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公开(公告)号:CN120017195A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202510158377.8
申请日:2025-02-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/391
Abstract: 本发明提供一种基于环境散射体的通信感知一体化信道建模方法及装置,涉及通信技术领域。该方法包括:获取目标通信场景对应的第一信息和散射体影响因子,所述散射体影响因子用于:衡量环境散射体EO反射径对所述目标通信场景对应的目标信道的影响,所述第一信息包括:所述目标通信场景中EO的第一位置信息;根据所述散射体影响因子和所述第一位置信息,生成所述目标信道的至少一个参数;根据所述目标信道的至少一个参数,确定所述目标信道的信道系数。本发明的方案,解决了现有信道模型建模不准确的问题。
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公开(公告)号:CN119814095A
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202411849291.1
申请日:2024-12-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B5/73
Abstract: 本发明提供了一种基于波数域扩散宽度的超大规模MIMO快速近场波束训练方法,该方法包括:根据远场码本,获得基站阵列与用户终端之间的角度域信道响应;根据离散傅里叶函数对角度域信道响应进行内插,获得波数域信道响应;根据波数域信道响应,在波数域进行扩散区间检测,获得波数域的扩散区间;根据用户终端和基站阵列之间的第一角度与扩散区间的第一函数关系,获得第一角度的角度估计值;根据用户终端和基站阵列之间的第一距离与扩散区间的第二函数关系,获得第一距离的距离估计值;根据角度估计值和距离估计值,获得基站阵列与用户终端之间的目标码本。采用本发明实施例进行近场波束训练可以降低训练的时间复杂度,提高计算精度,加快处理速度。
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公开(公告)号:CN119727972A
公开(公告)日:2025-03-28
申请号:CN202411880450.4
申请日:2024-12-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/391 , H04B17/11 , H04B17/21 , G06N7/08 , G06N5/01
Abstract: 本申请提供了一种基于电磁特性参数校准的电磁环境重构方法及装置,应用于无线通信技术领域,其中,方法包括:获取预先构建的通信场景中的初始电磁特性参数;基于逻辑斯蒂混沌算法对所述初始电磁特性参数进行第一校准处理,得到参考电磁特性参数;基于模拟退火算法对所述参考电磁特性参数进行第二校准处理,得到目标电磁特性参数;基于目标电磁特性参数、散射体位置信息和发射信号强度得到对应的电磁场数据,并根据电磁场数据构建电磁环境。本申请结合了逻辑斯蒂混沌算法在初始阶段的快速探测优势和模拟退火算法的细化优势,实现了速度和精度的平衡,可以快速收敛到全局最优解,解决了当前无法高效、准确地校准电磁特性参数的问题。
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公开(公告)号:CN117320048B
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202211352150.X
申请日:2022-10-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W24/06 , H04B17/309 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种信道预测方法及装置,应用于无线信道预测技术领域,其中方法包括:根据获取到的传播环境信息,分别构建以每个散射体为中心的通信环境图;根据目标图神经网络分类模型分别进行散射体类型检测;根据第一目标图神经网络预测模型对根据所有的第一目标散射体构建的全连接传播环境图进行信道的大尺度参数预测;根据第二目标图神经网络预测模型分别对根据第二目标散射体构建的单连传播环境图进行信道的小尺度参数预测,得到第二预测结果;综合第一预测结果和第二预测结果,得到信道预测结果。本申请利用环境结构信息进行信道预测缓解了对传播场景类型的依赖,降低了数据冗余,提高了预测精度。
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公开(公告)号:CN119051786A
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202411075402.8
申请日:2024-08-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/391 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/20 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H04B17/309 , H04W24/06
Abstract: 本申请提供一种基于多视角视觉感知的无线信道路径损耗预测方法和装置,涉及无线信道预测领域。该方法包括:获取动态场景下多视角的感知图像;对所述感知图像处理,确定用于路损预测的目标特征;将所述目标特征输入至预训练的卷积神经网络模型中,得到不同视角对应的输出结果;根据多个所述输出结果,确定最优感知视角对应的目标路损;所述目标路损用于表示所述多视角的感知图像的路损预测结果。本申请的方案,基于多视角摄像头对实际动态场景进行感知,利用感知图像和卷积神经网络模型进行预测,并对预测结果选择的最优感知视角,实现多视角感知下的高精度路损预测,丰富路损预测的应用场景,提高路损预测的准确性。
