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公开(公告)号：CN115348138A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210984329.0
申请日：2022-08-17
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/02 , H04L7/00 , H04B10/116 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于PN序列的可见光通信系统非线性模型判别方法、装置及电子设备，包括：针对哈默斯坦和维纳模型，利用多级PN序列可以快速地获得模型参数的有效估计。在实际可见光通信系统中分别对这两种模型进行训练、评估以及验证，比较两种模型最小的系统非线性拟合误差，根据训练比较结果与评估比较结果的一致性判断模型类别判别方法的有效性，依据评估结果的比较判断模型的非线性类型。本发明所提出的可见光通信系统非线性模型类型判别方法对于深层探究可见光通信系统的非线性机理以及相关技术的研究具有深远意义，为可见光通信的非线性失真补偿和预失真等技术的研究提供了模型假设依据，具有很高的应用价值。
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公开(公告)号：CN111865843B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202010460272.5
申请日：2020-05-27
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了大规模MIMO‑OFDM系统混合消息传递信道估计方法。本发明针对大规模MIMO‑OFDM系统进行建模，利用隐马尔可夫模型建模角度‑时延域信道矢量。基于贝叶斯自由能理论，将角度‑时延域稀疏信道估计问题转化为受限贝叶斯自由能最小化问题。通过拉格朗日乘子法求解该问题得到混合消息传递算法，利用该算法实现角度‑时延域信道估计。本发明中的大规模MIMO‑OFDM系统混合消息传递信道估计方法能够大幅提高角度‑时延域信道估计的准确性，具有很快的收敛速率，并且可以有效减少导频开销。
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公开(公告)号：CN111865489B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202010527818.4
申请日：2020-06-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的多输入多输出检测方法。本发明将多输入多输出系统的接收数据转换为图型结构数据，构建成一个全连接的无向图，其中每个实数域的发送符号映射为图中的一个节点，再将其输入到构建的图神经网络中，输出发送比特的对数似然比的估计值，完成信号检测任务。本发明所设计的神经网络在突发噪声信道和不完美信道估计场景中获得了接近最优的性能，且基于图神经网络的多输入多输出检测方法对信噪比表现出了良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115225434A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210872352.0
申请日：2022-07-20
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/02 , H04L5/14 , H04B7/0413 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了大规模MIMO卫星移动通信信道估计方法及系统。卫星或信关站将基本导频经过不同相位调制因子调制后的序列作为导频集合，利用包括空间角度信息和平均信道能量在内的统计信道信息实施导频分配，确定各用户使用的导频序列。用户终端利用卫星或信关站分配的导频序列发送导频信号。卫星或信关站根据接收到的导频信号实施两级信道估计，信道估计值通过先对卫星侧接收信号进行逐子载波空域处理再进行逐用户频域处理得到，空域处理对所有子载波都是相同的，逐用户频域处理可以利用Toeplitz系统求解器快速实现。本发明中的两级信道估计方法能够达到接近最优的性能，具有大幅降低的实现复杂度。
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公开(公告)号：CN114172549B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202111482282.X
申请日：2021-12-07
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0452 , H04B7/0426
Abstract: 本发明公开了一种天波大规模MIMO通信下行传输方法，包括：天波大规模MIMO通信采用波束基信道统计模型，其表示为波束矩阵与波束域信道矢量的乘积；在基站侧，利用波束域信道的统计信息及其稀疏特性，生成各用户非零波束索引集合以及多用户非零波束索引集合，获得各用户的降维波束域信道、降维波束域统计信道信息和降维波束矩阵；在基站侧，在降维波束域进行用户下行预编码矩阵的最优设计或渐近最优设计，然后利用所得到的用户下行预编码矩阵通过预编码生成用户下行发送信号。本发明可以显著提升高速移动场景下天波通信的频谱效率，进而大幅提高传输速率和传输距离，同时解决所涉及的大维下行预编码矩阵设计复杂的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114205195A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111505861.1
申请日：2021-12-10
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明是一种跨频段MIMO空间域统计CSI估计方法，该方法首先基于同一跨频段MIMO系统中不同频率信道在角度域上的相似性，以及角度域和空间域上统计CSI之间的变换关系，将不同频率上信道空间域协方差矩阵中的元素建模为一个只与阵元序号、波长以及阵元间距有关的函数，进而将空间域协方差矩阵的估计转化为函数的外推问题。之后在基站侧配置ULA和UPA两种场景下建立了信道协方差元素的线性外推模型，求解两种场景中的外推系数。最后通过外推模型，在已知一个频率上信道协方差矩阵的条件下，估计其余所有频率上的信道协方差矩阵。本发明相比传统方法大幅减小了测量开销，实现复杂度低，且相比传统插值方法估计精度更高。
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公开(公告)号：CN113839696A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111106181.2
申请日：2021-09-22
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0426 , H04B7/06 , H04L25/02 , H04W52/24 , H04W52/42
Abstract: 本发明公开了一种在线鲁棒的分布式多小区大规模MIMO预编码方法，包括如下步骤：构建小区簇并配置天线阵列，通过波束赋形生成波束集合；基站动态获取本小区内用户的统计信道状态信息；各基站利用确定性等同方法、Charnes‑Cooper变换和在线梯度上升算法进行在线多小区分布式大规模MIMO波束域功率分配：在每一个统计信道状态信息变化的阶段，根据这一阶段及之前获取的所有信道状态信息预测下一阶段的功率分配矩阵。本发明有效提升系统能效，采用分布式多小区协作减少了回程开销，能够在信道状态信息变化时进行在线的预编码传输，且对信道估计误差有一定鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113746534A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111106179.5
申请日：2021-09-22
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/185 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种卫星大规模MIMO通信感知一体化的发送方法，卫星端配备大规模MIMO阵列，实现通信感知一体化系统。卫星端基于电磁波传播统计特性，发送多个用户终端的通信信号，同时对目标进行检测，实现卫星端与不同用户终端的同时通信以及对目标的感知。本发明充分利用频谱资源，基于卫星实现无线通信和目标感知功能的灵活切换，缓解波束斜视对系统性能的影响，大幅提升通信性能以及雷达的分辨率，可用于构建天、空、地、海一体化综合网络，实现全球覆盖。
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公开(公告)号：CN113395095A
公开(公告)日：2021-09-14
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：CN110365379B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201910665017.1
申请日：2019-07-23
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种大规模天线系统联合码分和波束分多址方法，包括以下步骤：S1：基站通过上行链路专用物理控制信道获取各用户特征方向上的特征模式能量耦合矩阵；S2：基站利用特征模式能量耦合矩阵，通过层次聚类的方法进行用户分组；S3：基站利用特征模式能量耦合矩阵，进行各种用户、码道和波束组合下的和速率计算；S4：采用贪婪算法实现最大化和速率准则下的用户调度，获取各个码道的通信用户集合、每个码道内的用户波束配对组合。本发明极大地降低大规模天线系统下用户调度的复杂度，利用大规模MIMO技术的优势，设计联合码分和波束分多址系统，具有较好的适用性和鲁棒性。
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