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公开(公告)号：CN113507711A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110869767.8
申请日：2021-07-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04W12/122
Abstract: 本发明公开了一种NOMA场景下的导频污染攻击检测方法，计算不同训练阶段的基站接收信号与导频序列的互相关结果，并将第二导频训练阶段的互相关结果投影到第一导频训练阶段的互相关结果的方向上，得到投影结果，从而根据投影结果判断是否存在导频污染攻击，从而解决NOMA场景下物理层安全中导频污染攻击检测的问题，具有计算复杂度低、检测速度快等优点。与现有的需要修改导频结构的导频污染攻击检测方法相比，可实施性高，克服了现有检测方案中需要修改导频结构带来的可实施性低的问题，对抵抗导频污染攻击具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110971546A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911099233.0
申请日：2019-11-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO系统信道跟踪方法，构建了基于最优遗忘因子的信道跟踪模型的代价函数，遗忘因子是时变的，通过确定每一时刻遗忘因子的最优解，使得在每一时刻信道的跟踪误差最小，从而很好地适应了信道的随机变化，使得信道跟踪的准确度更高。与此同时，本发明所提出的方法根据信道参数中到达角和信道衰落系数的时变特性差异，将待跟踪信道参数进行分离处理，从而有效地减小了信道跟踪的复杂度，进而可以在满足计算复杂度较低的前提下准确地跟踪时变信道。
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公开(公告)号：CN110691049A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201911052517.4
申请日：2019-10-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0452
Abstract: 本发明公开了一种频分双工模式下的大规模MIMO系统信道预测方法，包括以下步骤：S1、在上行链路中，基于信道的时变特性，对不同的信道参数采用不同的预测方法进行预测，从而得到上行信道各时刻上的多径到达角、时延和衰落系数；S2、在下行链路中，基于上行信道和下行信道的物理路径互易性，根据所得上行信道各时刻的多径到达角、时延、衰落系数以及下行链路载波频率，重构对应时刻的下行信道响应，从而实现对下行信道进行预测。本发明基于上行信道和下行信道的物理路径互易性，根据所得上行信道参数，在下行链路传输过程中不需要发送导频序列即可实现对下行信道进行预测，在非平稳坏境下能大大减小了导频和频谱的开销，预测的准确性较高。
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公开(公告)号：CN110365376A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910581648.5
申请日：2019-06-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种多天线系统中非平稳信道的信道统计信息获取方法，包括获取从时间t-L+1到时间t的多天线系统的接收端的接收信号，组成观测序列；建立统计信道状态与接收信号之间的关系模型，根据观测序列和模型参数计算缩放前向变量和缩放后向变量；根据缩放前向变量和缩放后向变量对模型参数进行估计得到最优模型参数；利用观测序列和最优模型参数估计统计信道状态，完成信道统计信息的获取。本发明相比传统的信道统计信息获取方法，能以较低的复杂度和系统开销更准确地解决非平稳信道的信道统计信息获取问题，并且可应用于任何非平稳连续时间信号的系统参数估计中，便于操控。
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公开(公告)号：CN110351215A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910576980.2
申请日：2019-06-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开一种基于多径时延的多设备信号传输方法、基站及设备，包括：(1)利用同一种LFM信号对各个设备发送信息进行调制(2)根据各个设备多径时延计算出每个设备发送信号在分数域的最小平移量，保证各个设备发送信号经过信道后在分数域不重叠；(3)将各个设备按照计算得到的最小平移量在分数域进行平移后变换回时域；(4)将接收信号按照LFM信号最佳变换阶数变换到分数域，通过矩形窗分离各个设备的接收信号；(5)将分离得到的各个设备信号在分数域逆循环移位，实现多设备信号分离。本发明通过分离多设备信号，易于实现，具有分离精度高和节省时频资源的优势，能够应用于各种多设备或者多设备系统中的信号分离。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108712227B
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201810434718.X
申请日：2018-05-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04J11/00 , H04B17/345 , H04W24/02
