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公开(公告)号：CN113872652B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202110708638.0
申请日：2021-06-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/0456 , H04B7/0413 , H04B7/0417 , H04L25/02 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 行恢复。本发明公开了一种基于3D MIMO时变系统的CSI反馈方法，包括基于时变环境构建包含有空间、频率和时间三个维度的大规模3D MIMO信道模型，基于3D MIMO信道模型估算下行链路CSI，建立编码器网络，对下行链路CSI进行压缩获得低维矢量，并通过上行链路通信向基站反馈，建立解码器网络，对基站接收的低维矢量进行下行链路CSI矩阵重建，完成预编码，本发明通过3D CNN和BiLSTM的结合，可将下行链路CSI压缩成一个低维矢量，其能够在较长的时间序列中提取到
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公开(公告)号：CN116346164B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310236114.5
申请日：2023-03-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B1/7105 , H04B1/711
Abstract: 本发明公开了一种OTFS系统中连续并行干扰消除的最大似然检测方法，属于OTFS系统信号检测技术领域；依据最大多径时延的大小在延时多普勒域中插入零值；延时多普勒域得到接收信号矩阵，依据信道状态信息确定单一路径叠加数据以及延时量 ；在延时量 对应索引处沿着多普勒频移方向去除信道的影响，采用最大似然检测算法检测数据并记录；在多路径叠加所在的延时量 处依据信道状态信息和已检测信号计算干扰分量；去除干扰分量后沿着多普勒方向去除信道的影响，完成对所有接收信号的估计。本发明通过改变MP算法和ML算法实现信号检测，利用信道状态信息和已检测信号，在延时多普勒域实现高准确率的信号检测，降低了最大似然检测算法的复杂度。
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公开(公告)号：CN116319196A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310591372.5
申请日：2023-05-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了THz‑MIMO系统中基于SRGAN信道估计方案，属于信道估计技术领域；发送端采用正交的导频设计，在第个子载波对应的频率处沿着空时域发送信号矩阵；接收端从接收信号中提取导频信息，最小二乘法对基于导频的信道矩阵进行初步估计；对超分辨生成对抗网络进行离线训练，获得最佳网络权重的生成器完成基于导频的信道预估计矩阵空时域补全；将相干带宽内连续的个子载波作为信道估计单元，每个信道估计单元中各子载波上依次减少导频。每个子载波上的信道结合当前的和上一子载波接收到的导频共同估计当前信道。信道状态信息合并得到完整的信道状态信息。本发明保证信道估计的准确性，同时利用信道频率相关性降低信道估计导频开销。
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公开(公告)号：CN110212951B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201910342399.4
申请日：2019-04-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明公开了信号处理技术领域的一种基于Butler矩阵的大规模MIMO信道估计方法，旨在解决现有技术中信道估计的性能达不到要求，信道信息估计的准确度不高的技术问题，一种基于Butler矩阵的大规模MIMO信道估计方法，包括以下步骤：确定波束变换矩阵；获取用户的角度信息；获取信道增益信息；通过角度信息和信道增益信息，获取完整的信道信息。本发明提出了一种基于Butler矩阵的大规模MIMO信道估计方法，相比传统基于导频的最小二乘（LS）信道估计方法，本发明所述方法具有更好的信道估计性能，获取信道信息的准确度更高，也更加适用于大规模MIMO背景下的信道估计。
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公开(公告)号：CN106982088B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201710238474.3
申请日：2017-04-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了3D MIMO系统中一种基于CSI‑RS端口的多流传输方法，首先构建3D MIMO系统模型，然后基于WINNER II信道模型设计，利用克罗内克积构造3D预编码码本；接着基于CSI‑RS的3D MIMO预编码的理论进行推导，并根据信道相关矩阵推导出3D预编码W3D设计方案：基于CSI‑RS设计垂直维多流传输方案，首先对信道矩阵H3D进行水平方向分组，水平方向虚拟等效为其次对不同水平分组进行垂直预编码WV，最后，对水平方向元素进行预编码WH。最后反馈最优预编码矩阵，在接收端，对于垂直方向进行选取最优预编码矩阵WV，对于水平方向进行选取最优预编码矩阵Wh,每一路数据反馈所对应的PMI。本发明可以实现多路数据流的复用，充分利用垂直信道信息，可以更好地提高信道容量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118261260B
