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公开(公告)号：CN102130860B
公开(公告)日：2013-10-30
申请号：CN201110065441.6
申请日：2011-03-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种带相位补偿的二维离散傅里叶变换信道估计方法包括：针对时频二维上导频非均匀分布的系统，首先接收时频二维上导频子载波处的频域接收信号；然后对所述的时频二维上导频子载波处的频域接收信号进行最小二乘估计获得时频二维导频子载波处的初始信道参数估计值；随后对时频二维导频子载波处的初始信道参数估计值进行带相位补偿的二维离散傅里叶变换，获得二维离散傅里叶变换域内的等效信道参数；最后对所述的时频二维导频子载波处的信道参数估计值进行时频二维插值，从而获得时频二维上所有子载波处的信道响应。本发明大大降低了计算复杂度，并利用信道的时间相关性和频率相关性提高信道估计性能。
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公开(公告)号：CN102752255A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201210201441.9
申请日：2012-06-18
Applicant: 东南大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明提供一种适于卫星移动通信的多载波多址传输方法，其上行链路和下行链路均支持正交频分复用OFDM框架下的三种传输模式：基于离散傅立叶变换扩展OFDM技术的单载波模式、单个子载波模式和偏移调制单载波模式。在上行链路中，用户与基站之间的多址传输用频分多址来实现，即不同的用户占用不同的子载波组以实现频分多址。在下行链路中，基站与不同用户之间的多址传输采用时分多址来实现，即不同的用户通过占用不同的时间片以实现多址接入，单个OFDM符号上只传输一个用户的信号，各个用户所占的子载波组可以不同。本发明能够根据对发送信号不同的包络起伏的要求，实现几种多址模式的灵活切换，以满足卫星通信系统对功率效率的要求。
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公开(公告)号：CN101707582A
公开(公告)日：2010-05-12
申请号：CN200910185344.3
申请日：2009-11-05
Applicant: 东南大学
CPC classification number: H04L25/0204 , H04B7/0413 , H04L25/0232 , H04L27/2647
Abstract: 基于多相分解的多天线信道估计方法包括：接收经过离散傅里叶变换的导频符号处的频域接收信号；对所述的频域接收信号进行相位修正；对所述相位修正的频域接收信号进行多相分解，获取多相信号；对所述多相信号进行插值处理，获取各频点上多天线信道参数不同线性组合的估计值；根据发送天线的导频结构获取解相关矩阵，利用该解相关矩阵对各频点上多天线信道参数不同线性组合的估计值进行解相关处理，获取各频点上导频符号处的信道参数；根据所述导频符号处的信道参数，获取数据符号处的信道参数。本发明以较低的复杂度避免了多天线信道估计中的求逆问题，并且多相分解后的插值采用离散余弦变换及滤波的方法使得多天线信道估计方法结果更加精确。
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公开(公告)号：CN114828256B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210405149.2
申请日：2022-04-18
Applicant: 东南大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/50 , H04W40/32 , H04B7/06 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种能效谱效联合优化的分布式多小区大规模MIMO功率分配方法，包括：构建小区簇并配置天线阵列，通过波束赋形生成波束集合；获取小区簇内各用户的统计信道状态信息；基站之间通过分布式协作，利用确定性等同方法、MM方法和迭代注水算法进行功率分配；功率分配优化问题的优化目标为各小区能效谱效加权和的最小值；根据统计信道状态信息的变化动态实施多小区大规模MIMO波束域功率分配。本发明基于多小区分布式场景，基站之间进行的有限的信息交互，具有较小的回程开销，且充分利用了用户的波束域统计信道状态信息，能有效提高系统的能效和谱效，实现两者的平衡，显著降低优化问题求解和物理层实现的复杂度。
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公开(公告)号：CN115225434B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210872352.0
申请日：2022-07-20
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/02 , H04L5/14 , H04B7/0413 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了大规模MIMO卫星移动通信信道估计方法及系统。卫星或信关站将基本导频经过不同相位调制因子调制后的序列作为导频集合，利用包括空间角度信息和平均信道能量在内的统计信道信息实施导频分配，确定各用户使用的导频序列。用户终端利用卫星或信关站分配的导频序列发送导频信号。卫星或信关站根据接收到的导频信号实施两级信道估计，信道估计值通过先对卫星侧接收信号进行逐子载波空域处理再进行逐用户频域处理得到，空域处理对所有子载波都是相同的，逐用户频域处理可以利用Toeplitz系统求解器快速实现。本发明中的两级信道估计方法能够达到接近最优的性能，具有大幅降低的实现复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118400007A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410509694.5