Abstract: 本发明公开了一种大气波导精准定位及自动优化方法，包括：对大气波导干扰的时域特征和频域特征进行疑似干扰源检测，得到多个疑似干扰源小区的疑似干扰源eNodeBID；对所有的疑似干扰源eNodeBID的后N位进行特征编码得到特征编码序列；多个疑似干扰源小区在DWPTS字段最后两个符号上向被干扰小区发送包含特征编码序列的电磁波信号；根据被干扰小区接收到的电磁波信号的强度，得到干扰最强的M个疑似干扰源eNodeBID，对干扰最强的M个疑似干扰源eNodeBID对应的特征编码序列进行解码，得到实际干扰源eNodeBID及其对应的实际干扰小区。本发明具有大气波导定位精度高、优化速度快的优点。
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公开(公告)号：CN108712227A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810434718.X
申请日：2018-05-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04J11/00 , H04B17/345 , H04W24/02
Abstract: 本发明公开了一种大气波导精准定位及自动优化方法，包括：对大气波导干扰的时域特征和频域特征进行疑似干扰源检测，得到多个疑似干扰源小区的疑似干扰源eNodeBID；对所有的疑似干扰源eNodeBID的后N位进行特征编码得到特征编码序列；多个疑似干扰源小区在DWPTS字段最后两个符号上向被干扰小区发送包含特征编码序列的电磁波信号；根据被干扰小区接收到的电磁波信号的强度，得到干扰最强的M个疑似干扰源eNodeBID，对干扰最强的M个疑似干扰源eNodeBID对应的特征编码序列进行解码，得到实际干扰源eNodeBID及其对应的实际干扰小区。本发明具有大气波导定位精度高、优化速度快的优点。
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公开(公告)号：CN108093361A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711292428.8
申请日：2017-12-08
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网络信令数据分析的用户定位方法及系统，属于数据分析与处理技术领域，其中，方法的实现包括：根据用户终端反馈的信令数据中的时间提前量和到达角对用户的位置进行粗定位得到粗定位数据；剔除粗定位数据中的重复位置数据得到初始目标定位数据；筛除初始目标定位数据中的异常数据得到目标定位数据；对地图进行分区，标定出第一区域和第二区域，第一区域表示用户可能到达的区域，第二区域表示用户无法到达的区域；将目标定位数据在所述地图上撒点，结合第一区域和第二区域确定用户的目标位置，与其他定位技术相比，本发明设计方法具有估计精度高，应用范围广的优点，同时本发明方法充分利用了运营商网络数据，节约了成本。
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公开(公告)号：CN107465472A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710659728.9
申请日：2017-08-04
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04B17/364 , H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种基于路径合成的多径时延估计方法，包括以下步骤：在预处理阶段发送端首先向接收端发送一次大功率导频信号；接收端根据接收到的导频信号获取信道的多径时延结构，完成时延估计的预处理；信号发送端向接收端发送常规功率的导频信号，信号接收端根据接收到的导频信号和参考导频信号利用算法计算得到峰值函数；根据计算得到的峰值函数和预先估计到的多径时延结构利用路径合成算法估计信号多径时延。本发明能够获得比常规的多径时延估计算法更精准的时延估计。与其他时延估计方法相比，本发明设计方法具有估计精度高，计算复杂度小的优点；不仅仅能在单用户系统中适用，而且在多用户系统中也有较好的估计效果。
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公开(公告)号：CN104656055A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510019254.2
申请日：2015-01-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01S3/02
CPC classification number: G01S3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于大规模多天线系统的单一信号到达角估计方法，属于大规模多天线系统信道估计的信号处理技术领域。本发明包括以下步骤：(1)对信道矩阵进行预估；(2)利用接收天线之间的相关性构造稀疏变换矩阵，对信道预估值矩阵进行稀疏变换，得到具有稀疏特性的矩阵；(3)根据压缩感知原理准确估计出稀疏矩阵中的非零元素；(4)采用分步搜索估计信号到达角。本发明只需一个信号样本就可得到信号到达角估计值，精度高且能提高频谱利用率。分步搜索逐步提高搜索精度，提高信号到达角估计精度并降低估计复杂度。较强的实用性使得本发明可应用于具有稀疏特性的各种系统参数的估计。
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