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公开(公告)号：CN1983859A
公开(公告)日：2007-06-20
申请号：CN200510111450.9
申请日：2005-12-13
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 上海无线通信研究中心
Abstract: 本发明提供一种基于GMC的多天线复用发送、接收装置及频域均衡方法，包括计算WMMSE＝σs2ΛH[σs2ΛΛH+σn2I]－1，其包括如下步骤：步骤1：首先记[σs2ΛΛH+σn2I]－1为Λ’，设Λ’包括M×M个小矩阵，且每个小矩阵均为对角矩阵；步骤2：将Λ’分解为沿主对角线准对角矩阵和沿反对角线准对角矩阵的和；步骤3：将Λ’的逆过程转化为对角矩阵或块对角矩阵的求逆从而计算WMMSE；其中，WMMSE为MMSE方法乘性矩阵，σs为信号能量，Λ包含M×M个N×N对角矩阵，其中M为发射天线数目，N为FFT长度，σn为噪声能量，Λ’为过程参数。本发明的简化均衡器，使得MMSE均衡中矩阵求逆的算法复杂度从O((MN)3)下降到O(M3N)，大大地减少了系统的开销。
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公开(公告)号：CN1980114A
公开(公告)日：2007-06-13
申请号：CN200510110988.8
申请日：2005-11-30
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 上海无线通信研究中心
Abstract: 本发明提供一种信道估计发射装置，包括：频域导频生成装置、用于生成一个并行频域导频序列；其特征在于，还包括导频映射装置、其将频域导频序列等间隔映射到相应的子载波上，对没有导频映射的子载波传输O，这样输入并行的频域导频序列变换成相应的N点频域导频序列，所述在N点等于数据块长度；N点的IFFT变换装置、用于对输入的经过映射的N点序列进行N点IFFT变换，生成由多个相同序列的级联的时域导频序列；导频序列截短装置、用于截取IFFT变换后输出的时域序列，即取该时域序列中多个相同序列中的部分序列。本发明在保证信道估计性能的条件下，缩短了导频的长度，减小了导频的开销，从而提高了系统的频谱效率。
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公开(公告)号：CN1972265A
公开(公告)日：2007-05-30
申请号：CN200510110732.7
申请日：2005-11-24
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 上海无线通信研究中心
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明提供一种4倍带宽范围内频谱规范的多载波系统的峰均比抑制方法，包括如下步骤：步骤1，首先对频域发送信号进行频域补零，然后作IFFT变换将信号变换到时域，得到2倍过采样的时域信号；步骤2，对所述的2倍过采样信号进行削峰处理；步骤3，对所述削峰处理后的信号进行2倍上采样，从而使信号的采样速率提高到4倍采样速率；步骤4，对所述4倍采样速率的信号，进行滤波。通过很低的计算复杂度，达到降低峰均功率比、符号带外频谱规范等要求，并且在接收端正常同步的前提下，基本上不影响系统误码率/误帧率性能。且在系统的接收端，不需要进行额外的处理。
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公开(公告)号：CN1859345A
公开(公告)日：2006-11-08
申请号：CN200510070135.6
申请日：2005-04-30
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 上海无线通信研究中心
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明通过采用频率搜索的办法来估计载波频偏。首先将载波频偏的最大可能范围等间隔地分割出许多频率点，然后就在这些频率点中寻找与实际的载波频偏最接近的那个频率点。频率搜索是通过接收信号和本地产生的许多训练符号经过相关来检测。其中，不同的训练符号都事先经过了不同的频率偏移。训练符号的频率偏移与接收信号的频率偏移越接近，则得到的相关值越大，这样相关值最大的训练符号对应的频率偏移就是实际的载波频率偏移的估值。为了加快载波频率捕获的速度，频率搜索可以采用并行处理的机制。同时为了提高频率捕获的精度，又采用了传统的频率捕获算法。使频率捕获精度的提高不依赖于并行路数的增加，大大降低了实现的复杂度。
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公开(公告)号：CN119584056A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411808422.1
申请日：2024-12-10
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种通信感知一体化联合监测场景多目标模拟方法，包括以下步骤：构建包括多个传感器的通信感知一体化联合监测系统；规划所述联合监测系统的组网布局，基于所述组网布局模拟部署各个传感器的站位，并建立各个传感器的决策因子矩阵以模拟传感器的联合监测过程；基于设定的时域T，规划各个监测目标和不同类型的干扰源的活动事件，获得若干事件剧本；根据设定的目标模拟方案加载相应的事件剧本；基于组网布局和加载的事件剧本，解算出各个监测目标和干扰源的监测结果数据序列，并分发给各个传感器。本发明能够为通信感知一体化系统对多目标的联合监测场景提供验证数据源，从而降低整系统方案论证时间、设备投入，明确技术风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119211953A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411201262.4
