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公开(公告)号：CN112260737A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011107989.8
申请日：2020-10-16
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种总能效与最小能效权衡的多波束卫星通信鲁棒预编码方法，通过引入随机变量表示由信道状态信息反馈延时等造成的信道相位不确定性，并采用总能效与最小能效加权积的形式来实现多目标问题的优化权衡。本发明将多目标能效权衡的鲁棒预编码设计问题建模为总功率约束下总能效与最小能效加权积最大化问题。通过半正定松弛和序贯优化方法将初始总能效与最小能效权衡问题转化为一系列迭代求解的凸优化子问题，最后基于解的秩采用特征值分解得到最优预编码矢量或者高斯随机化方法得到次优预编码矢量。本发明能够实现公平性和系统总体能效性能的权衡，同时相比传统预编码方法能够显著提高多波束卫星通信系统的性能和能效。
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公开(公告)号：CN111106859B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201911188554.8
申请日：2019-11-28
Applicant: 东南大学
IPC: H04W72/04 , H04B7/0413 , H04B7/0426
Abstract: 本发明提出了一种毫米波/太赫兹网络大规模MIMO无线传输方法。为缓解毫米波/太赫兹频段传播的中断效应，将若干个小区组合成一个无线传输网络，各小区基站都配置大规模天线阵列，并用酉变换矩阵对整个网络中的用户终端实现大规模波束覆盖。同时为了缓解多径和多普勒效应对传输性能的影响，在用户终端的每一个接收波束对接收信号进行时间和频率同步。本方法根据同步之后的等效信道的统计信息进行发送信号功率分配，基于CCCP和确定性等同方法迭代求解得到最优功率分配矩阵。本发明有效缓解了无线传输过程中的中断效应、多径和多普勒效应，同时显著降低了毫米波/太赫兹网络大规模MIMO传输系统发送信号设计的复杂度以及小区间信息交互开销。
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公开(公告)号：CN111953391A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010655484.9
申请日：2020-07-09
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0426 , H04B7/06
Abstract: 本发明提出了一种智能反射面辅助的多用户MIMO上行能效谱效联合优化方法。该方法中，用户发送信号经IRS反射被基站接收，IRS的反射单元能改变入射信号的相位。本发明利用部分信道状态信息，同时考虑IRS反射系数能够连续取值和离散取值的两种不同情况，通过交替优化方法、确定性等同原理、二次惩罚方法、MM方法和加速投影梯度下降等方法，联合设计各用户的预编码矩阵和IRS的反射系数最大化能效和谱效的加权和。当信道状态信息变化时，中央控制器动态实施能效谱效联合优化的多用户MIMO上行发送功率分配和IRS反射系数调整。本发明实现复杂度低，能够有效提高多用户MIMO上行通信的能效和谱效，实现两者的平衡。
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公开(公告)号：CN111865378A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010466502.9
申请日：2020-05-28
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0413 , H04B7/0426 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的大规模MIMO下行预编码方法，本发明中基站利用各用户终端的瞬时和统计信道信息，依据所有用户的遍历可达速率或其逼近的效用函数最大化准则，通过通用框架或低复杂度框架，计算与每一个用户终端相应的预编码向量进行下行预编码传输。该框架基于预编码向量最优解的结构：给定拉格朗日乘子，预编码向量的方向和功率可以分别表示为最大广义特征向量形式和闭式。通用框架通过深度神经网络计算最优拉格朗日乘子，进而通过最优解结构计算预编码向量；低复杂度框架将预编码问题分解为瞬时和统计两个子问题分别计算再组合。本发明能够使下行预编码达到近乎最佳的可达和速率性能，并具有较低的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN111835406A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010612817.X
申请日：2020-06-30
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/185 , H04B7/0408 , H04B7/0456
Abstract: 本发明提出了一种适用于多波束卫星通信的能效谱效权衡的鲁棒预编码方法。本发明引入随机变量表示信道状态信息反馈延时等导致的信道相位不确定性，并采用资源效率这一新的衡量标准来实现能效与谱效间的权衡。本发明将能效谱效联合优化的鲁棒预编码设计建模为总功率约束和服务质量约束下的资源效率最大化问题；通过半正定松弛将初始问题的波束优化变量转换为半定正矩阵；然后利用二次变换和MM算法组成嵌套迭代算法进行交替求解；最后基于解的秩，采用特征值分解得到最优预编码矢量或者采用随机化方法得到次优预编码矢量。本发明所提出的能效谱效权衡的鲁棒预编码方法，能够有效实现系统能效与谱效间的权衡，相比传统方法能够显著提高系统性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109831233B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201811138475.1
