码本处理方法及装置
    61.
    发明授权

    公开(公告)号:CN112383385B

    公开(公告)日:2021-09-21

    申请号:CN202011066449.X

    申请日:2020-09-30

    Abstract: 本申请实施例提供一种码本处理方法及装置。该方法包括:获取原模图对应的第一矩阵,其中,原模图中包括K个用户节点和N个资源节点,K为大于等于1的整数,N为大于等于1的整数。确定第一参数M,根据M,对第一矩阵中的元素进行置换处理,得到置换处理后的第二矩阵,其中,M用于指示置换处理的倍数,置换处理用于对用户节点和资源节点进行扩展。根据置换处理后的第二矩阵,得到目标码本,其中,目标码本包括扩展后的用户节点在扩展后的资源节点上传输的码字。本实施例中的置换处理是直接根据零矩阵和处理后的单位矩阵对第一矩阵中的元素进行置换,能够有效对抗块衰落,从而能够简单高效的实现对较大的SCMA码本的构造。

    认知无线网络中的编码、译码方法及装置

    公开(公告)号:CN105162548A

    公开(公告)日:2015-12-16

    申请号:CN201510431538.2

    申请日:2015-07-21

    CPC classification number: H04L1/0042 H04L27/0006

    Abstract: 本发明提供一种认知无线网络中的编码、译码方法及装置。该方法包括:发送端将信源数据划分为多个长度为n的数据块,n为大于0的整数。发送端使用m×n测量矩阵对每个长度为n的数据块进行压缩编码,得到长度为m的数据帧,m为大于0的整数。发送端以广播形式发送数据帧。本发明提供一种认知无线网络中的编码、译码方法及装置,可降低发送端的复杂度,并提高认知无线网络中信息传输的可靠性。

    认知网络中基于联合格成型技术的脏纸编码和译码方法

    公开(公告)号:CN104135347A

    公开(公告)日:2014-11-05

    申请号:CN201410414875.6

    申请日:2014-08-21

    Abstract: 一种认知无线网络中基于联合格成型技术的脏纸编码和译码方法,适用于主网络只有一个主用户,认知无线网络有多个从用户的场景。具体方法是:为保证主用户接收端信噪比不变,每个从用户发送端利用其多个发射天线发送各自信号时,同时转发主用户的发送信号:从用户发送端对传输给每个从用户接收端的信号分组,分别进行信道编码和联合格成型编码,再将编码比特序列映射成符号序列后,进行迫零脏纸编码,以消除其他用户的干扰;然后叠加主用户发送信号后,使用其发送端多个发射天线经由信道传输给多个从用户接收端,提高从用户接收性能。每个从用户接收端分别使用传统信道卷积译码方法译码、即恢复信号。本发明操作步骤简单、计算复杂度低,实用性强。

    基于压缩感知技术的分布式信源编码的方法

    公开(公告)号:CN101742313B

    公开(公告)日:2011-09-07

    申请号:CN200910242622.4

    申请日:2009-12-10

    Abstract: 一种基于压缩感知CS技术的分布式信源编码的方法,是利用CS技术的优点和视频图像的稀疏特性,将其结合到分布式信源编码DSC的实现过程中,形成一种新的分布式信源编码方法。即在DSC过程的相应操作步骤中,利用CS技术处理视频图像数据和执行对应的恢复处理:用CS操作和CS的稀疏重构分别替代传统信源编码中的数据采样与DCT变换操作和DCT逆变换,以便利用很少的测量数据重建视频图像源,降低系统的采样速率和储存负担,增强系统的鲁棒性,并实现三种不同结构的分布式信源编码的构建。本发明不仅能够降低系统的采样率和操作复杂度,显著地降低了数据采样及其相关处理的工作量和所需要的存储空间,还能提高系统的鲁棒性和降低数据传输速率。

    用于TD-SCDMA系统下行信号的载波检测方法

    公开(公告)号:CN101291511A

    公开(公告)日:2008-10-22

    申请号:CN200810114636.3

    申请日:2008-06-11

    Abstract: 一种用于TD-SCDMA系统下行信号的载波检测方法,是根据TD-SCDMA系统中,每个信号帧中下行时隙的信号功率远大于上行时隙的信号功率,在上下行时隙的切换点处会产生一个功率值的跳变的帧结构特点,该方法是先对所接收的高频信号进行不同频率的下变频,然后,利用滑动窗口截取不同数据段的下变频信号进行功率测量,以统计该信号的功率跳变次数,并根据该功率跳变次数来完成下行信号的载波检测。本发明方法能保证TD-SCDMA通信系统中进行载波检测方法的有效性和精准性,且算法复杂度低,因此,具有很好的工程应用价值和推广应用前景。

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