申请日：2024-08-29
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向元宇宙的深空星际网络数据通信方法和装置，其中，方法包括：构建斯塔克伯格博弈模型，并通过对所述斯塔克伯格博弈模型求解确定天体终端节点卸载至地球卫星节点的任务卸载比例；根据所述天体终端节点卸载至地球卫星节点的任务卸载比例，建立任务卸载策略模型；基于所述任务卸载策略模型构建势博弈模型；采用基于最佳响应的EMOMS算法对所述势博弈模型进行求解，得到每个天体终端节点的最佳响应策略；采用所述每个天体终端节点的最佳响应策略进行深空星际网络数据通信。本发明能够支持元宇宙应用中的复杂数据通信需求。
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公开(公告)号：CN119051708A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410970312.9
申请日：2024-07-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04B7/185 , H04W72/044 , H04W72/50 , H04W72/1273
Abstract: 本发明提供一种卫星通信系统的下行链路资源分配方法、系统及介质，包括以下步骤：获取次卫星波束分配方案集合和主卫星跳波束模式；基于主卫星跳波束模式，根据次卫星的最大发射功率和预设波束功率约束条件，确定各时隙下的次卫星终端分组对应的发射功率分配结果，并基于发射功率分配结果，确定对应的传输容量分配结果；基于各次卫星终端组所对应的传输容量分配结果，执行吞吐量增量筛选，以确定各时隙对应的次卫星终端分组、次卫星波束分配方案、传输容量分配结果和发射功率分配结果。本发明的一种卫星通信系统的下行链路资源分配方法、系统和介质，可基于多个采用跳波束技术的卫星通信系统进行资源分配，进一步提高频谱资源的利用效率。
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公开(公告)号：CN118741535A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410990404.3
申请日：2024-07-23
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04W16/14 , H04W72/0453 , H04W72/542 , H04W72/541 , H04B17/382 , H04W84/06
Abstract: 本发明提供一种星地融合网络中的上行链路频谱共享方法，其包括卫星终端获取卫星的位置信息、以及共享频段的地面通信系统的位置信息；卫星终端基于卫星和地面通信系统的位置信息，确定采用交织模式时的频谱感知参数和吞吐量估计值、以及采用重叠模式时的发射功率和吞吐量估计值；卫星终端从交织模式和重叠模式这两种频谱共享模式中选择吞吐量估计值较大的一个，来执行上行链路的数据传输。本发明的上行链路频谱共享方法，卫星终端根据卫星和地面通信系统的位置信息选择频谱共享模式，并优化频谱感知参数或发射功率，提高了卫星终端的传输吞吐量，同时避免对地面系统产生严重干扰，有效提升了星地融合网络的频谱利用效率。
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公开(公告)号：CN114928394B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210356235.9
申请日：2022-04-06
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04B7/185 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明提供一种能耗优化的低轨卫星边缘计算资源分配方法，包括：获取动态的低轨卫星边缘计算网络的环境状态信息；根据环境状态信息，构建以最小化系统能耗开销为优化目标的优化问题模型，系统能耗开销为地面移动终端和低轨卫星的处理能耗的加权之和；基于优化问题模型，定义强化学习模型的核心要素，并设计状态评价函数来优化状态空间；利用基于优化DQN的深度强化学习算法求解深度强化学习模型；基于求解结果，获取能耗优化的计算资源分配策略，分发至各地面移动终端、低轨卫星和地面云服务器。本发明设计基于优化DQN的深度强化学习算法解决了低轨卫星边缘计算网络中能耗优化的计算资源分配问题，提高了计算效率，降低了系统能耗开销。
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公开(公告)号：CN118301640A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410395750.7
申请日：2024-04-02
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04W24/02 , H04W72/044 , H04W72/0453 , H04W72/50 , H04L41/0893 , H04L41/12 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种星地融合网络的动态网络切片方法，包括通过数据平面感知当前时刻的网络拓扑、网络状态信息、用户状态信息；将基于图注意力网络的多任务强化学习算法作为星地融合动态网络切片方法，获得的网络拓扑、网络状态信息、用户状态信息来运行星地融合动态网络切片方法，获得多任务强化学习算法的状态信息、以及每个网络切片的传输路径和所分配的带宽资源；根据每个网络切片的传输路径和所分配的带宽资源，通过控制平面部署网络切片并且分配带宽资源。本发明能够针对星地融合网络的不同网络切片的业务需求进行灵活切片定制，有效提升网络资源利用效率和用户满意率。
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