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公开(公告)号：CN117810659A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311635528.1
申请日：2023-11-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H01P1/208
Abstract: 本申请提供一种基于基片集成波导的柔性微波滤波器，为了减小SIW滤波器的尺寸，采用半模基片集成波导(HMSIW)结构，HMSIW相当于完整SIW谐振腔的一半，HMSIW的一边是和SIW谐振腔相同的金属化通孔阵列，另一边则是平整的开口面。减小了柔性滤波器的物理尺寸，使滤波器在低频段工作时，仅占用了较小的物理体积。分布式DMS结构的引入可以减轻DGS结构在弯曲时引起的性能变化，从而减少滤波器在弯曲状态下产生的频率偏移，使柔性滤波器在较大的弯曲程度下，也能保持性能的稳定，平坦状态和弯曲状态下的性能基本保持了一致。
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公开(公告)号：CN116054755A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211328385.5
申请日：2022-10-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于神经网络的双频带预失真线性化方法和系统，该方法包括：基于输入至第一/第二频带的数模转换与上变频模块的历史原始信号、模数转换与下变频模块输出的第一/第二频带历史反馈信号、预设神经网络预失真系统模型，预设神经网络算法超参数，确定预失真模型；并基于所获得的预失真模型，使得原始信号通过预失真器和功率放大器后得到的信号与原始信号呈线性。所提出的预失真模型具有紧凑简单的结构，此外能通过所设计的神经网络训练算法对模型进行了进一步的简化，因此最终模型不仅具有优秀的线性化性能，而且复杂度较低。同时由于对I/Q分量的分离处理，所提出的神经网络预失真系统具有矫正I/Q不平衡的能力。
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公开(公告)号：CN115459717A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211218088.5
申请日：2022-09-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种功率自适应神经网络数字预失真系统及方法，包括：功率自适应神经网络预失真器模块、不同功率共同行为特征提取模块和特定功率行为特征提取模块；其中，功率自适应神经网络预失真器模块利用输入信号、共同行为特征系数矩阵和特定功率行为特征系数矩阵计算出预失真后输出信号；不同功率共同行为特征提取模块使用离线神经网络模型提取不同输入信号功率条件下的共同行为特征系数矩阵；特定功率行为特征提取模块使用最小二乘法提取当前输入信号功率条件下的特定功率行为特征系数矩阵。本发明大大减少了在线更新预失真神经网络模型系数的数量，同时将在线更新预失真神经网络模型系数由非线性改为线性。本发明适用于功率放大器输入信号功率快速变化的应用场景，能够在保留数字预失真神经网络模型优良性能的同时，降低数字预失真神经网络模型的自适应复杂度，提高数字预失真神经网络模型的自适应速度。
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公开(公告)号：CN114513854A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210112433.0
申请日：2022-01-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W72/04 , H04W72/08 , H04B7/0452
Abstract: 本申请提供一种蜂窝网络与D2D通信的上行资源共享方法及相关设备，该方法包括：通过建立上行蜂窝多用户与多组D2D用户对的资源共享模型，提出以共享D2D用户对数量最大化为目标的优化问题，并将该问题转化为系统干扰最小问题进行分步求解，在保证所有用户最低服务质量要求的情况下，通过设计D2D用户对的共享顺序和发送功率，使得更多D2D用户对可以在同一频率资源上工作，有效提高频谱利用率。
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公开(公告)号：CN114285379A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111585922.X
申请日：2021-12-20
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种二维可重构Doherty功率放大器，同时具备频率可重构和平均功率可重构功能，包括：等分功率分配器、主功率放大器频率可重构输入匹配网络、主功率管、主功率管栅极供电端、主功率管漏极供电端、主功率放大器输出谐波控制网络、主功率放大器输出匹配网络、辅功率放大器频率可重构输入匹配网络、辅功率管、辅功率管栅极供电端、辅功率管漏极供电端、辅功率放大器输出谐波控制网络、辅功率放大器输出匹配网络辅功率放大器、输入相位补偿线、输出相位补偿线和后匹配网络。本发明引入频率可重构技术，克服传统双频/多频功率放大器带宽过窄的问题，并改变主、辅功率管漏极供电端直流偏压实现平均功率可重构，满足多频段和不同最优输出功率下工作的场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110414565A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910582403.4
