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公开(公告)号：CN116470972A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310143058.0
申请日：2023-02-21
Applicant: 北京交通大学 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: H04B17/391 , H04W4/46 , H04W24/06
Abstract: 本发明提供了一种人工智能信道仿真和数据拓展方法。该方法包括：利用信道仿真算法根据实测的真实信道数据训练信道生成网络，通过信道生成网络产生生成模型；信道生成器将信道仿真算法产生的生成模型导入，利用所述生成模型产生生成信道数据，对所述生成信道数据进行展示和验证。本发明方法能够根据少量测量数据大幅扩充信道数据集，改善AI与信道相结合的背景下数据短缺的需求。以实现使用AI方法对测量信道进行仿真，扩充信道测量数据。改善基于AI的新通信模式对海量数据的迫切需求，且有助于V2V的信道研究、通信系统设计和性能评估。
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公开(公告)号：CN109299698B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201811155551.X
申请日：2018-09-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/2411 , G06V10/50 , H04B17/30
Abstract: 本发明提供了一种基于支持向量机的无线信道场景识别方法，包括：采集信道数据，将采集的信道数据分成两部分，一部分为待处理数据，另一部分为不处理数据；将待处理数据进行分类特征提取和数据转化，根据数据转化结果建立非线性的功率直方图，将功率直方图作为支持向量机输入的特征矩阵；将功率直方图作为支持向量机输入的特征矩阵进行训练，设计支持向量机分类器结构及参数，构造超平面函数，建立分类模型；对不处理数据进行分类，并采用超平面函数对分类器参数进行校准，对分类模型进行测试，该方法可以解决现有技术中已有信道建模技术对信道环境监测模糊，无法准确判断无线传输环境的问题。
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公开(公告)号：CN114448540B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202210143294.8
申请日：2022-02-16
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/391
Abstract: 本发明实施例供了一种基于天线辐射方向图的无人机信道建模方法。该方法包括：初始化蜂窝网络下的无人机信道模型参数；使用矩形栅格阵平面阵列来模拟蜂窝网络的基站天线的方向图；基于所述矩形栅格阵平面阵列通过调整波束方向计算发射天线到接收天线的天线方向图、冲击响应和转移函数。本发明实施例提出的一种基于天线辐射方向图的无人机信道建模，通过使用矩形天线阵列来模拟基站天线的方向图，通过调整波束方向来减少信号干扰与增强网络覆盖范围，与实际的无人机通信场景相符合，从而有效提高无人机信道模型的准确性。
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公开(公告)号：CN114362851B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202210021766.2
申请日：2022-01-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/30 , H04B17/391 , H04L25/02 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的无线信道数据去噪方法。该方法包括：获取信道测量场景中的信道冲激响应数据序列；构建双向循环神经网络，将所述信道测量场景中的信道数据序列输入到所述双向循环神经网络中进行训练，得到训练好的双向循环神经网络；将待去噪的信道数据输入到所述训练好的双向循环神经网络，双向循环神经网络输出去噪后的信道冲激响应数据。本发明通过对双向循环神经网络进行训练，从而准确、快速地去除信道数据中的噪声，进而有效提高信道特性参数分析的准确性。
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公开(公告)号：CN115459824A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210888811.4
申请日：2022-07-27
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的空频联合信道反馈方法，包括将具有空频相关性的信道矩阵H作为空频联合信道反馈模型的输入；建立空频联合信道反馈模型SFCNet(Space‑Frequency CompressionNet，SFCNet)；通过若干层卷积神经网络充分提取信道矩阵内部特征联系，然后重塑为一维向量，继而被反馈给基站端的解码器进行恢复和重构；对SFCNet模型进行更优化的联合反馈训练；衡量SFCNet模型效果。本发明可以利用信道空频相关性进行联合反馈，提取同一用户在不同频率上的信道之间的相关性和不同用户在同一频率上的信道之间的相关性，从而降低了反馈开销，提升了反馈效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114448540A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210143294.8
