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公开(公告)号:CN104039004A
公开(公告)日:2014-09-10
申请号:CN201410253635.2
申请日:2014-06-09
Applicant: 东南大学
IPC: H04W52/32
Abstract: 本发明公开了一种大规模多输入多输出系统中异构用户的导频功率优化分配方法,步骤1)产生一组随机分布的异构用户,每个用户经历独立的信道信息,计算系统下行可达速率;步骤2)由系统下行可达速率以及总功率约束条件构成拉格朗日函数L;步骤3)假设λ为拉格朗日因子,将L对每个用户的导频功率ρk以及λ求导得到ρk关于λ和信道信息的表达式;步骤4)根据ρk大于0小于总功率的限制,基于步骤3)得到的表达式得到λ的取值范围;步骤5)根据步骤4)求得的λ的取值范围进行二分搜索,得到最佳的导频功率分配值。该方法利用异构用户不同的信道信息,实现导频功率的优化分配,提升系统总体数据传输性能。
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公开(公告)号:CN103825849A
公开(公告)日:2014-05-28
申请号:CN201410061157.5
申请日:2014-02-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种多天线中继系统中的信息估计与反馈方法,包括以下步骤:步骤1)基站至中继的完美信道信息矩阵为H,中继至用户k的完美信道向量为gk;步骤2)中继和用户测算出中继进行信道量化所需的比特数与用户进行信道量化所需的比特数;步骤3)中继得到基站侧下行发送信号的预编码矩阵;步骤4)得到中继侧转发信号的中继预编码矩阵;步骤5)基站得到预编码矩阵,基站的发送信号向量为中继接收信号为中继转发接收信号,中继发送信号向量为用户接收中继发送的信号。该传输方法可扩大蜂窝小区的覆盖范围,并获得可控的速率损失。
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公开(公告)号:CN103618687A
公开(公告)日:2014-03-05
申请号:CN201310638461.7
申请日:2013-12-03
Applicant: 东南大学
IPC: H04L27/26 , H04L27/34 , H04B10/116
Abstract: 本发明公开了一种拥有低峰均功率比(PAPR)的无线光正交多载波通信方法,按如下步骤进行:在发射端,首先调制后的频域符号采用音调注入(TI)算法,用松弛法转化为半正定规划凸优化问题,通过通用凸优化和随机化方法求解;其次,频域信号共轭对称的映射在子载波上,经过反快速傅里叶变换后添加循环前缀;最后,时域发射信号加入直流偏置驱动发光二极管发射。在接收端,光电二极管实现光电转换;信号经放大滤波,模数转换,快速傅里叶变换后移除循环前缀和共轭对称部分;对信号取模将其恢复在原星座图中;最后解调得到接收符号。本发明能够有效降低无线光通信OFDM系统的PAPR,降低对功率放大器和LED线性度的要求,减小非线性失真,提高接收性能。
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公开(公告)号:CN103596250A
公开(公告)日:2014-02-19
申请号:CN201310573466.6
申请日:2013-11-15
Applicant: 东南大学
IPC: H04W48/20
Abstract: 本发明是LTE-A异构网络中基于动态偏置的终端接入方法,该方法的特点在于首先根据最大接收信干噪比终端接入方法,将网络中的用户分别接入到宏小区和微小区中,并统计出各个宏小区和微小区中的用户个数;然后,对宏小区和微小区分别设定一个用户接入数目的门限值,当宏小区中用户接入数目高于门限值,或是微小区用户接入数目低于门限值时,动态调整小区中的偏置值,重新进行用户小区选择;最后,在多次小区选择之后,使网络中的宏小区和微小区达到一个理想的小区用户负载。该方法针对异构网中不同的微小区和用户分布,充分利用微小区来分担宏小区中的用户负载,使得整个网络中的用户性能得到优化,并且实施复杂度低,反馈延时小,系统容易实现。
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公开(公告)号:CN102882570A
公开(公告)日:2013-01-16
申请号:CN201210370443.0
申请日:2012-09-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种在移动通信网络下设备间通信的最优收发联合处理方法,按如下步骤进行:首先,时分双工通信系统中的基站通过上行信道估计可以等价地获得它至UE3的下行信道信息以及到D2D接收用户的下行干扰信道信息;UE1采用类似的信道估计方法可以获得它至UE2的传输信道信息和它对UE3的干扰信道信息,并将它们反馈给基站。接着,基站根据获得的所有四类信道信息按照最小化均方误差准则或者最大化信道信道容量准则计算出基站到UE3和UE1到UE2的预编码矩阵和接收矩阵。最后,基站将计算得到的发送预编码矩阵、接收矩阵通过控制信道通知给UE1、UE2和UE3。
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公开(公告)号:CN101969328A
公开(公告)日:2011-02-09
申请号:CN201010295100.3
