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公开(公告)号：CN110545128B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201910782697.5
申请日：2019-08-23
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/024 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种环境反向散射阵列通信系统中的协作传输优化方法，所述方法包括：接收机使用非相干检测方法接收信号，根据接收信号中的主链路信号分量，构建主链路的平均传输速率上界计算模型；根据连续干扰消除检测方法和最大比合并方法，构建次链路的传输速率计算模型；最大化这两个速率的问题是一个二元非凸非线性的多目标向量优化问题，为得到该优化问题的帕累托最优解，使用交替优化方法并辅助以一维搜索来解决，得到最优的射频源发送波束成形向量和协作接收机接收合并向量，并获得两条链路的可达传输速率。本发明应用于实际的协作环境反向散射阵列通信系统，兼顾主次链路速率，具有收敛速度快、计算复杂度较低等优点。
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公开(公告)号：CN114501503A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210146734.5
申请日：2022-02-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种通感一体化系统的能效最大化发射波束优化方法，包括：构建初始优化问题，在该初始优化问题中，以最大化多用户通信的能量效率为优化目标，且以基站发射功率受限、通信最小信干噪比需求、感知最小波束强度需求为约束；引入辅助变量，将初始优化问题等价转化为新的表述形式；根据转化得到的新问题，利用半定松弛舍去秩约束，并采用序贯凸近似方法迭代求解；基于算法迭代收敛后得到的解构造一组满足秩约束的最优解。本发明研究了通感一体化系统的能效最大化发射波束优化设计问题，能在满足感知约束的同时实现高能效传输。
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公开(公告)号：CN113949607A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111231892.2
申请日：2021-10-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了智能反射面无小区系统的鲁棒性波束设计方法，包括以下步骤：首先引入一阶接收均衡器系数向量和最小接收均方误差参数向量作为辅助变量，将原问题转化；然后固定其余变量，求解最优的预编码矩阵；接着固定其余向量，利用引入惩罚的CCP算法优化RIS相移向量；再固定其余向量，优化一阶接收均衡器系数向量并更新最小接收均方误差参数向量；交替迭代上述优化步骤至速率和收敛。本发明在波束设计时考虑了系统非理想CSI的影响，能提高用户传输和速率。
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公开(公告)号：CN109586776B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201910054978.9
申请日：2019-01-21
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种基于子阵列协作的多精度码本产生及自适应波束训练方法，包括PS‑DFT多精度码本生成算法和自适应波束训练算法。多精度码本具有模拟/数字混合结构：子阵列上的DFT基本子波束通过模拟射频组件形成，子阵列间的协作通过数字基带组件选择基本子波束、调整子波束间相位差和进行功率分配实现；自适应波束训练算法根据不同的传输信噪比自适应地选择进行初始级波束训练所应在的码本层号。本发明具有硬件实现复杂度低、带内波束平坦、角度估计准确率高。本发明适用于通信双方采用部分连接混合预编码结构的毫米波大规模天线点对点无线通信系统，且收发两侧使用的阵列为半波天线间距的均匀线性阵列。
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公开(公告)号：CN111182469B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202010013685.9
申请日：2020-01-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种能量收集网络时间分配及无人机轨迹优化方法，引入无人机作为无线能量传输源和移动上行中继，按如下步骤进行：首先，构建无人机消耗能量最小化问题并固定无人机轨迹，将时间分配子问题转化为凸问题并求解得到最优的时间分配策略；然后，固定两个阶段时间分配策略，通过放缩求取上、下界的方法将轨迹规划子问题转化为凸问题并求解得到最优的无人机轨迹；最后，迭代以上步骤交替优化时间分配和无人机轨迹，直到迭代算法收敛。本发明方法综合考虑能量收集网络中时间分配及无人机轨迹的优化，保证了用户通信质量并且有效降低了无人机消耗的能量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108063634B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810103187.6
申请日：2018-02-01
