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公开(公告)号:CN106102052A
公开(公告)日:2016-11-09
申请号:CN201610116660.5
申请日:2016-03-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W12/04
CPC classification number: H04W12/04
Abstract: 本发明公开了一种联合信道幅度和相位的二维无线物理层密钥生成方法,该方法基于窄带平坦衰落信道,是将估计的信道幅度和信道相位组合成一个极坐标点。根据幅度和相位组合比特数的不同划分不同的区域,然后根据极坐标点所在的区域进行量化成不同的比特流。该方法的实施步骤包括:本发明的Alice向节点Bob发送探测信号,Bob接收到信号后,并用它来测量信道特征,接着向Alice发送数据包,节点Alice接收并测量。多个来回后,得到信道幅度和相位矢量。最后Alice和Bob分别根据信道幅度和相位所需比特的不同进行量化得到初始密钥。本发明与基于信道相位的密钥生成方案相比,具有较低的初始比特不一致率,降低了通信双方彼此间的信息协商程度。
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公开(公告)号:CN116886471A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310985099.4
申请日:2023-08-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明公开了本发明涉及OTFS系统信道估计方法、装置、存储介质及设备,属于无线通信技术领域,方法包括获取发送导频信号、接收导频信号和噪声方差;对发送导频信号和接收导频信号进行预处理,得到发送导频数据和接收导频数据;将发送导频数据、接收导频数据和噪声方差输入到训练好的信道稀疏度估计模型中,得到信道稀疏度估计值,信道稀疏度估计模型是深度神经网络;基于信道稀疏度估计值,采用OMP算法对信道进行重构,得到信道估计值;本发明通过深度神经网络估计信道稀疏度,克服了传统OMP算法中的选择性偏差问题,通过将离线训练和数据驱动相结合,提高信道估计的准确性,而且这种方法还能减少导频信号的开销。
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公开(公告)号:CN112953695B
公开(公告)日:2023-02-14
申请号:CN202110206505.3
申请日:2021-02-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L5/00 , H04B7/0413 , H04L27/26
Abstract: 本发明公开了无线传输技术领域的一种分布式MIMO系统的导频分配方法及系统,包括:计算用户和所有远程天线单元(Remote Antenna Unit,RAU)的距离,将其作为样本;随机选择簇中心;计算样本与各中心点欧式距离并排序;对样本进行K值均匀聚类;按簇使用KM算法进行导频分配。通过将用户进行合理分类,以尽可能最小化导频干扰的方式给用户分配导频,以提升系统的频谱效率,并使系统对于各种位置的多用户情形具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN115550126A
公开(公告)日:2022-12-30
申请号:CN202211194736.8
申请日:2022-09-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的OTFS调制系统的频偏估计方法,其特征在于,包括:在正交时频空间调制过程中获取经过信道后的待补偿原始信号;将待补偿原始信号输入预先训练的神经网络模型,输出待补偿原始信号的频偏估计值;基于频偏补偿表达式,对待补偿原始信号进行频偏补偿,获得原始信号。本发明对调制模块的OTFS信号插入两个导频序列并在经过信道后的OTFS信号加上相应速度的频偏值,在解调模块通过神经网络对于OTFS信号和相应的频偏目标值进行训练,得出最终的频偏估计值,基于这样的方式可以在后续检测模块具有更好的效果,并且与频偏估计的传统算法相比具有更优的性能。
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公开(公告)号:CN112953695A
公开(公告)日:2021-06-11
申请号:CN202110206505.3
申请日:2021-02-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L5/00 , H04B7/0413 , H04L27/26 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了无线传输技术领域的一种分布式MIMO系统的导频分配方法及系统,包括:计算用户和所有远程天线单元(Remote Antenna Unit,RAU)的距离,将其作为样本;随机选择簇中心;计算样本与各中心点欧式距离并排序;对样本进行K值均匀聚类;按簇使用KM算法进行导频分配。通过将用户进行合理分类,以尽可能最小化导频干扰的方式给用户分配导频,以提升系统的频谱效率,并使系统对于各种位置的多用户情形具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN108495331A
公开(公告)日:2018-09-04
申请号:CN201810257114.2
