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公开(公告)号：CN114070354B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202111507345.2
申请日：2021-12-10
Applicant: 东南大学
IPC: H04B1/7105 , H04B7/0413 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于GS迭代法的自适应分段矩阵逆跟踪MIMO检测方法。大规模MIMO作为5G的关键技术之一，相较于传统的单天线系统具有高信息传输速率、高可靠性、高频谱利用率的优势。在大规模MIMO系统中，信号检测是决定系统可靠性的关键技术，也是难点之一，传统的MIMO检测算法普遍存在计算复杂度高、收敛速度慢的弊端。本发明在GS迭代算法的基础上，考虑到信道的时变特性，提出一种针对信道变化速率的自适应分段矩阵逆跟踪检测方法。本发明通过利用信道在时域上的相关特性，对MMSE滤波矩阵进行跟踪，并根据信道时域变化速率自适应更新跟踪步长，在每个跟踪更新时刻仅进行一次GS迭代运算，如此，既可以提高算法收敛速度，又可以降低计算复杂度。
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公开(公告)号：CN112261685B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202011106324.5
申请日：2020-10-15
Applicant: 东南大学
IPC: H04W24/08 , H04B7/0413 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的MIMO信号检测方法，包括以下步骤：基于多用户MIMO上行单基站模型构成信道矩阵，基站接收用户端发出的信号并使用ZF检测得到初始输入信号，构建卷积网络模型，设置卷积网络训练参数，使用贪心预训练算法逐次训练卷积网络模型，得到最终模型并进行信号检测，得到最终检测信号。通过本发明的方法可以有效提高了卷积网络模型的泛化能力，降低了网络的训练难度，同时提高了卷积网络的检测性能。
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公开(公告)号：CN115208444A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210827808.1
申请日：2022-07-13
Applicant: 东南大学 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04B7/0456 , H04B17/00 , H04B17/336 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种高可靠低时延通信系统高频效混合预编码设计方法、装置及通信系统，其使用高频信道以保证信号的高质量传输，同时使用混合预编码器平衡硬件成本和频谱效率之间的关系。本发明利用一阶凸近似的优化算法以最大频谱效率为优化目标，以最大发射功率为约束，求解在全数字预编码器结构下的预编码矩阵，接着利用逼近法令混合预编码器的参数无限接近于全数字预编码器。考虑到子阵结构混合预编码器中模拟预编码器受到恒模约束，利用交叉优化的半定松弛算法分别求解数字、模拟预编码器，最后基于最优的数字、模拟预编码器求解最大频谱效率值即为最优频效。
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公开(公告)号：CN115065391A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210391602.9
申请日：2022-04-14
Applicant: 东南大学 , 国网福建省电力有限公司
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/0452 , H04B7/145
Abstract: 本发明提供了一种URLLC下多个智能反射面辅助多用户传输的资源分配方法，适用于电力调控场景。针对基站发射功率，智能反射面与用户之间的关联，提出了波束赋型矢量与智能反射面相移矢量联合优化的方法，具体包括：针对用户，建立基站、智能反射面的系统模型；针对多个用户与多个智能反射面，求出最优的用户与智能反射面关联；根据最佳关联，以用户的速率和为优化目标，获取最优的波束赋型矢量和智能反射面相移矢量；判断是否满足迭代完成的条件；若满足，根据奇异值分解获得最优的波束赋型矢量。其将多个智能反射面与用户之间的关联做出优化，并在此基础上进行了系统的资源最佳分配，提高了用户的总速率性能，节省了频谱资源。
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公开(公告)号：CN114915976A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210279830.7
申请日：2022-03-21
Applicant: 东南大学 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种智能反射面辅助的超可靠低延时通信系统高能效预编码设计方法，包括：建立一个具有实际意义的部署了智能反射面的超可靠低延时通信系统模型；建立用户接受信号模型以及用户在超可靠低延时场景下的可达速率模型；建立系统的能量消耗模型并结合可达速率模型得到系统能量效率模型；设计能效最大化算法，计算出最优的智能反射面的反射相移向量、基站的波束权重向量以及误包率；基于计算得到的反射相移向量和波束权重向量，解决智能反射面的各个元素相移设置以及基站的功率资源分配策略。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113596854B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110823079.8