申请日：2022-02-16
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/391
Abstract: 本发明实施例供了一种基于天线辐射方向图的无人机信道建模方法。该方法包括：初始化蜂窝网络下的无人机信道模型参数；使用矩形栅格阵平面阵列来模拟蜂窝网络的基站天线的方向图；基于所述矩形栅格阵平面阵列通过调整波束方向计算发射天线到接收天线的天线方向图、冲击响应和转移函数。本发明实施例提出的一种基于天线辐射方向图的无人机信道建模，通过使用矩形天线阵列来模拟基站天线的方向图，通过调整波束方向来减少信号干扰与增强网络覆盖范围，与实际的无人机通信场景相符合，从而有效提高无人机信道模型的准确性。
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公开(公告)号：CN114337871A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111643042.3
申请日：2021-12-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/373 , H04B17/391
Abstract: 一种RIS辅助信道仿真及信道容量分析方法，属于无线通信技术领域。建立RIS辅助通信场景下的几何信道模型，初始化传播路径的参数，计算每个RIS单元的位置和相位，计算信道模型中的距离和角度参数，计算发射天线到接收天线的信道函数，计算信道相关函数，计算信道容量。本发明探究在含散射体的复杂环境中RIS信道的特性，为RIS在实际的复杂环境中的应用提供重要参考价值。本发明提出的RIS辅助信道仿真及信道容量分析方法，通过使接收信号功率最大化推导出RIS相位公式，并通过改变RIS的大小和位置探究信道的变化，并分析RIS的改变对信道容量的影响，从而有效改善通信系统的性能。
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公开(公告)号：CN114004305A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111312442.6
申请日：2021-11-08
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种动态信道的时变多径聚类方法。该方法包括：初始化MPC的参数，得到多个M帧的多径分量：根据多径分量对MPC进行追踪，得到MPC在连续帧间的演变轨迹。根据MPC在连续帧间的演变轨迹计算MPC轨迹的波动趋势；根据MPC轨迹的波动趋势将两条MPC轨迹分为三种位置情况：完全重叠、部分重叠和完全分离，结合每条轨迹的波动趋势计算两两MPC轨迹间的距离，根据两两MPC轨迹间的距离进行MPC聚类。本发明提出的聚类方法以MPC轨迹的波动趋势和轨迹间距作为聚类依据，能够准确地识别出波动趋势相似、轨迹间距相近的重叠轨迹并进行聚类。
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公开(公告)号：CN111901026B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202010661014.3
申请日：2020-07-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B7/08 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种通信中的到达角估计方法。该方法包括：获取阵列天线实时接收到的无线信号；将所述阵列天线实时接收的无线信号输入至到达角估计模型，输出相应的到达角估计结果，其中所述到达角估计模型是利用训练数据集通过预先训练获得，所述训练数据集用于表征多种通信场景下阵列天线接收的无线信号与到达角之间的映射关系。利用本发明能够快速准确地估计通信过程的到达角，对于快速变化的通信场景尤其适用。
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公开(公告)号：CN111917498B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202010818703.0
申请日：2020-08-14
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/391
Abstract: 本发明提供了一种实现毫米波信道空间一致性的仿真方法。在该方法中，为了实现终端移动时毫米波信道参数的连续变化，将移动轨迹进行分段处理。通过刻画具有相关性的阴影衰落和LOS/NLOS条件网格图以及基于M步3‑状态马尔可夫链确定剩余段的多径簇数目，从而保证段间信道参数的连续性。对于段内小尺度参数，基于几何的方法实现多径分量的角度、时延、功率和相位的连续更新。本发明可以针对毫米波信道进行大尺度信道参数的相关性建模以及小尺度参数的平滑演进，进而实现毫米波信道空间一致性的仿真，为描述毫米波信道奠定了基础，同时为5G毫米波信道模型的仿真提供了重要的依据。
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