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种低精度量化大规模MIMO中最优正则预编码方法，在大规模MIMO系统中，基站需要配置数十甚至上百根天线。为了降低硬件成本和系统功耗，基站端每根天线配置低精度量化的DAC，用户端一般配置有限精度量化的ADC。此外，由于基站端天线数目巨大而设备体积受限，天线阵列布置密集，多天线空间信道不独立，存在相关性。本发明综合考虑低精度量化和信道相关性的影响，在最大化每个用户接收信干噪比的准则下优化基站端的正则预编码方法。给定基站天线数目，DAC量化精度，以及信噪比，本发明能够迅速确定最优的正则预编码计算形式。本发明计算简单，对大规模MIMO系统的下行链路传输具有积极意义。
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公开(公告)号：CN111313941A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010089206.1
申请日：2020-02-12
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04L25/02 , H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种采用低精度ADC的多用户大规模MIMO-OFDM系统传输方法，所述方法包括：给出上行速率的闭合表达式，得到最有利的多径信道时延功率谱应满足的条件；基于速率表达式，根据已知系统参数和所需用户速率，计算合适的发送功率和OFDM子载波数；在多径信道下，设计基于OFDM的多用户正交导频序列；用户发送导频信号，基站对接收信号进行低精度量化，并完成信道估计；用户传输上行数据，基站根据估计的信道，对量化后的接收信号进行最大比合并。本发明可用于低精度ADC多用户大规模MIMO-OFDM系统，降低基站的硬件成本和功耗，给出的传输方法能够有效满足用户上行速率的传输要求。
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公开(公告)号：CN107426775B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201710365457.6
申请日：2017-05-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出一种基于能效的分布式异构网络接入方法，在首先在所有基站侧通过导频序列估计得到当前的用户信道状态信息；然后据此构建QoS约束下用户接入的方程；最后通过原始分解的方法将问题分解为若干子问题，交替迭代求解该方程，基站根据用户信道信息确定自身工作模式并优化固定QoS下的用户接入，各用户根据基站工作模式确定自身的接入调整策略；最后通过基站与用户之间有限的控制信息交互，基站和用户各自迭代优化接入策略，直到算法收敛，获得最优的用户接入和宏基站静态时隙参数。本发明方法实现并行计算，各基站侧可以同时计算最佳用户连接，极大地降低了算法复杂度；由于不需要网络全局信息，大大减少了需要交互的信息量，提升效率。
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公开(公告)号：CN108347267B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201810007281.1
申请日：2018-01-04
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/08 , H04L1/00
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模MIMO的自适应混合检测接收方法，包括：(1)信息传输前，基站依据基站到每个用户的下行信道信息，设计对每个用户的模拟检测矢量；(2)将模拟检测矢量整合为模拟检测矩阵；(3)判断实际用户数是否大于设定用户数门限值，若是，执行(5)，否则执行(4)；(4)根据基站的天线数和用户数计算信噪比门限值，若当前的传输信噪比小于信噪比门限值，则执行(5)，否则执行(6)；(5)根据模拟检测矩阵和信道信息计算得到有效信道矩阵，并将有效信道矩阵的共轭转置作为检测矩阵，进行接收检测；(6)将检测矩阵设为单位矩阵，进行接收检测。本发明在降低系统复杂度的同时提升系统容量。
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公开(公告)号：CN107359917B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201710616384.3
申请日：2017-07-26
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0452 , H04W72/12
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO最优用户调度数目配置方法，在大规模MIMO系统中，基站需要配置数十甚至上百根天线。为了降低硬件成本和系统功耗，基站每根天线配置1比特量化的DAC，单天线用户采用有限比特量化的ADC。面向该系统中下行链路数据传输，采用正规化迫零预编码。给定基站天线数目，用户ADC精度，信噪比，导频长度和相干时间间隔，本发明通过最大化每根天线提供的可达速率，计算最优的用户调度数目。本发明计算简单，能够迅速确定最优用户数目，对大规模MIMO系统的多用户调度参数配置具有指导意义。
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