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公开(公告)号：CN110971279A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911387395.4
申请日：2019-12-30
Applicant: 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/08 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种毫米波通信中智能波束训练方法及预编码系统，该智能波束训练方法利用信道的时空相关性，通过感知环境的变化以确定最佳波束所在的码本区间。具体地，本发明利用马尔科夫决策过程(MDP)进行对问题进行建模；基于深度强化学习进行求解，创新性地构造图形化的状态空间以有效利用信道波束空间的结构信息，还提出差分化的动作空间以提高学习效率和收敛速度。本发明设计的智能波束训练方法能够感知环境的变化速率，并自适应地调整波束训练区间，这不仅降低了波束训练开销，同时有效地提高了系统的吞吐量。
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公开(公告)号：CN116647873A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310437542.4
申请日：2023-04-21
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室 , 东南大学
IPC: H04W28/06 , H04B7/0413 , H04B7/0456 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供一种无线网络资源管理优化方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：确定无线网络资源管理优化问题，并获取无线网络资源管理优化问题的输入参数向量；将输入参数向量输入至目标深度展开网络，得到无线网络资源管理优化问题的求解结果；根据求解结果，进行无线网络资源的管理优化；目标深度展开网络是基于无线网络资源管理优化问题的样本输入参数向量和样本输入参数向量对应的优化问题求解结果，对目标深度展开网络的超参数进行训练得到的；超参数包括优化变量的迭代步长、对偶变量的迭代步长和惩罚参数中的一种或多种。扩展了优化问题求解的适用性，提高了小样本优化问题求解的准确度。
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公开(公告)号：CN110971279B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201911387395.4
申请日：2019-12-30
Applicant: 东南大学 , 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/08 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种毫米波通信中智能波束训练方法及预编码系统，该智能波束训练方法利用信道的时空相关性，通过感知环境的变化以确定最佳波束所在的码本区间。具体地，本发明利用马尔科夫决策过程(MDP)进行对问题进行建模；基于深度强化学习进行求解，创新性地构造图形化的状态空间以有效利用信道波束空间的结构信息，还提出差分化的动作空间以提高学习效率和收敛速度。本发明设计的智能波束训练方法能够感知环境的变化速率，并自适应地调整波束训练区间，这不仅降低了波束训练开销，同时有效地提高了系统的吞吐量。
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公开(公告)号：CN117042137A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310974860.4
申请日：2023-08-03
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04W72/044
Abstract: 本发明公开了一种波束选择方法、非易失性存储介质及计算机设备。其中，该方法包括：获取终端在前置参考时刻的所选波束的波束索引，以及获取前置参考时刻的所选波束对应的索引差，其中，前置参考时刻的所选波束对应的索引差为各个前置参考时刻的所选波束与各自的上一时刻的所选波束的索引差，前置参考时刻早于当前时刻；根据前置参考时刻的所选波束的波束索引和前置参考时刻的所选波束对应的索引差，从全部波束中选出多个候选波束；根据对多个候选波束的通信能力的测量结果，从多个候选波束中选出目标波束。本发明解决了相关技术波束跟踪算法中存在的波束传输路径搜索较慢的技术问题。
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公开(公告)号：CN115459816B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202210952723.6
申请日：2022-08-09
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04B7/0413 , H04L27/34
Abstract: 本发明提供一种多输入多输出系统的无线通信符号检测方法及装置，所述方法包括：在每个通信时间块内，接收监督识别符号对应的第一接收信号向量集和有效数据对应的第二接收信号向量集；其中，调制符号集中各调制符号中包括监督识别符号集中各监督识别符号和剩余调制符号；基于第一接收信号向量集和第二接收信号向量集，估计调制符号集中各调制符号对应的目标接收数据重心；基于调制符号集中各调制符号与各目标接收数据重心之间的映射关系构造判决准则；接收待检测的无线通信符号对应的接收信号向量；基于判决准则对待检测的无线通信符号对应的接收信号向量进行判决，恢复出无线通信符号。本发明不仅可以提升检测性能，还可以提升通信效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116318305A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310347803.3