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410678135.7
申请日：2024-05-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于量子振幅衰减信道Z混态表达式的量子误差缓解方法，涉及量子误差缓解技术领域，具体包括，给出任意可以在真实量子计算机上运行的量子线路以及任意输入量子态，使用泡利Z算符测量被噪声影响的输出期望值；构建用于估计量子线路中量子门产生的噪声参数和量子测量产生的噪声参数的量子线路并使用泡利Z算符测量输出期望值；测量输出期望值；利用推导的关于量子振幅衰减信道的Z混态表达式的结论对原始量子线路被噪声影响的输出期望值进行误差缓解。本发明能够以较低的复杂度联合缓解量子门和量子测量产生的误差，为量子误差缓解领域提供了新的更低复杂度的误差缓解方案。
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公开(公告)号：CN118473563A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410565137.5
申请日：2024-05-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/391 , H04B7/0413 , H04L43/0823 , H04L43/50 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种上行去蜂窝大规模MIMO系统的信号检测方法，包括如下步骤：步骤一、建立上行去蜂窝大规模MIMO系统模型，根据上行去蜂窝大规模MIMO系统模型，获得系统接收信号y，信道矩阵H，噪声n，真实信号x，生成训练数据集和测试数据集；步骤二、构建RSI‑Net信号检测网络模型；步骤三、将步骤一中生成的训练集数据集输入到构建好的RSI‑Net信号检测网络模型中进行离线训练；步骤四、使用步骤三中训练好的RSI‑Net检测网络，进行上行去蜂窝大规模MIMO系统的信号检测测试，计算检测网络误符号率；步骤五、将步骤四中检测网络误符号率符合设定要求的RSI‑Net检测网络用于上行去蜂窝大规模MIMO系统的信号检测。与传统信号检测算法相比，本发明具有保持较低的计算开销和出色的检测性能。
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公开(公告)号：CN118354303A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410103786.3
申请日：2024-01-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向IRS辅助隐蔽通信的信息发送概率和IRS开关概率的优化方法，属于无线通信技术领域；步骤为：建立IRS和公共通信辅助隐蔽通信的系统模型；根据系统模型推导出对监测者Willie最优的检测门限；计算监测者Willie平均最小检测错误概率；根据系统模型建立Bob处接收信号表达式，在存在信道估计误差情况下建立Bob处有效传输速率；根据监测者Willie平均最小检测错误概率，建立关于系统通信隐蔽性的优化问题；通过对优化问题进行分析讨论和简化处理，得到联合最优的隐蔽信息发送概率和IRS开关的概率使系统隐蔽性最大化。本发明通过对隐蔽信息发送概率和IRS开关概率的设计优化，在保证合法收发机之间通信质量达到一定阈值要求的前提下，有效提高了IRS和公共通信辅助的隐蔽通信系统的隐蔽性，进一步提升了系统的安全性。
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公开(公告)号：CN117792835A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410209425.7
申请日：2024-02-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于量子机器学习在宽带信道估计中的应用技术领域，公开了一种基于双模块量子生成对抗器的信道估计方法，其对包含不同完整度的宽带信道导频信息的数据进行处理，并通过振幅编码转换成量子态数据；构建双模块量子生成对抗器的量子机器学习模型，用以测量量子鉴别器对数据真实性的判断概率及量子生成器的量子比特振幅；通过交替优化策略，对量子生成器和量子鉴别器的参数进行调整；将部分导频信息数据输入优化后的模型，生成完整的导频信息。本发明所述方法可实现高效且准确的信道估计，为无线通信物理层技术提供了新的研究方向，并为未来无线通信技术的发展开辟了新的可能性。
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公开(公告)号：CN116233897A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310515169.X
申请日：2023-05-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W24/02 , H04W24/06 , H04B7/145 , H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种基于IRS的感知增强认知无线电网络资源分配的优化方法，属于无线通信技术领域；步骤：次基站获取基站到IRS以及IRS到用户的信道状态信息；定义感知阶段和传输阶段的IRS对角相移矩阵，根据信道状态信息，建立优化模型；利用优化模型对感知阶段IRS对角相移矩阵辅助次基站感知主网络频谱占用情况进行优化；进入传输阶段，利用优化模型优化不同感知结果下传输阶段次基站波束形成向量与IRS对角相移矩阵；次基站根据优化结果发射传输信息，实现在约束对主用户干扰的情形下对系统的频谱效率的改善。本发明通过IRS辅助次基站的传输过程，方便次基站更精细地制定不同的发射策略，改善信道环境，提高次用户的总和速率。
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