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公开(公告)号：CN107612669A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710818319.9
申请日：2017-09-12
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种用于非正交多址系统的用户配对方法，包括以下步骤：步骤1)，建立多用户非正交多址下行链路系统模型；步骤2)，根据多时隙传输中用户平均误码率阈值要求不等式和步骤1)建立的多用户非正交多址下行链路系统模型得出多用户非正交多址下行链路系统模型中用户之间的用户调度判断式；步骤3)，根据步骤2)得到的用户调度判断式判断用户之间能否配对。通过本发明的方法能够实现用户安全通信。
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公开(公告)号：CN107135024A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710334866.X
申请日：2017-05-12
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度混合波束赋形迭代设计方法，包括以下步骤：1)模拟波束赋形设计：第一步，从DFT网络中随机选取矢量，初始化模拟波束赋形矩阵；第二步，固定模拟波束赋形矩阵，接收端估计等效信道，然后利用其恢复接收端等效信道；第三步，固定模拟预编码矩阵，接收端利用接收端等效信道更新模拟接收矩阵，更新反馈等效信道；第四步，发射端利用等效信道恢复发射端等效信道；第五步，固定模拟接收矩阵，利用发射端等效信道更新模拟预编码矩阵；重复第二步至第五步，直至算法收敛；2)数字波束赋形设计：第一步，根据确定的模拟波束赋形矩阵，计算等效信道；第二步，利用奇异值分解方法计算数字波束赋形矩阵，并利用灌水法进行功率分配。
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公开(公告)号：CN104320170B
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201410594150.X
申请日：2014-10-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO系统中导频污染抑制波束赋形方法，包括以下步骤：1)设MIMO系统中包含L个小区，每个小区配备一个带有M根天线的基站，将MIMO系统中所有基站分为N组，2)根据广义瑞利熵得第i个小区内第k个用户的最优波束赋形矢量，得各组中每个用户的最优波束赋形矢量，然后在MIMO系统根据各组中每个用户的最优波束赋形矢量进行数据的传输。本发明可以提高多小区大规模MIMO系统的信道估计精度以及频谱效率性能，并且系统的开销小。
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公开(公告)号：CN102752080B
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201210227408.3
申请日：2012-07-03
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于物理层的防窃听编码方法，其特征在于，在协作通信系统中增加一个防窃听编码矩阵Wi，使得接收端信号随机化；所述防窃听编码矩阵Wi被分解为静态和动态两部分，该防窃听编码矩阵Wi是根据信道状态信息以及当前需要发送的信息生成的。该方法以低窃听概率为标准，可以让原有的协作通信系统通过增加一个防窃听矩阵之后，变成一个具有物理层保密效果的通信系统，使得窃听端即使使用盲信道估计之后，也无法窃听到发送端的信息。
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公开(公告)号：CN106059728A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610292831.X
申请日：2016-05-05
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: H04L5/0048 , H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04B7/0854
Abstract: 本发明一种大规模MIMO系统中的基于相移的导频设计方法，包括如下步骤：步骤1，以系统内干扰之和最小为目标建立优化问题，设计系统内每个小区的相位偏移值；步骤2，采用离散粒子群搜索的算法，求解步骤1的优化问题，得到每个小区的相位偏移值；步骤3，在步骤2得到的相位偏移值的基础上，采用基于禁忌搜索的导频分配算法，得到能够降低导频污染的导频设计方案。通过建立求解系统内干扰最小的优化问题，使得相互干扰大的两个小区间的导频矩阵的相关性弱，而相互干扰小的两个小区间的导频矩阵的相关性强，从而降低导频污染。在导频相移基础上，采用低复杂度的导频分配方案，基于禁忌搜索的导频分配方法，提升系统的信道估计精度和频谱效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105828370A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610136564.7
申请日：2016-03-10
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04W24/06 , H04B17/391
CPC classification number: H04W24/06 , H04B17/3911 , H04B17/3912
