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公开(公告)号：CN113765553B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202111053477.2
申请日：2021-09-09
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0408 , H04B7/0426 , H04B7/185 , H04B17/391 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的多波束卫星通信系统鲁棒预编码方法，包括，构建包含用户位置定位不确定性的多波束卫星下行信道矢量模型；获取关于信道自相关矩阵的统计信道模型；构建多波束卫星系统和速率最大化的鲁棒预编码优化设计问题；将多波束卫星系统和速率最大化的鲁棒预编码优化设计问题等价转化为用户信干噪比保障和单天线功率约束下的功率最小化问题；结合等价优化问题的拉格朗日函数及其KKT条件，获得最优预编码矢量；结合机器学习的方法基于信道自相关矩阵预测优化问题所需的拉格朗日乘子。通过本发明可以降低信道自相关矩阵预测问题算法实现复杂度，显著提高多波束卫星通信系统的传输性能及对定位角度估计误差的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113765553A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111053477.2
申请日：2021-09-09
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0408 , H04B7/0426 , H04B7/185 , H04B17/391 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的多波束卫星通信系统鲁棒预编码方法，包括，构建包含用户位置定位不确定性的多波束卫星下行信道矢量模型；获取关于信道自相关矩阵的统计信道模型；构建多波束卫星系统和速率最大化的鲁棒预编码优化设计问题；将多波束卫星系统和速率最大化的鲁棒预编码优化设计问题等价转化为用户信干噪比保障和单天线功率约束下的功率最小化问题；结合等价优化问题的拉格朗日函数及其KKT条件，获得最优预编码矢量；结合机器学习的方法基于信道自相关矩阵预测优化问题所需的拉格朗日乘子。通过本发明可以降低信道自相关矩阵预测问题算法实现复杂度，显著提高多波束卫星通信系统的传输性能及对定位角度估计误差的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111327550A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010156399.8
申请日：2020-03-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出一种具有近似恒包络波形的频分多址通信方法及系统。在该方法中，通过对系统成形滤波器进行重新设计，使滤波器函数形状在频域接近正态分布曲线的形状，对频域发送数据信号进行频域传输处理，并在CP-OFDMA框架下产生具有近似恒包络波形的发送信号。并进一步在系统接收端，通过设计多用户接收信号与发送信号之间的线性传输矩阵为对角矩阵块形式，实现低复杂的多用户广义线性MMSE联合均衡算法。在小区边缘和星地通信等对功率效率要求较高的场景中，本发明解决了由于系统发射端功率受限，功率放大器非线性的因素，导致系统发送信号功率效率低的问题，降低发送信号的峰均比、减少信号的非线性失真，提高系统发送信号的功率效率。
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公开(公告)号：CN111327550B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202010156399.8
申请日：2020-03-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出一种具有近似恒包络波形的频分多址通信方法及系统。在该方法中，通过对系统成形滤波器进行重新设计，使滤波器函数形状在频域接近正态分布曲线的形状，对频域发送数据信号进行频域传输处理，并在CP‑OFDMA框架下产生具有近似恒包络波形的发送信号。并进一步在系统接收端，通过设计多用户接收信号与发送信号之间的线性传输矩阵为对角矩阵块形式，实现低复杂的多用户广义线性MMSE联合均衡算法。在小区边缘和星地通信等对功率效率要求较高的场景中，本发明解决了由于系统发射端功率受限，功率放大器非线性的因素，导致系统发送信号功率效率低的问题，降低发送信号的峰均比、减少信号的非线性失真，提高系统发送信号的功率效率。
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公开(公告)号：CN113114343A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110387140.9
申请日：2021-04-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种适用于多波束卫星的高能效智能动态波束成形方法，用于卫星移动通信系统，首先对其能效问题建模，设计为卫星系统传输每比特信息所需的功耗最小的动态波束优化问题；再利用半正定松弛方法，并结合Minorize‑Maximization迭代算法用以解决凸规划差分问题，然后通过二次变换进一步将目标函数转化为标准凸优化问题，迭代求解，得到半正定松弛条件下的最优解。若解的秩不为一，采用高斯随机化方法进行功率再分配，最终得到满足秩一条件的动态波束成形矢量，在功率再分配的过程中，还需将目标函数利用同样的方法转化为凸优化问题求解，本发明的一种适用于多波束卫星的高能效智能动态波束成形方法，能够实现最大化系统能效，从而提升卫星多波束系统性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114978262B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202210538796.0
