面天线和基带波束合成器的算法框架，包括通过矩阵加权和均方误差和(MWMSE)最小化、交替优化、矩阵向量化和MM等方法。本发明以较低的算法复杂度和良好的收敛性实现了动态超表面天线辅助的近场宽带大规模MIMO上行传输。
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公开(公告)号：CN113395095B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110663858.6
申请日：2021-06-16
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0426 , H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明提出了一种动态超表面天线辅助的大规模MIMO上行传输方法。本发明中动态超表面天线安装于基站端作为上行链路的接收天线，可降低系统功耗，从而提升传输性能。本发明提出了一种联合设计多天线用户的发送预编码和动态超表面天线的权重矩阵的算法框架，包括通过交替优化和Dinkelbach变换等方法。本发明以较低的算法复杂度和良好的收敛性实现了动态超表面天线辅助的大规模MIMO上行高效传输。
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公开(公告)号：CN109541533A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811416628.4
申请日：2018-11-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无迹卡尔曼滤波的RFID标签室内跟踪方法及设备，属于物联网射频识别技术领域，该方法包括：首先建立目标标签运动的状态模型和观测模型，并通过离线训练构建标签信号强度RSSI与距离的非线性映射关系；然后根据目标标签的RSSI估算距离后构建目标函数，并通过粒子群优化对目标函数求解获取系统的观测向量；再通过无迹卡尔曼滤波对观测向量进行前向滤波；最后用分段RTS平滑对滤波完成后的轨迹进行平滑处理。本发明通过非线性支持向量回归以及粒子群优化的方式提高了系统观测向量的精度，并在此基础上通过无迹卡尔曼滤波和分段RTS平滑对轨迹进行平滑，降低了运动目标轨迹跟踪的误差，极大地提高了轨迹跟踪的精度。
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公开(公告)号：CN108489495A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810267979.7
申请日：2018-03-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SVR和PSO的RFID标签室内定位方法及设备，属于物联网射频识别技术领域，该方法包括：将参考标签的RSSI矩阵与参考标签的距离矩阵通过非线性SVR进行训练，构建RSSI与距离的非线性映射关系，由此得出待定位标签与阅读器的距离矩阵。根据待定位标签的距离矩阵以及阅读器的位置坐标，构建出计算待定位标签位置的非线性方程组；将非线性方程组求解问题转化为目标函数的优化问题，利用PSO优化方法通过迭代寻求目标函数的最优解即为待定位标签的位置坐标。本发明充分利用参考标签的RSSI和阅读器的位置信息，通过SVR和PSO优化方法有效地提高了标签的定位精度。
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公开(公告)号：CN117134808A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311183755.5
申请日：2023-09-13
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种全息超表面天线辅助的大规模MIMO通信定位一体化传输方法，在基站端采用大尺寸的全息超表面天线，发送通信与定位信号给多个用户端，使得用户能够同时进行通信与自身定位；本发明基于全息超表面天线的波束赋形，较之基于移相器和传统天线的部分连接的混合模拟/数字波束赋形，能够有效提升通信和定位性能。本发明提出了一种联合设计全息超表面天线和基带波束的算法框架，组合运用半正定松弛、凹凸规划等方法，联合设计基带预编码矩阵和全息超表面天线的权重矩阵，能够同时满足均方位置误差最小化和平均用户速率最大化。本发明以较低的算法复杂度和良好的收敛性实现了全息超表面天线辅助的大规模MIMO通信定位一体化下行传输。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113395094B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110663771.9
申请日：2021-06-16
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0426 , H04B7/06
Abstract: 本发明提出了一种动态超表面天线辅助的大规模MIMO上行统计传输方法。动态超表面天线工作于基站侧作为上行传输的接收天线，可以降低传输功耗，提高传输性能。针对当前大规模MIMO无线传输系统信道信息获取难的问题，本发明提出利用统计信道状态信息来优化动态超表面天线辅助的大规模MIMO上行传输，所提算法框架包括了交替优化、确定性等同和Dinkelbach变换等方法。本发明以较低的复杂度实现了基于统计信道状态信息的动态超表面天线辅助的大规模MIMO上行高效传输。
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公开(公告)号：CN113395094A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110663771.9
申请日：2021-06-16
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0426 , H04B7/06
Abstract: 本发明提出了一种动态超表面天线辅助的大规模MIMO上行统计传输方法。动态超表面天线工作于基站侧作为上行传输的接收天线，可以降低传输功耗，提高传输性能。针对当前大规模MIMO无线传输系统信道信息获取难的问题，本发明提出利用统计信道状态信息来优化动态超表面天线辅助的大规模MIMO上行传输，所提算法框架包括了交替优化、确定性等同和Dinkelbach变换等方法。本发明以较低的复杂度实现了基于统计信道状态信息的动态超表面天线辅助的大规模MIMO上行高效传输。
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公开(公告)号：CN108764399B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201810492722.1
申请日：2018-05-22
Applicant: 东南大学
IPC: G06K17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于kNN的RFID标签分类方法及装置，属于物联网射频识别技术领域，该方法包括：从RFID阅读器的接口中获取可读范围内已知分类结果的RFID标签数据，以每个标签号为一组训练数据；为每组训练数据计算信号强度RSSI和多普勒频移DOPPLER统计特征与匹配特征，构成kNN学习的输入特征向量；利用统计特征与匹配特征组成的特征向量，结合kNN机器学习方法，实现对仓库中阅读器范围内所有可读标签的识别及分类，有效区分了实际应用场景中的静止标签、游离标签和传送带上匀速运动的待排序标签。
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公开(公告)号：CN112235025A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011099951.0
申请日：2020-10-15
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0426 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种SAR约束的能效最大化多用户MIMO上行预编码方法。该方法中，以系统能效最大化为目标，利用统计信道状态信息设计多用户MIMO上行传输中各用户的发送信号协方差矩阵，同时满足最大发送功率的约束和电磁波吸收比值SAR的约束。其中，能效最大化的算法设计主要利用确定性等同原理、Dinkelbach变换和迭代注水算法获得最优的发送信号协方差矩阵。当信道状态信息变化时，用户端动态实施满足SAR约束的能效最大化多用户MIMO上行链路传输方法。本发明方法能够在满足SAR约束的前提下，有效提高多用户MIMO上行链路传输的能效值，并且能显著降低无线传输实现复杂度。
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公开(公告)号：CN107943887A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711133859.X
申请日：2017-11-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种传送带环境下的RFID标签排序方法，属于物联网射频识别技术领域，该方法包括：从阅读器的接口中获取一组RFID标签的数据，包括标签号、时间、RSSI和Doppler数据；将所获得的数据按照标签号分类存储；对每个单标签数据中的RSSI数据进行曲线拟合，并判断是否存在峰值异常或带宽异常；如不存在异常，则根据RSSI数据拟合曲线的全局最大值点对应时刻进行排序；否则，对Doppler数据进行处理和拟合，根据Doppler数据拟合曲线的第一个为实数的峰值点或谷值点对应时刻进行排序。本发明考虑了RFID标签在实际传送带环境下数据噪声大、不健全等特点，利用RSSI与Doppler排序正确性互补的特殊性能，有效提高了传送带环境下的标签排序正确率。
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