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公开(公告)号：CN107707500B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201710764969.X
申请日：2017-08-30
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明提供一种基于多种模式的OFDM序号调制方法。该方法包括：将子载波数为N的OFDM系统拆分成g个含有n个子载波的OFDM子块，然后将M阶调制符号集通过变化产生n种不同模式的M阶调制符号集；在每一个OFDM子块中，将发送的比特映射成OFDM子块发射向量将g个OFDM子块组成一个完整的OFDM块；OFDM块经过逆离散傅里叶变化头部加上一个长度为L的循环前缀构成OFDM发射符号；OFDM符号经过信道的传输，接收端经过去循环前缀、DFT运算后，得到系统的输出的频域表达式；使用ML检测算法，得到子块的判决结果本发明在高信噪比下，在相同的频谱效率的情况下，误比特率低于传统的OFDM，具有更好的性能。
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公开(公告)号：CN108768475B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201810416479.5
申请日：2018-05-03
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04B7/0413 , H04L27/26
Abstract: 本发明提出用于MIMO‑OFDM‑IM的低复杂度ML接收机方法，基于单个载波估计的低复杂度的ML(Maximum likelihood)接收机算法，此算法分两步执行，其主要思想是利用子载波间的正交性，将由Ns个子载波独立解调，再利用载波序号调制的关系将每个子载波的结果组成MIMO‑OFDM‑IM子块的估计。本接收机算法可以实现与基于MIMO‑OFDM‑IM子块的ML检测同样的性能，但本接收机算法的计算复杂度远小于基于MIMO‑OFDM‑IM子块的ML接收机的复杂度。
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公开(公告)号：CN105007243B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201510359116.9
申请日：2015-06-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于判决门限的最优导频位置插入方法，包括下列步骤：S1、对原始输入的时域数据块sn进行傅里叶变换得到频域数据块Sk；S2、根据频域数据块Sk和不同起始位置b，分别计算得到时域数据sn相对应的失真度S3、根据时域数据块sn和其相对应的失真度得到不同时域数据块符号相对应的判决门限的度量值S4、根据判决门限的度量值最小化来得到导频插入的初始位置b0。该导频位置插入方法的关键在于根据输出判决门限的度量值的最小化来得到导频插入的初始位置。该导频位置插入方案复杂度低，能够实现最大限度地利用判决门限的信息，并且获得极低的误码率结果，适用在采用频域导频复用技术的单载波频域均衡系统中。
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公开(公告)号：CN105007243A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510359116.9
申请日：2015-06-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于判决门限的最优导频位置插入方法，包括下列步骤：S1、对原始输入的时域数据块sn进行傅里叶变换得到频域数据块Sk；S2、根据频域数据块Sk和不同起始位置b，分别计算得到时域数据sn相对应的失真度S3、根据时域数据块sn和其相对应的失真度得到不同时域数据块符号相对应的判决门限的度量值S4、根据判决门限的度量值最小化来得到导频插入的初始位置b0。该导频位置插入方法的关键在于根据输出判决门限的度量值的最小化来得到导频插入的初始位置。该导频位置插入方案复杂度低，能够实现最大限度地利用判决门限的信息，并且获得极低的误码率结果，适用在采用频域导频复用技术的单载波频域均衡系统中。
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公开(公告)号：CN120018176A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510452144.9
申请日：2025-04-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04W24/02 , H04W72/51 , H04W72/50 , H04W72/542
Abstract: 本发明公开可移动天线辅助混合NOMA的多维资源分配方法及系统。所述方法包括：基站以所有用户的总卸载能耗为目标函数，构建能耗最小化的优化问题，通过优化用户卸载功率、卸载时隙和用户的可移动天线位置来最小化所有用户的总卸载能耗；设置卸载时隙、用户卸载功率和用户的可移动天线位置的初始值，进入迭代循环：给定用户的可移动天线位置，联合优化卸载时隙和用户卸载功率；给定卸载时隙和用户卸载功率，优化用户的可移动天线位置；进行迭代直到收敛，得到卸载时隙、用户卸载功率和用户的可移动天线位置的最优值。本发明联合优化卸载时隙、用户卸载功率和用户的可移动天线位置，提升用户的卸载灵活性和降低用户卸载能耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116319199B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202310194325.7