申请日：2022-05-17
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种基于低分辨率相移器的多波束卫星通信鲁棒混合预编码方法，包括：构建包含用户位置定位不确定性的多波束卫星下行信道矢量模型；获取关于信道自相关矩阵的统计信道模型；构建多波束卫星系统和速率最大化的鲁棒混合预编码优化设计问题；在部分连接结构下，分别将多波束卫星系统和速率最大化的鲁棒数字预编码和模拟预编码的优化设计问题等价转化为用户信干噪比保障和单天线功率约束下的功率最小化问题；结合对应的等价优化问题的拉格朗日函数及其KKT条件，通过迭代算法获得最优的数字预编码和模拟预编码矢量；本发明能够显著提高系统的发射功率效率，降低了硬件成本和运行成本，同时提高了系统对定位角度估计误差的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114900214B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202210488206.8
申请日：2022-05-06
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04L25/02 , H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种基于OFDM系统的线性预编码方法，采用OFDM系统对信道进行正交频分复用，将信道转换为若干窄带子信道，考虑到各个子信道在预编码矩阵求解过程中的拉格朗日算子等参数在时间与频率方向上均为慢变，仅选取部分时间与频率方向上的子载波插入导频，分别获取必要的参数。运用获取到的已知频率点的参数，通过插值算法估计其余频率的信道参数，从而直接推算出所有的预编码矩阵。线性预编码算法采用插值法对未知子载波的信道参数进行估计，降低了算法的复杂度，提高了运算效率及实用性。线性预编码算法采用的OFDM技术在对抗频率选择性衰落或窄带干扰有巨大优势。
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公开(公告)号：CN114978262A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210538796.0
申请日：2022-05-17
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种基于低分辨率相移器的多波束卫星通信鲁棒混合预编码方法，包括：构建包含用户位置定位不确定性的多波束卫星下行信道矢量模型；获取关于信道自相关矩阵的统计信道模型；构建多波束卫星系统和速率最大化的鲁棒混合预编码优化设计问题；在部分连接结构下，分别将多波束卫星系统和速率最大化的鲁棒数字预编码和模拟预编码的优化设计问题等价转化为用户信干噪比保障和单天线功率约束下的功率最小化问题；结合对应的等价优化问题的拉格朗日函数及其KKT条件，通过迭代算法获得最优的数字预编码和模拟预编码矢量；本发明能够显著提高系统的发射功率效率，降低了硬件成本和运行成本，同时提高了系统对定位角度估计误差的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114900214A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210488206.8
申请日：2022-05-06
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04L25/02 , H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种基于OFDM系统的线性预编码方法，采用OFDM系统对信道进行正交频分复用，将信道转换为若干窄带子信道，考虑到各个子信道在预编码矩阵求解过程中的拉格朗日算子等参数在时间与频率方向上均为慢变，仅选取部分时间与频率方向上的子载波插入导频，分别获取必要的参数。运用获取到的已知频率点的参数，通过插值算法估计其余频率的信道参数，从而直接推算出所有的预编码矩阵。线性预编码算法采用插值法对未知子载波的信道参数进行估计，降低了算法的复杂度，提高了运算效率及实用性。线性预编码算法采用的OFDM技术在对抗频率选择性衰落或窄带干扰有巨大优势。
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公开(公告)号：CN113114343B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110387140.9
申请日：2021-04-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种适用于多波束卫星的高能效智能动态波束成形方法，用于卫星移动通信系统，首先对其能效问题建模，设计为卫星系统传输每比特信息所需的功耗最小的动态波束优化问题；再利用半正定松弛方法，并结合Minorize‑Maximization迭代算法用以解决凸规划差分问题，然后通过二次变换进一步将目标函数转化为标准凸优化问题，迭代求解，得到半正定松弛条件下的最优解。若解的秩不为一，采用高斯随机化方法进行功率再分配，最终得到满足秩一条件的动态波束成形矢量，在功率再分配的过程中，还需将目标函数利用同样的方法转化为凸优化问题求解，本发明的一种适用于多波束卫星的高能效智能动态波束成形方法，能够实现最大化系统能效，从而提升卫星多波束系统性能。
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