申请日：2019-06-28
Abstract: 本发明公开了一种用于功率放大器的基于Group Lasso的神经网络裁剪方法，属于通信技术领域。首先对原始神经网络结构，将除了输出层以外的其余层中连接在同一个神经元的所有输出权重分为一组；分组后对每组权重分别执行L2范数约束；然后将原始神经网络结构中所有组的权重的L2范数之和作为Group Lasso罚项 添加到原损失函数Loss1之后，得到新的损失函数Loss2；通过BP算法对Loss2进行极小化训练，寻找收敛接近于0的权重组，并去掉这些权重组连接的神经元，得到简化后的神经网络，采用BP算法对原始损失函数Loss1进行训练，得到训练完成的简化后的神经网络模型，在利用该模型对功率放大器进行建模或预失真。本发明可抑制训练过程中的过拟合，提高预失真效果，降低计算量，便于工程应用。
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公开(公告)号：CN106771672B
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201710093495.0
申请日：2017-02-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G01R29/10
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于三次样条插值法进行天线远场测量的方法及装置，该方法包括：采集天线的第一球面近场数据；利用三次样条插值法对该第一球面近场数据对应的采样点进行插值，并确定插值所生成的各个插值节点对应的球面近场数据；将插值所生成的各个插值节点对应的球面近场数据和该第一球面近场数据组合，得到该天线的第二球面近场数据；根据该天线的第二球面近场数据，求得该天线的远场方向图。通过本方案既能够降低天线近场测量的采样复杂度，又能够保证天线的远场方向图具有较高的精确度。
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公开(公告)号：CN106230531B
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201610591641.8
申请日：2016-07-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/391 , H04B7/0413
Abstract: 本发明实施例公开了一种MIMO OTA信道建模方法及装置，包括构建与测试场景所对应的初始信道模型，其中，所述初始信道模型为基于吸波暗室的MIMO OTA测试模型，且所述初始信道模型中包括M个探针；利用模拟退火算法，计算所述初始信道模型中各个探针所对应的权重值；为所述初始信道模型中各个探针设置所计算出的相应权重值，形成所述测试场景所对应的目标信道模型。相比于现有技术，应用本发明实施例，无需考虑目标函数和约束条件的凹凸限制问题，可以计算出分配给每个探针的权重，进而可以根据计算出的每个探针对应的权重获得信道模型。
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公开(公告)号：CN107634294A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710863481.2
申请日：2017-09-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H01P1/203
Abstract: 一种新型具有滤波特性的宽带功率分配器，该功率分配器具有对称的布置，包括输入端口；第一输出端口和第二输出端口，对称布置在相对两边，用于输出经过滤波之后的相位和幅度都相同的信号；独立而完整的接地平面；一个三导体微带耦合线结构；两个对称放置一端开路的阻抗阶梯变化的微带线；集总参数隔离电阻，两端分别放置在两条三导体耦合线的两条不相邻的耦合线之间，用于隔离第一输出端口和第二输出端口；介质板，为印制电路的基板，用于承载整个电路；本发明的新型具有滤波特性的宽带功率分配器可以通过一个器件，同时实现功率分配功能和信号滤波功能，并且具有极宽的带宽可实现范围。
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公开(公告)号：CN107046448A
公开(公告)日：2017-08-15
申请号：CN201710447223.6
申请日：2017-06-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/391 , H04B17/00
CPC classification number: H04B17/3912 , H04B17/0087
Abstract: 本发明实施例提供了一种MIMO OTA三维信道空间特性重现的方法及装置，属于通信技术领域。所述方法包括：获取预设进化算法中的每个个体的初始属性向量；根据所述每个个体的初始属性向量、所述预设进化算法和预先存储的目标信道空间的相关性向量，确定全局最优适应度和所述全局最优适应度对应的最优属性向量，其中，所述目标信道空间的相关性向量是待模拟的实际信道空间的相关性向量，所述最优属性向量是满足所述全局最优适应度时的属性向量；根据所述最优属性向量，确定探头位置向量和各探头的功率权重，并基于所述探头位置向量和各探头的功率权重，确定三维信道探头模型。采用本发明，可以降低测试成本。
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