申请日：2023-04-03
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本发明公开了一种波束跟踪方法及装置。其中，该方法包括：获取在当前时刻之前的多个历史时刻基站对终端发射的波束分别对应的相对位移，以及波束接收点的空间位置，其中，相对位移信息为历史时刻的波束相对对应历史时刻的上一时刻的波束的位移量；基于多个历史时刻的波束分别对应的相对位移和空间位置，确定当前时刻的候选波束搜索范围；在候选波束搜索范围包括多个候选波束的情况下，基于预设的测量指标，对多个候选波束进行测量，得到多个候选波束的分别对应的测量值；基于多个候选波束的分别对应的测量值，确定候选波束搜索范围中的目标传输波束。本发明解决了相关技术在有遮挡环境中对波束跟踪准确性不理想的技术问题。
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公开(公告)号：CN115828730A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211366925.9
申请日：2022-11-02
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种模型训练方法、波束跟踪方法、装置、设备及介质。模型训练方法，包括：根据历史毫米波波束索引序列，生成毫米波波束跟踪样本；在发送端或接收端需要对当前波束跟踪模型训练时，根据毫米波波束跟踪样本对当前波束跟踪模型进行波束跟踪训练，得到目标波束跟踪模型；目标波束跟踪模型，用于对毫米波波束进行跟踪。本发明实施例的技术方案降低了毫米波波束搜索的时间开销，对快速运动的终端发送的毫米波波束保持稳定跟踪，可有效适应高动态通信环境。
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公开(公告)号：CN117768052A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311654357.7
申请日：2023-12-04
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04B17/391 , H04B7/0413
Abstract: 本发明提供一种智能卡尔曼滤波的毫米波波束预测方法、装置及存储介质，所述方法包括：基于预设训练集对构建的概率机器学习模型的目标参数进行优化，确定隐式系统动力学模型；预设训练集包括多条波束方向轨迹；将隐式系统动力学模型转化为显式系统动力学模型；基于显式系统动力学模型，对毫米波波束的方向进行预测。本发明提供的智能卡尔曼滤波的毫米波波束预测方法，通过预设训练集对构建的概率机器学习模型的目标参数进行优化，确定隐式系统动力学模型，并将隐式系统动力学模型转化为显示系统动力学模型，即使用机器学习技术隐式地学习卡尔曼滤波所需的系统动力学方程，能够应用于较复杂的场景，并降低了毫米波波束方向预测方法的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN115459816A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210952723.6
申请日：2022-08-09
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04B7/0413 , H04L27/34
Abstract: 本发明提供一种多输入多输出系统的无线通信符号检测方法及装置，所述方法包括：在每个通信时间块内，接收监督识别符号对应的第一接收信号向量集和有效数据对应的第二接收信号向量集；其中，调制符号集中各调制符号中包括监督识别符号集中各监督识别符号和剩余调制符号；基于第一接收信号向量集和第二接收信号向量集，估计调制符号集中各调制符号对应的目标接收数据重心；基于调制符号集中各调制符号与各目标接收数据重心之间的映射关系构造判决准则；接收待检测的无线通信符号对应的接收信号向量；基于判决准则对待检测的无线通信符号对应的接收信号向量进行判决，恢复出无线通信符号。本发明不仅可以提升检测性能，还可以提升通信效率。
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公开(公告)号：CN108337030B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201810121255.1
申请日：2018-02-07
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/0456 , H04B7/0426
Abstract: 本发明公开了一种多天线系统中高功效波束成形方法、装置及设备，该方法首先对波束成形设计进行数学建模，构造最小化主瓣内波动的波束成形优化问题，该优化问题包括功率约束和波动约束，即指定每根天线的发送功率的取值范围，并且主瓣与旁瓣内的波动均很小；然后松弛功率约束条件，构造若干每天线功放功率的上界和下界，将原始优化问题转换成新的优化问题并迭代求解得到最优解；最后，将松弛功率约束的优化问题的最优解作为求解稳定解的初始迭代点，迭代求解获得数字波束成形矢量。本发明设计的波束峰均比非常小，功率放大器的效率很高。设计的波束主瓣与旁瓣的波动很小且过渡带很窄，即使对于量化精度很低的相移器，性能损失也较小。
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