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公开(公告)号:CN117278159B
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202311412174.4
申请日:2023-10-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/391
Abstract: 本发明提供了一种可重构智能表面信道建模方法、装置、设备和介质,涉及无线通信领域,该方法包括:获取无线通信场景的链路中的多个第一多径簇的第一参数信息,链路包括发射端与可重构智能表面RIS之间的第一链路和RIS与接收端之间的第二链路,第一链路与第二链路级联;根据第一参数信息对多个第一多径簇进行筛选,获得多个第二多径簇以及第二多径簇对应的第二参数信息;根据第二参数信息,依据等效原理和物理光学法获得RIS辐射方向图;根据RIS辐射方向图和所述第二参数信息,获得无线通信场景中的级联信道响应系数;根据级联信道响应系数,基于几何随机信道模型构建RIS信道模型。通过本发明实施例构建的RIS信道模型计算精度高,计算复杂度低。
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公开(公告)号:CN118944791A
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202411097250.1
申请日:2024-08-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/391
Abstract: 本发明提供了一种基于无线环境信息的信道预测方法、装置和程序,涉及无线技术领域,所述信道预测方法,包括:根据目标导频图案获取第一无线场景下的部分的第一CSI,以及,获取第一无线场景的多视角图像数据;根据第一CSI、多视角图像数据和目标信道预测模型,预测得到第一无线场景下完整的CSI;目标信道预测模型包括图像特征提取神经网络、目标导频图案和CSI重构神经网络,图像特征提取神经网络用于提取图像数据的图像特征,CSI重构神经网络用于根据图像特征和部分的CSI预测得到完整的CSI。本发明在考虑动态环境场景的前提下,实现高精度、低开销的信道状态信息预测,应对未来的通信系统的需求。
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公开(公告)号:CN117278155A
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202310189506.0
申请日:2023-02-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/391 , H04B17/40
Abstract: 本发明提供一种智能超表面辅助通信的信道建模方法、装置及终端,涉及通信技术领域。该方法包括:根据发射端‑智能超表面段的信道,计算智能超表面阵元上的信号入射角;根据所述入射角以及所述智能超表面阵元的预设反射系数,计算目标反射系数,将所述预设反射系数更新为所述目标反射系数;根据所述目标反射系数,计算所述智能超表面面板的目标散射幅度和目标散射相位;根据所述目标散射幅度和所述目标散射相位,计算并生成所述智能超表面辅助通信的信道。本发明的方案,通过对反射系数的更新,能够使所述智能超表面阵元的反射系数随入射角的变化而变化。解决了现有技术中信道模型的建立过程中存在假设,导致信道模型的精度较低的问题。
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公开(公告)号:CN117269947A
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202310599493.4
申请日:2023-05-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G01S11/12 , H04B10/116
Abstract: 本发明提供了一种可见光室内三维定位方法、装置和设备,该方法包括:获取至少一光接收端对应不同光源所发出可见光的光信号的多个第一接收信号数据;对多个第一接收信号数据进行筛选,获得多个第二接收信号数据;依据多个第二接收信号数据划分的多个数据子集,分别进行定位计算,确定多个定位点;根据多个定位点,确定三维定位点。采用本发明提供的实施例可以对获取的第一接收信号数据进行筛选,去除掉不利于精准定位的第一接收信号数据,有效的减少了定位过程中障碍物遮挡和墙壁反射造成的影响,再将筛选后的第二接收信号数据进行分集与组合,进一步提高可见光室内三维定位的精度。
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公开(公告)号:CN117061037A
公开(公告)日:2023-11-14
申请号:CN202210479456.5
申请日:2022-05-05
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/391 , H04L25/02
Abstract: 本申请提供了一种信道分簇评估的方法及控制装置,其中,方法包括:根据多个预设信道分簇配置,关于预设信道的第一多径分量MPC参数进行分簇处理,得到分簇结果;分别根据预设信道模型架构和分簇结果进行簇内采样,得到第二MPC参数;基于预设信道冲激响应函数公式,获取第一MPC参数对应的第一信道冲激响应函数,以及第二MPC参数对应的第二信道冲激响应函数;根据两种信道冲激响应函数,得到容量距离指标;根据容量距离指标,得到评估结果。本申请通过簇内采样以及信道重构和信道生成,将信道信息引入分簇评估的方法中,在信道建模的角度评估分簇结果,使得评估得到的分簇配置结果更接近真实信道状态,有助于提高统计型信道建模的精度。
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