大规模多天线系统基于干扰规避的波束选择方法

    公开(公告)号:CN113992252B

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202111234111.5

    申请日:2021-10-22

    Abstract: 本发明的提出一种大规模多天线系统基于干扰规避的波束选择方法,包括:步骤1,基站对波束进行扫描,用户依次测量成形波束信道特性,从中选出候选波束反馈给基站;步骤2,基站收集用户反馈的候选波束信息,建立基站候选波束集及每个候选波束的干扰波束表;步骤3,基站根据用户反馈的候选波束信息向用户发送参考信号,用户利用参考信号进行信道测量,并将测量结果反馈给基站;步骤4,基站根据波束间的干扰关系表、用户反馈的信道测量信息、用户的候选波束为每个天线面板分配波束。所述方法能够通过减少波束间干扰改善信道质量,从而提升系统整体性能;既能反映两波束间干扰强度的近似情况,又可以简化波束间干扰强度的计算。

    基于深度学习的多用户信道状态信息联合压缩反馈方法

    公开(公告)号:CN117220745B

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311481311.X

    申请日:2023-11-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多用户信道状态信息联合压缩反馈方法,基站对小区内的所有用户发送下行导频序列,用户将已知导频序列和接收信道对比,通过信道估计获取实时下行信道状态信息,根据数据集训练多用户信道状态信息联合压缩反馈神经网络模型,用户使用编码器网络对下行信道状态信息进行压缩并且量化形成反馈码字,用户上行传输反馈码字,基站接收用户组的混合码字,基站使用解码器网络对混合码字进行解码,重构用户的下行信道状态信息。本发明提供的技术方案使得在复杂的通信环境下,多个用户设备能够更高效地进行信道状态信息反馈,同时不增加反馈延时和资源占用。

    一种基于深度强化学习的计算分流优化方法

    公开(公告)号:CN112433843B

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202011133101.8

    申请日:2020-10-21

    Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的计算分流优化方法,所述方法包括以下步骤:步骤1,用户端进行计算分流前,用户端向雾节点发送自身状态信息,自身状态信息包括信道增益、任务大小、CPU处理频率;步骤2,雾节点集中接收系统中的用户状态信息,并将这些信息输入神经网络,输出系统的计算分流决策和资源分配方案;步骤3,雾节点反馈计算分流决策和资源分配方案给系统中的用户等;本发明的优越效果在于利用深度强化学习的自主学习能力和决策能力来完成系统计算分流决策的制定,解决传统方法因算法复杂度过高而无法应用于实时场景的问题。

    大规模多天线系统基于干扰规避的波束选择方法

    公开(公告)号:CN113992252A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111234111.5

    申请日:2021-10-22

    Abstract: 本发明的提出一种大规模多天线系统基于干扰规避的波束选择方法,包括:步骤1,基站对波束进行扫描,用户依次测量成形波束信道特性,从中选出候选波束反馈给基站;步骤2,基站收集用户反馈的候选波束信息,建立基站候选波束集及每个候选波束的干扰波束表;步骤3,基站根据用户反馈的候选波束信息向用户发送参考信号,用户利用参考信号进行信道测量,并将测量结果反馈给基站;步骤4,基站根据波束间的干扰关系表、用户反馈的信道测量信息、用户的候选波束为每个天线面板分配波束。所述方法能够通过减少波束间干扰改善信道质量,从而提升系统整体性能;既能反映两波束间干扰强度的近似情况,又可以简化波束间干扰强度的计算。

    一种移动性管理的数据平面优化方法和控制器

    公开(公告)号:CN109005550B

    公开(公告)日:2020-10-13

    申请号:CN201810539463.3

    申请日:2018-05-30

    Abstract: 本申请公开了一种移动性管理的数据平面优化方法,包括:周期性收集网络资源状态信息,对收集的网络资源状态信息处理后进行分析,并将相应的分析结果作为对应于网络资源状态的场景数据;周期性收集各计算卸载协同控制器所属的协同计算单元的计算资源状态信息,对收集的计算资源状态信息处理后进行分析,并将相应的分析结果作为对应于计算资源状态的场景数据;确定需要进行数据平面优化时,将当前对应于网络资源状态的场景数据和当前对应于计算资源状态的场景数据作为限制条件,按照数据平面的指定优化目标,选择本地锚点,用于进行移动性管理的数据平面优化。通过移动性管理数据平面的优化,可以提高面向计算卸载业务的移动性管理数据平面的传输性能,提升移动用户使用计算卸载业务时的服务质量体验。

