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公开(公告)号：CN117353803A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311343120.7
申请日：2023-10-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种现网多波束入射场景下智能超表面编码设计方法，属于无线通信领域，其中，方法包括：根据目标终端的方位信息，配置一组编码给智能超表面，目标终端记录各编码对应的接收功率，据此得到从基站到智能超表面这段信道中，入射至智能超表面的信号波束数量、方向以及强度；根据所述入射波束数量及方向，确定生成每个入射波束对应的智能超表面电磁单元第一反射相位；根据所述入射波束强度，确定每个入射波束对应的功率权重系数；根据所述第一反射相位与所述功率权重系数，确定智能超表面电磁单元的第二反射相位，并生成编码。本发明可以灵活应对现网环境下复杂的多波束入射场景，保证了利用智能超表面高效地提升目标终端的通信质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114025425B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202111294201.3
申请日：2021-11-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能超表面辅助的无线通信与感知定位一体化方法，首先，在感知定位子帧中利用智能超表面灵活调控电磁波的能力，对由用户终端UE入射至智能超表面的用于定位的单音信号进行空时调制和反射，由接入点AP接收智能超表面的反射信号并根据其频域各阶谐波分量求解出UE至智能超表面的信道信息和到达角，进而估计出UE的位置；接着，在无线通信子帧中根据估计出的信道信息和UE位置，确定并实施智能超表面的反射系数矩阵，用于实现智能超表面将UE发射的通信信号准确地反射至AP处，提高AP与UE之间的通信链路质量。本发明在支持高精度感知定位的同时，提高了无线通信链路的性能，从而实现了无线通信与感知定位的一体化融合。
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公开(公告)号：CN111049559B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201911106524.8
申请日：2019-11-13
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种利用位置信息的深度学习预编码方法，包括：获取个用户的位置信息和统计信道信息，计算各用户的水平及垂直最佳方向索引；构建判定用户水平及垂直方向索引的深度神经网络模型，将各用户位置信息输入到该模型，输出相应的水平及垂直方向索引；对该模型进行训练，使得该模型输出的方向索引逐渐接近最佳方向索引，以获得模型参数，由模型输出的水平和垂直方向索引确定其预编码向量。本发明可减小预编码向量计算复杂度，同时仅需要获得用户的位置信息，即可预测最优预编码向量且具有较高准确度，特别是在用户数和天线数较大时，能高效地实现下行预编码设计。
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公开(公告)号：CN118900139A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202310487135.4
申请日：2023-05-04
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 东南大学 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请提供一种智能超表面相位确定方法、装置、网络设备及介质。所述方法包括：根据至少一个目标终端的位置信息和接收信号质量需求，确定RIS生成波束的波束方向和波束强度；其中，RIS针对每个目标终端生成一个波束；根据所述波束方向，确定生成每个波束的RIS电磁单元的第一反射相位；根据所述波束强度，确定每个波束对应的权重系数；根据所述第一反射相位和所述权重系数，确定RIS电磁单元的第二反射相位。本申请的实施例考虑了多个通信目标的通信场景以及各个通信目标接收信号质量需求的差异性，可以实现灵活设计RIS生成多波束中各波束的方向和强度，保证各个目标终端的通信质量。
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公开(公告)号：CN114025425A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111294201.3
申请日：2021-11-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能超表面辅助的无线通信与感知定位一体化方法，首先，在感知定位子帧中利用智能超表面灵活调控电磁波的能力，对由用户终端UE入射至智能超表面的用于定位的单音信号进行空时调制和反射，由接入点AP接收智能超表面的反射信号并根据其频域各阶谐波分量求解出UE至智能超表面的信道信息和到达角，进而估计出UE的位置；接着，在无线通信子帧中根据估计出的信道信息和UE位置，确定并实施智能超表面的反射系数矩阵，用于实现智能超表面将UE发射的通信信号准确地反射至AP处，提高AP与UE之间的通信链路质量。本发明在支持高精度感知定位的同时，提高了无线通信链路的性能，从而实现了无线通信与感知定位的一体化融合。
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公开(公告)号：CN111049559A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911106524.8
申请日：2019-11-13
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种利用位置信息的深度学习预编码方法，包括：获取个用户的位置信息和统计信道信息，计算各用户的水平及垂直最佳方向索引；构建判定用户水平及垂直方向索引的深度神经网络模型，将各用户位置信息输入到该模型，输出相应的水平及垂直方向索引；对该模型进行训练，使得该模型输出的方向索引逐渐接近最佳方向索引，以获得模型参数，由模型输出的水平和垂直方向索引确定其预编码向量。本发明可减小预编码向量计算复杂度，同时仅需要获得用户的位置信息，即可预测最优预编码向量且具有较高准确度，特别是在用户数和天线数较大时，能高效地实现下行预编码设计。
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