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公开(公告)号：CN107395334B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201710588429.0
申请日：2017-07-19
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L5/00 , H04B7/0413
Abstract: 本发明涉及基于联盟博弈的TDD大规模MIMO系统导频分配方法，与现有技术相比解决了导频分配方法分析场景与实际应用场景差距较大的缺陷。本发明包括以下步骤：用户数据预处理；子联盟结构的建立；导频分配结果的获得。本发明将联盟博弈的思想引入到基于用户分组的导频分配中，既适用于小区形状不规则且每小区用户数不固定(用户随机分布)的场景，又能有效的减轻导频污染，可以缓解现有解决导频污染效应的方法难以实际应用的问题。
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公开(公告)号：CN109327850A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811362813.X
申请日：2018-11-16
Applicant: 安徽大学
IPC: H04W24/06 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及基于梯度追踪和多步拟牛顿法技术的非正交多址接入系统多用户检测方法，与现有技术相比解决了多用户检测计算量大、效率低、精度差的缺陷。本发明包括以下步骤：上行链路基站的预处理，基站接收用户设备发送的信号，获取等价信道系数，进行迭代检测初始化；活跃用户设备的检测，迭代检测出一帧信号内连续T个时隙均发送信号的活跃用户设备与设备的发送信号。本发明将梯度追踪思想引入基站端的多用户检测，避免了用户设备发送信号估计时的正交投影计算，通过采用多步拟牛顿法计算多步梯度信息逼近目标函数的海森矩阵，一方面引入二阶收敛性，提高了多用户检测的精度；另一方面加快了收敛速度，降低多用户检测的计算量。
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公开(公告)号：CN105375931B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201510604014.9
申请日：2015-09-21
Applicant: 安徽大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明涉及一种基于卡尔曼滤波的复杂环境下信号重构方法，与现有技术相比解决了计算复杂度高、效率低的缺陷。本发明包括以下步骤：对信号进行快速压缩，设计稀疏测量矩阵，在复杂环境下进行压缩测量获得测量值；建立信号的先验模型，输入信号的稀疏率，建立信号的先验模型；在二分图上进行置信传播计算；采用近似MMSE估计得到信号估计的初始值；使用卡尔曼滤波得到信号估计值。本发明采用了简单的稀疏测量矩阵，简化了测量矩阵的存储，信号重构时结合二分图和基于卡尔曼滤波的信号估计方法，进一步简化压缩感知的编码过程并提高重构精度。
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公开(公告)号：CN108495368A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810187972.4
申请日：2018-03-07
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种超密集异构网络中的自回传资源分配方法，根据所述宏基站中基站n对应的回传速率以及该微基站的接入速率的设定关系，获得所述微基站n对应的回传链路的时分块因子值，根据比例公平算法，计算所述微基站n在当前t时刻之前的t-1时刻对应的所有分配时隙的平均分配速率 根据所述为微基站n的时分块因子值、t-1时刻对应的所有分配时隙的平均分配速率以及所述微基站n对应的用户数量Fn，计算所述微基站n对应的信道分配优先级；根据所述信道分配优先级，对所述微基站进行回传资源分配。应用本发明实施例，实现了对微基站吞吐量的提升，在分配回传资源的过程中体现了公平性，且在回传资源分配过程中避免了复杂度较高的运算。
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公开(公告)号：CN105119969B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201510418899.3
申请日：2015-07-15
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种点检数据格式及点检数据的交互方法，其特征是包括：点检数据头部和点检数据内容；点检数据头部包括：设备id、点检员id、点检时间戳、设备的部位个数、设备各部位的id序列、设备各部位状态构成的序列、点检数据内容的格式类型和点检数据内容的压缩类型；点检数据内容是根据所述数据格式对所述设备各部位的点检参数所组成的集合进行编码而获得的。本发明能用于设备点检终端与设备点检服务器间通用的点检数据传输，从而实现不同点检数据格式的设备点检终端与设备点检服务器间有效的交互，同时实现设备点检系统对多点检数据格式的支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107070822A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710328764.7
申请日：2017-05-11
