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公开(公告)号:CN115955734B
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202211046042.X
申请日:2022-08-30
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供操作用户设备的方法和用户设备。在一些实施例中,所述方法包括:通过第一神经网络接收第一状态和第一状态转换,第一状态包括:用于多个可用活动端口的一个或多个标识符,以及两个或更多个电路元件之间的一组可用连接,所述两个或更多个电路元件中的每个是以下项中的一个:(1)第一电路类型,(2)第二电路类型,第二电路类型将第一电路类型的电路元件可操作地连接到所述多个可用活动端口中的一个,以及(3)所述多个可用活动端口;以及通过第一神经网络针对第一状态转换生成第一估计质量值。
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公开(公告)号:CN111262609B
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN201911093778.0
申请日:2019-11-11
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04B7/0413 , H04L1/00
Abstract: 本文公开了调制和编码方案选择方法和系统。所述方法包括:在大规模多输入多输出基站处从用户设备接收探测参考信号;在基站处确定用于探测参考信号的已知信道的波束形成器;在基站处基于所确定的用于已知信道的波束形成器来确定用于探测参考信号的未知信道的波束形成器;以及,基于所确定的波束形成器选择调制和编码方案。
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公开(公告)号:CN113676433B
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202110526759.3
申请日:2021-05-14
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种预补偿发送器同相(I)和正交(Q)失配(IQMM)的方法,所述方法可以包括:将信号发送通过发送路径的上变频器以提供上变频信号;确定所述上变频信号;基于所确定的上变频信号来确定所述发送路径的一个或多个IQMM参数;以及基于所述发送路径的所述一个或多个IQMM参数来确定所述发送路径的一个或多个预补偿参数。在一些实施例中,可以确定通过接收反馈路径的所述上变频信号。在一些实施例中,可以通过包络检测器来确定所述上变频信号。
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公开(公告)号:CN116961667A
公开(公告)日:2023-10-27
申请号:CN202310462097.7
申请日:2023-04-26
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 公开了一种闭环功率控制(CLPC)系统,包括用于第一极化的第一信号路径和用于第二极化的第二信号路径。第一信号路径包括第一功率放大器、被配置为检测第一功率放大器的第一输出功率电平的第一输出功率检测器、以及被配置为基于第一输出功率电平与目标有效各向同性辐射功率之间的第一累积误差来确定第一控制器的第一模拟增益和第一数模转换器的第一增益的第一处理器。第二处理器被配置为设置耦合到第一功率放大器的输入端的第一可变增益放大器的第一可变增益。CLPC可以被配置为单独地或作为一个信号路径来控制第一信号路径的增益。
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公开(公告)号:CN113259020A
公开(公告)日:2021-08-13
申请号:CN202110110906.9
申请日:2021-01-26
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 一种由用户设备(UE)进行增益步阶校准的方法,包括:选择对于UE的发射机(Tx)具有增益GT的第l天线路径和对于UE的接收机(Rx)具有增益GR的对应的第m天线路径;确定关于对于UE的发射机(Tx)具有增益GT的第l天线路径和对于UE的接收机(Rx)具有增益GR的对应的第m天线路径的第一环回信号功率;确定关于对于发射机(Tx)具有增益G'T的第l天线路径和对于UE的接收机(Rx)具有增益GR的对应的第m天线路径的第二环回信号功率;以及基于第一环回信号功率和第二环回信号功率来确定UE的发射机增益步阶。
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公开(公告)号:CN111835437A
公开(公告)日:2020-10-27
申请号:CN202010264574.5
申请日:2020-04-07
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 公开了一种用于校准模拟相控天线阵列的设备和方法。提供了一种方法和设备。所述方法包括:(a)开启天线阵列的天线,其中,天线阵列的其它天线被关闭;(b)测量所述天线在相位阵列的每个相位处的功率;(c)针对天线阵列的每个天线重复步骤(b);并且(d)基于针对天线阵列的每个天线在相位阵列的每个相位处的测量功率来估计增益。
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公开(公告)号:CN111698006A
公开(公告)日:2020-09-22
申请号:CN202010169434.X
申请日:2020-03-12
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04B7/0413 , G06N3/08
Abstract: 本文提供了一种用于训练神经网络的方法和系统。根据一个实施例,所述方法包括:生成与第一调制方案相对应的第一标记数据集和与第二调制方案相对应的第二标记数据集;使用第一标记数据集和第二标记数据集,基于反向传播来确定第一神经网络层与第二神经网络之间的成本函数的第一梯度;以及使用第一标记数据集,基于反向传播来确定第二神经网络层与第三神经网络层的第一节点集合之间的成本函数的第二梯度。第三神经网络层的第一节点集合对应于与第一调制方案相关联的第一多个检测器类别。
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