    一种云无线接入网络联合协作分簇的半盲信道估计方法

    公开(公告)号:CN107517169B

    公开(公告)日:2020-04-03

    申请号:CN201710615766.4

    申请日:2017-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种云无线接入网络联合协作分簇的半盲信道估计方法,属于云无线接入网络领域,具体为:首先所有的用户向射频拉远单元发送导频和数据信息,经射频拉远单元放大后叠加自己的导频信息转发给集中式基带处理单元池,然后集中式基带处理单元池处理后得到信道状态信息,对射频拉远单元划分协作簇,并进行合并‑拆分操作,对不同分簇方式相应的效益函数进行评估,得到最优的分簇方式,最后对接收到的各个簇的信息,先利用半盲信道估计方法,通过在集中式基带处理单元池进行相应的处理,得到接入链路和前向链路的独立信道状态信息,再解调出数据信息。本发明有效地降低了信道估计所需的导频开销,显著地提高了云无线接入网络的数据传输效率。

    一种移动性管理的数据平面优化方法和控制器

    公开(公告)号:CN109005550A

    公开(公告)日:2018-12-14

    申请号:CN201810539463.3

    申请日:2018-05-30

    Abstract: 本申请公开了一种移动性管理的数据平面优化方法,包括:周期性收集网络资源状态信息,对收集的网络资源状态信息处理后进行分析,并将相应的分析结果作为对应于网络资源状态的场景数据;周期性收集各计算卸载协同控制器所属的协同计算单元的计算资源状态信息,对收集的计算资源状态信息处理后进行分析,并将相应的分析结果作为对应于计算资源状态的场景数据;确定需要进行数据平面优化时,将当前对应于网络资源状态的场景数据和当前对应于计算资源状态的场景数据作为限制条件,按照数据平面的指定优化目标,选择本地锚点,用于进行移动性管理的数据平面优化。通过移动性管理数据平面的优化,可以提高面向计算卸载业务的移动性管理数据平面的传输性能,提升移动用户使用计算卸载业务时的服务质量体验。

    一种基于卷积神经网络的无线信道估计方法及装置

    公开(公告)号:CN108833313A

    公开(公告)日:2018-11-16

    申请号:CN201810764457.8

    申请日:2018-07-12

    Abstract: 本发明提供的一种基于卷积神经网络的无线信道估计方法及装置,通过接收发送端设备发送的数据信息,将数据信息输入至无线信道估计模型,获得数据信息对应的信道估计值,无线信道估计模型是采用训练样本集对该训练样本集对应的基于卷积神经网络的模型进行训练得到的,训练样本集包括用于训练的数据信息样本和数据信息样本对应的信道估计值。由于训练时只采用了数据信息样本和数据信息样本对应的信道估计值,没有采用导频信息。所以,接收端设备可以根据接收到的数据信息和训练得到的无线信道估计模型,直接进行信道估计,即发送端设备发送数据信息时不用发送导频信息。这样可以导频信息占用的时频资源用于传输数据信息,提高了数据传输的效率。

    资源分配方法及装置
    79.
    发明公开

    公开(公告)号:CN107438284A

    公开(公告)日:2017-12-05

    申请号:CN201710817419.X

    申请日:2017-09-12

    Abstract: 本发明实施例提供一种资源分配方法及装置,该方法包括:根据总带宽容量和每一个终端设备发送一个数据包的带宽容量需求量,确定每一个终端设备的带宽需求比;根据总中央处理器CPU资源量和处理每一个终端设备的一个数据包的CPU资源需求量,确定每一个终端设备的CPU资源需求比;根据每一个终端设备的带宽需求比和每一个终端设备的CPU资源需求比,确定每一个终端设备的瓶颈资源需求比;根据每一个终端设备的带宽容量需求量、CPU资源需求量、瓶颈资源需求比、总带宽容量、及总CPU资源量,确定为每一个终端设备分配的CPU资源和带宽资源。用于提高CPU资源和带宽资源分配的合理性。

    一种能量传输激励方法及装置

    公开(公告)号:CN106936478A

    公开(公告)日:2017-07-07

    申请号:CN201710299935.8

    申请日:2017-04-28

    Abstract: 本发明实施例提供了一种能量传输激励方法及装置,该方法包括:在当前周期开始的时隙,获取控制器通信范围内的各用户设备在当前周期的前一周期结束的时隙的设备标记状态,将设备标记状态为待奖励状态的用户设备的设备标记状态更换为奖励状态,在当前周期内,向设备标记状态为奖励状态的用户设备传输能量。在本发明实施例中,通过获取各用户设备在当前周期的前一周期的设备标记状态,在当前周期向奖励状态的用户设备传输能量,能够及时给予上一周期内被标记为服务状态和/或待奖励状态的用户设备能量补偿,从而有效激励用户设备参与设备间通信,帮助分担无线接入网的内容传输流量,降低无线接入网的流量负载。

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