Abstract: 本发明公开了一种基于广义平均的RBIR物理层抽象算法，目的在于，能够使复杂度低，通用性强，准确性高，能够降低预测误差造成的性能损失，所采用的技术方案为：首先仿真参考曲线；其次根据参考曲线得到参考包长的参考误包率；再次根据衰落信道下链路级仿真的结果PERFading?SINR来拟合广义平均数因子r；最后计算所需包长PL的误包率PERPL，完成RBIR物理层抽象算法，本发明采用广义平均数代替算数平均数的方法来求平均互信息，经过与现有物理层抽象算法的对比，不同坐标下本发明算法的获得的曲线更为接近标准曲线，即能够提供更精准的预测结果。
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公开(公告)号：CN105743594A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610240207.5
申请日：2016-04-18
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04B17/391 , H04B17/382 , H04W16/14 , H04B17/309 , H04B17/10 , H04B1/00
CPC classification number: Y02D70/40 , H04B1/0003 , H04B17/102 , H04B17/309 , H04B17/382 , H04B17/391 , H04W16/14
Abstract: 本发明提供一种认知无线电系统中基于用户间协作的PUEA检测方法，适应范围广，检测成功率高，计算简单，准确可靠。本发明利用MU攻击信号能量不稳定的特点，根据协作的双门限能量检测方案对MU与PU的信号进行区分从而实现对PUEA的检测，该方案易于实现，硬件开销小。并且相对于传统的能量检测方案对PU与MU的信号有着更好的区分效果。能够有效避免恶意用户的发射功率较大，或者距离次级用户较近出现高错检概率；当恶意用户传输功率很或者距离次级用户较近时，检测到的能量值将大于上门限，所以可以实现对PUEA的检测，其他情况下，根据恶意用户无法同时模仿多个次级用户的接收功率来实现对PUEA的检测。
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公开(公告)号：CN105703812A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610056306.8
申请日：2016-01-27
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04B7/04
CPC classification number: H04B7/0426
Abstract: 本发明提供一种导频时移大规模MIMO系统中的下行预编码与基站功率控制方法，通过下行预编码的设计和基站功率控制，实现时移导频结构下的下行数据传输和上行信道估计的性能折中，从而提升系统的频谱性能。将最大化信漏噪比SLNR的思想运用到时移导频结构中，不仅抑制了用户泄露给其他用户的干扰，并且通过引入转换因子抑制了泄露给正在进行信道估计的基站的干扰；在上述最大化SLNR预编码的基础上，利用截断多项式TPE的思想，推导了天线数目有限的情况下的只含大尺度信息的渐进下行SINR表达式，然后以渐进和速率最大为目标求解得到较优的基站下行发送功率和权重因子，实现下行数据传输和上行信道估计的性能折中，从而在降低复杂度的同时提升系统的频谱性能。
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公开(公告)号：CN102802162B
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201210280669.1
申请日：2012-08-08
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种增强小区边缘用户性能的分布式干扰协调方法，包括如下步骤：根据用户的宽带信干噪比划分边缘用户和中心用户；对于边缘用户，进一步划分为小区边缘用户和扇区边缘用户；在把边缘用户归类之后，在各扇区计算其内小区边缘用户的吞吐量指示矩阵；每个干扰协作集合的扇区间互相交换各自小区边缘用户的吞吐量指示矩阵，再由各扇区重新组成一个合并后的吞吐量指示矩阵；协作集合内的各扇区给小区边缘用户预分配好资源块之后，将余下的资源块用匈牙利方法分配给扇区内部用户，直到所有的资源块都分配完为止。本发明提出的资源预分配结合自适应功率控制方法使整体系统性能和边缘用户性能都有一定的提升，在实际中更具可行性。
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公开(公告)号：CN104144036A
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201410355603.3
申请日：2014-07-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PU2RC的MU-MIMO用户选择方法，包括：离线设计多组正交码本，并由相邻码本矢量分组的方法重新划分码本；用户端信息反馈CDI量化矢量序号和CQI参数；基站端将进行如下处理：首先，当多个用户量化到同一个码本向量，则将CQI最大的用户保留下来；选出各码本矩阵Vg上信道条件最好的用户，构成用户集合逐一扩大这些最优用户对应码本矩阵中其余码本向量所关联的用户集合；CDI量化误差以及用户恢复信道与真实波束赋形矢量之间的误差，重新构造SINR计算公式，并依据构造的公式计算的和速率对各码本矩阵Vg遍历搜索其最优模式Lg及对应的用户集合；基于和速率最大准则选出最优的它所对应的最优模式和用户集合，即为系统的MIMO传输模式及入选用户集合。
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