申请日:2010-09-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于波束到达角的多用户调度方法,主要包括下面三个步骤:1)波束到达角估计;2)基于波束到达角的用户子集划分;3)选择每个子集内的最优用户。如果总用户数为K,调度用户数为M,则此算法将复杂度从原来的降低到2K,同时保证了性能不会有太大的损失,是一种低运算量的次优算法。相比于现有的用户调度算法,基于波束到达角的多用户调度方案根据信道的长时统计信息进行用户调度,计算复杂度低,对用户瞬时信道状态信息的依赖性小,不但针对无线信道的时变特性具有更强的鲁棒性,而且能明显减小系统所需要的反馈信息量。另外,本发明方案所调度的用户信道从统计意义上具有良好的正交性,有效地提高了系统的可达信道容量。
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公开(公告)号:CN115604686B
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202211189024.7
申请日:2022-09-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种毫米波系统海量机器类通信的混合波束成形方法,本发明利用随机矩阵理论将系统遍历速率近似成易于处理的形式,通过交替优化方法将基于遍历速率最大的混合波束成形设计问题转化为一系列迭代子问题,采用半正定松弛方法将子问题转化为凸优化问题进行求解。此外,本发明利用中心极限定理将用户信干噪比分布近似为高斯分布,通过交替优化和Dinklebach转化法将基于用户接入概率最大的混合波束成形设计优化问题转化为一系列迭代子问题,利用凸包松弛法和条件梯度下降法将子问题转化为凸优化问题并求解。本发明相较于传统混合波束成形设计方法,可以显著提升系统遍历速率和用户接入概率。
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公开(公告)号:CN118804044A
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202410766433.1
申请日:2024-06-14
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明提供基于基站簇聚合和分割的网络数据预测方法及装置,方法包括:基于待预测基站的地理位置确定待预测基站所属的基站簇,待预测基站所属的基站簇包括待预测基站以及P‑1个其他基站;获取待预测基站所属的基站簇的历史基站簇网络数据,历史基站簇网络数据中包括待预测基站所属的基站簇中各个基站的历史网络数据;将历史基站簇网络数据输入至已训练的预测模型中,获取预测模型输出的待预测基站的网络数据预测结果;预测模型包括空间分割模块和时序特征模块,空间分割模块用于对历史基站簇网络数据进行分割,提取基站之间的空间关系,时序特征模块用于提取历史基站簇网络数据中的时间关系。本发明可以提高基站网络数据预测的准确性。
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公开(公告)号:CN117692287A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311769376.4
申请日:2023-12-21
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/03 , H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种利用频分双工信道隐式互易性的信道信息压缩反馈方法。针对具有隐式互易性的频分双工信道信息数据,本发明首先将空间频率域信道矩阵转化到角度时延域并进行裁剪,之后将信道矩阵的实部和虚部拆分成两个实数矩阵并合拼;通过三个编码器网络对下行信道进行解耦表征学习,分别提取下行信道独有信息,上下行信道共有信息,虚拟上下行信道共有信息;解码器网络在训练时通过下行信道独有信息和上下行信道共有信息恢复原始信道信息,在测试时通过下行信道独有信息和虚拟上下行信道共有信息恢复原始信道信息;本发明中用户仅需反馈下行信道的独有信息,有效减少了信道反馈负载并改善了信道信息的恢复性能,具有显著的性能优势。
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公开(公告)号:CN116488696A
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202310535004.9
申请日:2023-05-11
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/0417 , H04B7/0452 , H04B7/0456 , H04L25/03 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种非对称网络结构的信道信息压缩反馈方法。首先使用二维傅里叶变换将空间‑频率域的信道状态信息CSI矩阵转化到角度‑时延域,再将复数矩阵拆分成两个实数子矩阵并拼接,并对CSI矩阵的值域进行调整;编码网络通过幅度池化模块提取CSI的特征图和位置图,并通过位置嵌入模块将特征图和位置图融合成反馈码字;解码网络将接收到的码字提取出特征图和位置图,通过反池化层恢复出粗略的CSI,最后通过特征细调网络进一步改善CSI重建的精度。本发明在编码器端引入了池化结构,仅在解码器端引入可训练网络参数,这样的非对称网络结构去除了编码器端的网络可训练参数,引入的残差压缩激励网络能够有效提升CSI恢复精度。
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