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公开(公告)号：CN110311715B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201910627406.5
申请日：2019-07-12
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04W52/14 , H04W52/18 , H04W52/24 , H04W52/26 , H04W52/42 , H04W72/04 , H04W72/08 , H04W72/00 , H04W4/06
Abstract: 本发明提出了一种能效最优的大规模MIMO非正交单播多播传输功率分配方法。该方法中，基站通过波束赋形生成覆盖整个小区的大规模波束集合，与用户进行非正交单播和多播通信，即在相同的时频资源上同时向用户发送单播和多播信号。通过上行链路的信道探测过程，基站获取各用户的统计信道状态信息，并实施能效最优的非正交单播多播传输功率分配。算法主要利用确定性等同原理，MM方法和Dinkelbach变换，通过两层迭代求解一系列凸优化子问题分别获得单播和多播的波束域功率分配矩阵。当基站与各用户之间的统计信道信息发生变化时，基站能动态实施能效最优的非正交单播多播传输功率分配。本发明实现复杂度低，能够有效提高大规模MIMO非正交单播多播传输的能效。
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公开(公告)号：CN112235025A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011099951.0
申请日：2020-10-15
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0426 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种SAR约束的能效最大化多用户MIMO上行预编码方法。该方法中，以系统能效最大化为目标，利用统计信道状态信息设计多用户MIMO上行传输中各用户的发送信号协方差矩阵，同时满足最大发送功率的约束和电磁波吸收比值SAR的约束。其中，能效最大化的算法设计主要利用确定性等同原理、Dinkelbach变换和迭代注水算法获得最优的发送信号协方差矩阵。当信道状态信息变化时，用户端动态实施满足SAR约束的能效最大化多用户MIMO上行链路传输方法。本发明方法能够在满足SAR约束的前提下，有效提高多用户MIMO上行链路传输的能效值，并且能显著降低无线传输实现复杂度。
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公开(公告)号：CN110289895B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201910602738.8
申请日：2019-07-05
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04W52/14 , H04W52/18 , H04W52/24 , H04W52/26 , H04W52/42 , H04W72/04 , H04W72/08
Abstract: 本发明提出了一种能效谱效联合优化的大规模MIMO下行波束域功率分配方法。该方法中，基站配置大规模天线阵列，通过波束赋形生成覆盖整个小区的大规模波束集合以同时服务多个用户，基站根据各用户的统计信道状态信息实施能效谱效联合优化的功率分配。功率分配优化的目标为满足系统功率约束，最大化能效和谱效的加权和，利用确定性等同原理和MM方法，迭代求解一系列拟凹优化问题获得局部最优的功率分配矩阵。每次迭代过程中，将拟凹优化问题分解为在给定的发送功率下求出最优的功率分配矩阵以最大化系统和速率的内层优化问题，以及求解最优的发送功率的外层优化问题。本发明实现复杂度低，能够有效提高大规模MIMO下行通信的能效和谱效，实现两者的平衡。
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公开(公告)号：CN110166090A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910353902.6
申请日：2019-04-29
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/06
Abstract: 本发明提出了一种能效最优的大规模MIMO下行单播波束域功率分配方法。该方法中，基站配置大规模天线阵列，通过波束赋形生成覆盖整个小区的大规模波束集合。在单播通信阶段，基站根据各用户的统计信道信息实施能效最优的单播波束域功率分配。其中，能效最优的功率分配算法主要利用MM算法、确定性等同原理和Dinkelbech变换，通过迭代求解一系列凸-凹分式规划问题获得局部最优的功率分配矩阵。每次迭代过程中，利用迭代注水算法求解分式方程获得凸-凹分式规划问题的解。该功率分配结果随着波束域统计信道信息的变化而动态更新。本发明方法能够有效提高大规模MIMO下行单播通信的系统能效值，并且能显著降低能效最优的无线传输实现复杂度。
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公开(公告)号：CN108990167B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201810757547.4
申请日：2018-07-11
Applicant: 东南大学
IPC: H04W72/12 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种机器学习辅助的大规模MIMO下行用户调度方法，包括以下步骤：S1：基站通过用户发送的上行探测信号获取特征方向上的特征模式能量耦合矩阵；S2：基站利用特征模式能量耦合矩阵，通过机器学习的方法辅助进行各种用户和波束组合下的和速率计算；S3：采用贪婪算法实现和速率最大准则的用户调度，获取最优用户波束配对组合。本发明通过上行探测信号获取统计信道信息，采用和速率最大化准则进行用户调度。在基站仅有统计信道信息的情况下，通过有针对性的特征提取以及神经网络的设计，精确地实现和速率的近似计算，极大地降低大规模天线下用户调度的复杂度，并且性能接近最优，具有较好的适用性和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109194373B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201810933114.X