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L25/02
CPC classification number: H04L25/0224
Abstract: 本发明涉及一种极化码导频符号选取方法，与现有技术相比解决了尚无针对极化码进行导频设计的缺陷。本发明包括以下步骤：极化码的设定，根据获取的极化码，对极化码有效性编码条件进行设定；编码集合的标识设定；在集合I中导频符号的选取；在集合F中导频符号的选取；编码集合C的确定。本发明在编码符号中进行导频符号的选择，提高极化码在有限域内的性能，保持了已存在的有效性结构。
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公开(公告)号：CN105338602A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510676129.9
申请日：2015-10-14
Applicant: 安徽大学
CPC classification number: Y02D70/00 , H04W52/0203 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟MIMO的压缩数据收集方法，结合了压缩感知和MIMO传输技术，依据能量最优原则对网络的分簇数目、压缩测量矩阵的稀疏率和压缩比、参与协作传输的节点数目以及远程传输时调制的星座图大小进行联合优化，从而能够以低能耗实现压缩数据收集。本发明能降低数据收集过程中的传输能耗和丢包率，从而能提高无线传感网的数据收集效率，延长网络的生存周期。
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公开(公告)号：CN101227605B
公开(公告)日：2010-04-21
申请号：CN200810018481.3
申请日：2008-02-03
Applicant: 安徽大学
Inventor： 胡艳军
Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络中基于Schur算法的图像传输联合检测方法，利用标准的JPEG2000编码器将节点数据采集传感器节点对外发送的原始图像压缩形成几个压缩层，在压缩数据流的LSL(Least Significant Layer)最小意义层采用嵌入数据技术嵌入错误保护编码，实现联合编码，埋入错误保护编码数据后，LSL层字节数保持与原数据结构的字节数相同，保持数据比特流长度不变；联合编码的数据经过调制发射，经无线信道传输，到达接收端数据收集点SINK；到达接收端数据收集点SINK的信号经接收端解调后，进行“基于Schur算法的快速联合接收检测”，进行干扰和噪声消除及错误恢复，然后可继续发往移动或其它网络，或进行JPEG2000解码显示。本发明可以有效减少无线传感器网络中各传感器传输图像信息时的能量损耗，并能提高图像传输的质量。
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公开(公告)号：CN101227605A
公开(公告)日：2008-07-23
申请号：CN200810018481.3
申请日：2008-02-03
Applicant: 安徽大学
Inventor： 胡艳军
Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络中基于Schur算法的图像传输联合检测方法，利用标准的JPEG2000编码器将节点数据采集传感器节点对外发送的原始图像压缩形成几个压缩层，在压缩数据流的LSL(Least Significant Layer)最小意义层采用嵌入数据技术嵌入错误保护编码，实现联合编码，埋入错误保护编码数据后，LSL层字节数保持与原数据结构的字节数相同，保持数据比特流长度不变；联合编码的数据经过调制发射，经无线信道传输，到达接收端数据收集点SINK；到达接收端数据收集点SINK的信号经接收端解调后，进行“基于Schur算法的快速联合接收检测”，进行干扰和噪声消除及错误恢复，然后可继续发往移动或其它网络，或进行JPEG2000解码显示。本发明可以有效减少无线传感器网络中各传感器传输图像信息时的能量损耗，并能提高图像传输的质量。
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公开(公告)号：CN118555033A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410656844.5
申请日：2024-05-24
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L1/00 , H04J13/10 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于GRU网络的SCMA自编码器及其构建、解码方法和装置，涉及SCMA编解码技术领域。所述基于GRU网络的SCMA自编码器的构建方法包括：根据SCMA因子矩阵中用户和资源的连接关系将神经网络单元作为用户到资源之间的码本生成器，根据所述码本生成器建立SCMA编码器；根据GRU网络建立SCMA解码器，所述SCMA解码器在解码时将传统单任务学习问题转化为多任务学习问题；对所述SCMA编码器和所述SCMA解码器进行端到端的训练，以获取基于GRU网络的SCMA自编码器。本发明基于深度学习的SCMA系统基础上引入GRU网络，通过利用门控机制更好地捕捉长期依赖关系，在整体网络结构简化的同时，依然能够有效地还原和分离每个用户的信息，进一步提升了误码率性能并降低计算复杂度。
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