申请日：2021-07-21
Applicant: 东南大学
IPC: H04W16/18 , H04W16/22 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种自主移动中继辅助的广域覆盖高速传输方法，包括：用户发出通信需求指令,中心控制站接收到用户指令后派出自主移动无人设施作为中继协助通信；建立通信链路，计算通信信道和可达速率；建立通信资源分配优化问题，确定最优的通信资源分配方案；建立基于自主移动中继辅助的无线通信系统的动力学模型以及避障模型，随后建立自主移动中继轨迹优化问题，确定自主移动中继的最优轨迹；建立联合通信资源分配和自主移动中继轨迹设计的优化算法，直到输出的系统吞吐量稳定，最终确定的最优的自主移动中继辅助的广域覆盖高速传输方法；自主移动中继按照传输方法为用户提供通信服务，在满足用户的通信需求后，返回最近的停靠点回收。
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公开(公告)号：CN114760642A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210405880.5
申请日：2022-04-18
Applicant: 东南大学 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于速率分割多址的智能工厂时延抖动控制方法，包括：在智能工厂中，控制中心利用速率分割多址技术将信息分成多群信号以及单组信号；设备首先解码出多群信号，随后利用连续干扰消除去掉多群信号，并解码得到单组信号；基于数据短包模型构建传输模型，计算面向低时延高可靠通信的近似可达速率；建立基于速率分割多址的智能工厂时延抖动控制的资源分配优化问题，联合优化控制中心的波束形成以及速率切割方案，直到输出的系统吞吐量稳定；控制中心构建低时延高可靠的传输策略，以实现智能工厂中时延抖动控制。
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公开(公告)号：CN111988073B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202010892498.2
申请日：2020-08-28
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0413
Abstract: 本发明提供了一种面向宽带毫米波通信系统半动态子阵混合结构的设计方法。包括：提出依据信道统计信息对射频链路分配子阵的半动态子阵(PDS)结构，与现存的全动态子阵(FDS)结构相比，PDS结构可以大大降低5G基站密集部署开销；利用恒模约束对子阵设计问题进行简化，并提出基于交替最小化的子阵设计(AMD)算法进行子阵分配；提出基于块坐标下降的优化(HP)算法对宽带毫米波多输入多输出(MIMO)系统的混合预编码矩阵进行有效设计以最大化系统频效。本发明面向宽带毫米波MIMO系统，在FDS结构基础上，提出硬件成本更小的PDS结构，并针对PDS结构，提出了依据信道统计信息设计子阵结构的AMD算法和依据信道瞬时信息设计系统混合预编码矩阵的HP算法。
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公开(公告)号：CN114513237A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210141730.8
申请日：2022-02-16
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模阵列通信的子阵结构设计方法，包括：针对单数据流下行通信场景，引入智能反射面和子阵连接混合预编码结构来增强通信性能，并建立系统模型和信道模型；对于系统在用户处的接收信号功率最大化的问题，利用毫米波信道的特性将其转化为近似最优问题；依据子阵结构和相移矩阵的特性，提出了一种有效算法联合设计智能反射面相移矩阵，模拟射频预编码器和数字基带预编码器。本发明提出的面向大规模阵列通信的子阵结构设计方法，引入智能反射面和子阵结构并联合优化主动和被动预编码，可以有效提高系统的通信性能；提出的算法通过将原问题转化为近似最优问题，给出优化变量的闭式解形式，计算复杂度显著减少。
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公开(公告)号：CN113242605B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110506094.X
申请日：2021-05-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种低时延网络中基于多中继的资源分配方法。针对多数据源多中继传输场景，本发明在满足传输时延限制的条件下进行资源分配。通过联合优化中继匹配和块长分配，最小化系统传输的平均错误概率。在数学上，将优化问题建模为整数规划问题。提出了一种基于交替迭代的联合优化算法，将联合优化问题分解为中继匹配和块长分配两个子问题，交替优化两个子问题，直到目标收敛。本发明提供的算法能够在时延限制下显著降低平均错误概率，满足高可靠低时延要求。
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