申请日：2018-08-16
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06 , H04L5/00 , H04W72/04
Abstract: 本发明提出一种大规模MIMO波束域联合单播多播传输方法，该方法中无线通信的基站侧配置了大规模天线阵列，通过波束赋形生成覆盖整个小区的大规模波束集合。基站在相同的时频资源上采用波束域联合单播和多播的方式与小区内的用户进行通信。基站根据小区内各个用户的波束域统计信道状态信息，对波束域的多播信号和发送给各个用户的单播信号进行功率分配。其中，波束域功率分配基于MM迭代算法和确定性等同方法，通过迭代求解凸优化问题获得波束域功率分配矩阵，并随着统计信道状态信息的变化动态更新。本发明解决了基站侧仅知统计信道信息的波束域联合单播多播传输的功率分配优化问题，提升了系统单播和多播传输速率，并且有效降低了实现的复杂度。
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公开(公告)号：CN112235025B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202011099951.0
申请日：2020-10-15
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0426 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种SAR约束的能效最大化多用户MIMO上行预编码方法。该方法中，以系统能效最大化为目标，利用统计信道状态信息设计多用户MIMO上行传输中各用户的发送信号协方差矩阵，同时满足最大发送功率的约束和电磁波吸收比值SAR的约束。其中，能效最大化的算法设计主要利用确定性等同原理、Dinkelbach变换和迭代注水算法获得最优的发送信号协方差矩阵。当信道状态信息变化时，用户端动态实施满足SAR约束的能效最大化多用户MIMO上行链路传输方法。本发明方法能够在满足SAR约束的前提下，有效提高多用户MIMO上行链路传输的能效值，并且能显著降低无线传输实现复杂度。
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公开(公告)号：CN111953391B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202010655484.9
申请日：2020-07-09
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0426 , H04B7/06
Abstract: 本发明提出了一种智能反射面辅助的多用户MIMO上行能效谱效联合优化方法。该方法中，用户发送信号经IRS反射被基站接收，IRS的反射单元能改变入射信号的相位。本发明利用部分信道状态信息，同时考虑IRS反射系数能够连续取值和离散取值的两种不同情况，通过交替优化方法、确定性等同原理、二次惩罚方法、MM方法和加速投影梯度下降等方法，联合设计各用户的预编码矩阵和IRS的反射系数最大化能效和谱效的加权和。当信道状态信息变化时，中央控制器动态实施能效谱效联合优化的多用户MIMO上行发送功率分配和IRS反射系数调整。本发明实现复杂度低，能够有效提高多用户MIMO上行通信的能效和谱效，实现两者的平衡。
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公开(公告)号：CN111010219B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201911188330.7
申请日：2019-11-28
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0452 , H04B7/06
Abstract: 本发明提出了一种可重构智能表面辅助的多用户MIMO上行链路传输方法。该传输方法中用户端发送的信号经RIS反射到达基站，RIS能改变入射到其上的信号的相位。本发明针对RIS辅助的多用户MIMO传输系统的信道信息获取瓶颈问题，提出仅利用部分信道状态信息，包括RIS到基站信道的瞬时信道状态信息以及用户到RIS信道的统计信道状态信息，通过交替优化方法、确定性等同原理、块坐标下降法和MM等方法，联合设计用户的发送协方差矩阵和RIS相移矩阵以最大化系统全局能量效率或遍历频谱效率。当信道状态信息变化时，用户端动态实施能量或频谱效率最大化的发送功率分配，RIS动态调整相移矩阵。本发明实现复杂度低，能够有效提高多用户MIMO上行链路传输的性能。
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公开(公告)号：CN110289895A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910602738.8
申请日：2019-07-05
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04W52/14 , H04W52/18 , H04W52/24 , H04W52/26 , H04W52/42 , H04W72/04 , H04W72/08
Abstract: 本发明提出了一种能效谱效联合优化的大规模MIMO下行波束域功率分配方法。该方法中，基站配置大规模天线阵列，通过波束赋形生成覆盖整个小区的大规模波束集合以同时服务多个用户，基站根据各用户的统计信道状态信息实施能效谱效联合优化的功率分配。功率分配优化的目标为满足系统功率约束，最大化能效和谱效的加权和，利用确定性等同原理和MM方法，迭代求解一系列拟凹优化问题获得局部最优的功率分配矩阵。每次迭代过程中，将拟凹优化问题分解为在给定的发送功率下求出最优的功率分配矩阵以最大化系统和速率的内层优化问题，以及求解最优的发送功率的外层优化问题。本发明实现复杂度低，能够有效提高大规模MIMO下行通信的能效和谱效，实现两者的平衡。
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