申请日：2024-04-26
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了信漏噪比最大化天波大规模MIMO波束结构预编码方法及系统，涉及基于平均信漏噪比最大化准则和瞬时信漏噪比最大化准则的天波大规模MIMO波束结构预编码。本发明利用天波大规模MIMO下行信道在波束域的稀疏性，生成各用户非零波束索引集合，并利用空间波束选择矩阵对波束域统计/瞬时信道信息进行抽取，获得各用户降维波束域信道矢量；基于所述各用户降维波束域信道矢量，设计基于平均信漏噪比或瞬时信漏噪比最大化准则的波束域预编码器，由此进行信漏噪比最大化的信号预编码传输。实验表明，在基站天线数和用户数很大时，本发明可以在保证天波大规模MIMO预编码器和速率性能的同时显著降低预编码的复杂度。
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公开(公告)号：CN117749224A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311789328.1
申请日：2023-12-25
Applicant: 东南大学 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0426 , H04B7/06 , H04B7/08 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种多小区大规模MIMO下行预编码传输方法、装置及介质。基站利用共享各小区用户终端的信道状态信息，首先依据所有用户和速率最大化准则，采用加权最小均方误差(WMMSE)方法建立等效问题模型。然后采用块坐标下降法，依次迭代更新接收机、权值参数和预编码矢量，取得预编码矢量的闭式表达。采用深度学习算法，先利用卷积神经网络计算两组低维特征参数，再根据由该低维特征参数确定的预编码矢量结构计算预编码矢量，以低计算复杂度达到接近最优的可达和速率性能。
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公开(公告)号：CN115001553B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210585283.5
申请日：2022-05-26
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种机器学习辅助的卫星下行预编码方法，在低轨卫星多用户、多输入单输出系统下行链路中，卫星依据莱斯信道的统计信道状态信息，以所有用户的遍历可达速率最大化准则和卫星单天线功率约束条件，通过最优预编码框架或者通过深度学习辅助的低复杂度预编码框架，计算与每一个用户终端相应的预编码向量。最优预编码框架基于预编码向量最优解的结构：给定拉格朗日乘子，预编码向量的方向和功率可以分别表示为最大广义特征向量形式和闭式。DL辅助的低复杂度预编码框架通过DL神经网络计算最优拉格朗日乘子，进而通过最优解结构直接计算预编码向量，本发明能够使卫星下行预编码逼近最佳的可达和速率性能，并具有较低的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN114553640B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210149674.2
申请日：2022-02-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种多频段大规模MIMO系统中的跨频段统计信道状态信息估计方法，包括：在基站侧配备两个共址共面的双极化均匀面阵，用户配备单极化单天线；将两个频段记作频段1、频段2，并通过探测获取频段1上的空间频率域双极化信道协方差矩阵作为该频段的统计信道状态信息；由频段1上的空间频率域双极化信道协方差矩阵外推频段2上的空间频率域双极化信道协方差矩阵。本发明有效的改善了基站侧无法获取频段2上准确信道状态信息导致的传输性能下降。本发明对相对慢变的统计状态信息进行估计，降低了该估计方法的调用频率，节省了系统的计算开销。
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公开(公告)号：CN115022144B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202210621736.5
申请日：2022-06-01
Applicant: 东南大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种5G NR系统中SSB频率位置和载波频偏的联合估计方法。本方法基于最大似然准则，在不对接收信号进行频谱搬移的情况下，对一定范围内的SSB频率位置和载波频偏进行联合估计，能够显著减少频率搜索的次数，简化和加速小区搜索过程。本方法不依赖于准确的下行定时位置，一定范围内的定时误差不会对频率估计的性能产生影响。同时本方法可以通过设置相应参数的取值，调整频率估计的理论精度和计算复杂度。
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