申请日：2023-03-02
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L25/03 , H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种无线功率通信网络最大吞吐量闭式解求解方法、装置及介质，所述方法使用智能超表面辅助以增强信号；利用能量和信息预编码让发射信号能量更加集中；利用最大合并比算法获得最佳信息预编码；通过波束成形确定最佳能量预编码；通过推导得到了网络最大吞吐量的闭式解。本发明把能量收集链路和信息传输链路分离开来，有利于无线功率通信网络的大规模化；使用了能量和信息预编码能减少路径传输损耗；只使用了一块智能超表面降低了通信系统的复杂度，节省硬件资源，在实际的通信系统中更容易部署；得出的闭式解能直接用来评估一个通信系统加入智能超表面辅助之后的最大吞吐量，具有很强的实际意义。
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公开(公告)号：CN116600360A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310429688.4
申请日：2023-04-20
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04W40/10 , H04W40/32 , H04W72/0446 , H04W84/18 , H04B13/02
Abstract: 本发明公开了一种基于重复计算和改进K‑means聚类的水下传感器网络分簇并行通信方法，该方法针对目前基于K‑means聚类的水下LEACH协议中没有考虑水下能量传播模型及簇头节点广播并行传输时隙分配信息会增加自身能耗、影响网络通信速率的不足，提出在K‑means聚类中采用水下能量传播模型优化分簇数量，并以此确定簇头节点和网络分簇；同时各个节点通过重复计算，即同时独立运行相同的确定算法，来获取自身的并行传输时隙，无需簇头节点广播并行传输时隙分配信息，减少了网络的能耗、延长了网络寿命。本发明可以应用于水下生态监测、预警探测、灾害监控等网络结构的水下传感器网络中。
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公开(公告)号：CN112260975A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202010991607.6
申请日：2020-09-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L27/26 , H04B17/336
Abstract: 本发明公开了一种智能反射表面辅助无线通信系统的正交反射索引调制方法，包括下列步骤：S1、将智能反射表面的元素单元分组对信息进行正交反射调制；S2、建立以接收天线序号为索引资源的索引调制；S3、确定智能反射表面各组元素的最优反射相移；S4、选择正交反射索引调制后的两路信号的正交方案；S5、在接收端解调出发送的信息。本发明提出的将智能反射表面元素单元分组的操作，可以额外传输一定比特的信息；建立以接收天线序号为索引资源的索引调制并选择调制后的两路信号的正交方案，可在较低信噪比的情况下降低系统的误码率，提高通信系统的频谱效率。
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公开(公告)号：CN106656356B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201611159045.9
申请日：2016-12-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开一种节点发送顺序优化的竞争信道水声网络并行通信方法。本发明的每个源节点采用相同的非随机算法，计算本节点在本传输周期中发送数据的顺序及时刻，计时至该时刻后，向相应目的节点发送数据；当所有源节点的数据发送完毕后，每个目的节点采用相同的非随机算法，计算本节点在本传输周期中发送ACK或NACK信令的顺序及时刻，计时至该时刻后，接收数据正确的目的节点向相应的源节点发送ACK信令，接收数据有错误的目的节点向相应的源节点发送NACK信令。该方法能在实现节点数据无冲突地并行传输的前提下，有效地减少一个传输周期所需的时间，提高信道利用效率，可以广泛用于各种基于竞争协议的水声通信网、水声传感网等场合。
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公开(公告)号：CN110035024A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910254769.9
申请日：2019-03-31
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L25/03 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种基于确定性序贯蒙特卡罗算法的软解调方法及装置。所述方法包括以下步骤：S1输入原始数据，初始化根样本点及其重要性权值；S2构造序贯结构，计算预测性分布；S3更新重要性权值；S4更新存储单元中数据；S5检测，若成立，重复步骤S2~S4，否则输出采样结果；S6修正重要性权值的数据；S7输出软解调结果。所述装置包括：蒙特卡罗采样模块、重要性权值更新模块、样本选择模块、重要性权值修正模块和软解调输出模块等。本发明基于确定性序贯蒙特卡罗算法，通过迭代更新样本点的重要性权值，从而缩小解空间的范围，极大减少了算法的复杂度。
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