申请日：2018-09-28
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0426 , H04B7/06 , H04W4/06 , H04W16/28
Abstract: 本发明提出了一种基于多小区协调的大规模MIMO波束域多播功率分配方法，配置大规模天线阵列的基站在相同的时频资源上采用小区内多播的方式与本小区的所有用户进行多播通信。多个小区构成一个小区簇，各小区基站获取小区簇内所有用户的波束域统计信道状态信息，并将其发送给中央处理中心。中央处理中心依据统计信道状态信息对小区簇内各小区的基站进行多播信号的功率分配。其中，波束域功率分配基于Minorize‑Maximize迭代算法和确定性等同方法迭代求解，并随着统计信道状态信息的变化动态更新功率分配结果。本发明解决了基站侧仅知道统计信道状态信息的波束域多小区多播的功率分配问题，提升了系统的多播和速率，并且有效降低了实现复杂度。
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公开(公告)号：CN110166090B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201910353902.6
申请日：2019-04-29
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/06
Abstract: 本发明提出了一种能效最优的大规模MIMO下行单播波束域功率分配方法。该方法中，基站配置大规模天线阵列，通过波束赋形生成覆盖整个小区的大规模波束集合。在单播通信阶段，基站根据各用户的统计信道信息实施能效最优的单播波束域功率分配。其中，能效最优的功率分配算法主要利用MM算法、确定性等同原理和Dinkelbech变换，通过迭代求解一系列凸‑凹分式规划问题获得局部最优的功率分配矩阵。每次迭代过程中，利用迭代注水算法求解分式方程获得凸‑凹分式规划问题的解。该功率分配结果随着波束域统计信道信息的变化而动态更新。本发明方法能够有效提高大规模MIMO下行单播通信的系统能效值，并且能显著降低能效最优的无线传输实现复杂度。
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公开(公告)号：CN108989988B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201810598087.5
申请日：2018-06-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的室内定位方法，通过设置大量的基站，确保了系统能够获取足够多的视距的数据。对于非视距的数据的识别以及丢弃，能够极大的提高定位算法的精度。本发明使用非参数描述的机器学习算法，通过经验数据来进行学习而不确定任何具体模型，所建立的模型能够应对产生误差的各类场景。训练样本包含了各个位置下的各类情况，使得当环境发生改变时，这些模型依然能够适应这些变化并发挥作用。
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公开(公告)号：CN109981153B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201910289299.X
申请日：2019-04-11
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456
Abstract: 本发明提出了一种人工噪声辅助的大规模MIMO安全统计预编码方法。该方法中，小区基站配置大规模天线阵列，利用统一的酉变换矩阵对整个小区实现大规模波束覆盖。基站利用小区内合法用户和窃听用户的波束域统计信道信息，向信道注入人工噪声降低窃听用户的解码能力，并依据最大化系统可达遍历安全和速率下界为准则对发送给各合法用户的信号和发送给窃听用户的人工噪声进行统计预编码设计。在各合法用户和窃听用户移动过程中，基站间歇性获取统计信道信息，动态更新统计预编码结果。本发明解决了基站侧仅知道统计信道信息的波束域安全传输信号设计问题，降低了实现复杂度，同时人工噪声的引入提升了系统传输的安全性。
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公开(公告)号：CN111431543A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010400072.0
申请日：2020-05-13
Applicant: 东南大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明提出了一种可变码长可变码率QC-LDPC译码方法及装置。本发明采用水平分层的块并行结构，利用多码块归并策略，使得译码器能够克服传统译码器在可变码长可变码率配置下计算资源不能得到充分利用，吞吐量降低的问题；进一步地，本发明采用偏移循环移位策略，能够大大减少逻辑资源消耗，降低译码处理时延；此外，本发明采用分布式提前终止策略，能够减少译码迭代次数。相较于现有译码器，本发明在可变码长可变码率场景下具有高能效、高吞吐量、低时延、低资源消耗的特点。
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