申请日:2018-03-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W24/06 , H04B17/391 , H04B17/309
Abstract: 本发明公开了一种基于特征矩阵的无线信道场景分类方法,利用无线信道传输过程的包含到达角和路径损耗的特征矩阵对当前场景进行处理分析从而能够实时地得到场景分类结果,分类过程分成上下行链路两部分,在下行链路的特征矩阵中,移动台根据路径损耗模型进行开阔地,高架桥,山地,城市四种场景的判断;在上行链路的特征矩阵中,发射台根据每次测量得到的到达角计算出对应的角度参考值,将前后测量的到达角的差值与角度参考值进行比较,从而进行移动台处于移动或者静止场景的判断。优点:本发明提高了无线通信环境中在场景变换情况下的场景分类正确率和实时性。
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公开(公告)号:CN119232530B
公开(公告)日:2025-02-25
申请号:CN202411745435.9
申请日:2024-12-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L25/02 , H04L27/26 , H04B17/391 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于SwinTrans‑CNN模型的OTFS信道估计方法,属于信道估计技术领域;包括为:根据具体信道场景确定信道基本参数,设计TDL信道模型;利用嵌入式导频方法设计发送端的时延—多普勒域信号;对发送得到的时延—多普勒域信号进行二维循环卷积和高斯白噪声处理;构建SwinTrans‑CNN去噪模型;利用训练好的SwinTrans‑CNN去噪模型,进行信道状态估计。本发明通过采用嵌入式导频方案和SwinTrans‑CNN模型结合的方法,将发送端预设导频和保卫符号,接收端把信道估计的问题转化为时延—多普勒域二维图像的去噪问题,解决低信噪比场景下误码率过高问题,提高信道估计的精准度。
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公开(公告)号:CN119232539A
公开(公告)日:2024-12-31
申请号:CN202411714907.4
申请日:2024-11-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于粒子群算法训练的APSO‑VAMP检测方法和系统,该方法通过随机生成用户比特流,产生时延多普勒域的输入信号;转换为发送端的时频域信号;转换为发送端的时域信号;通过无线信道发送给接收端;由接收端的时域信号转为接收端的时频域信号;转换为接收端的时延多普勒域信号;采用自适应粒子群‑矢量化消息传递算法APSO‑VAMP迭代检测,以设定位置的误码率作为适应度函数,每一次迭代时矢量化消息传递算法的阻尼因子为训练参数,通过自适应粒子群算法训练得到最优阻尼因子参数;输入VAMP算法进行检测;本发明通过APSO算法训练出的参数,对比固定参数,能够减低误码率,检测性能有明显提升。
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公开(公告)号:CN119232530A
公开(公告)日:2024-12-31
申请号:CN202411745435.9
申请日:2024-12-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L25/02 , H04L27/26 , H04B17/391 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于SwinTrans‑CNN模型的OTFS信道估计方法,属于信道估计技术领域;包括为:根据具体信道场景确定信道基本参数,设计TDL信道模型;利用嵌入式导频方法设计发送端的时延—多普勒域信号;对发送得到的时延—多普勒域信号进行二维循环卷积和高斯白噪声处理;构建SwinTrans‑CNN去噪模型;利用训练好的SwinTrans‑CNN去噪模型,进行信道状态估计。本发明通过采用嵌入式导频方案和SwinTrans‑CNN模型结合的方法,将发送端预设导频和保卫符号,接收端把信道估计的问题转化为时延—多普勒域二维图像的去噪问题,解决低信噪比场景下误码率过高问题,提高信道估计的精准度。
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公开(公告)号:CN108495331B
公开(公告)日:2021-09-17
申请号:CN201810257114.2
申请日:2018-03-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W24/06 , H04B17/391 , H04B17/309
Abstract: 本发明公开了一种基于特征矩阵的无线信道场景分类方法,利用无线信道传输过程的包含到达角和路径损耗的特征矩阵对当前场景进行处理分析从而能够实时地得到场景分类结果,分类过程分成上下行链路两部分,在下行链路的特征矩阵中,移动台根据路径损耗模型进行开阔地,高架桥,山地,城市四种场景的判断;在上行链路的特征矩阵中,发射台根据每次测量得到的到达角计算出对应的角度参考值,将前后测量的到达角的差值与角度参考值进行比较,从而进行移动台处于移动或者静止场景的判断。优点:本发明提高了无线通信环境中在场景变换情况下的场景分类正确率和实时性。
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