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公开(公告)号：CN115604786A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211176497.3
申请日：2022-09-26
申请人： 中山大学·深圳(CN) , 中山大学(CN)
摘要： 本发明提出一种面向大规模物联网场景的信息年龄最小化接入方法，涉及无线通信的技术领域，首先将离散化的时间划分为若干个一定时长占比的小时隙，由中心基站获取网络的用户节点数量与用户节点的数据包到达率，得到网络成功传输概率的状态方程，再优化状态方程中的接入信道概率，通过分析预期最优接入信道概率与单稳态边界最优接入信道概率在(0，1)内的解，得到最优接入信道概率，最终由中心基站将最优接入信道概率告知给各个用户节点，根据最优接入信道概率进行信道接入与数据包的传输，实现网络平均峰值信息年龄的最小化，在实现网络最优的信息时效性的同时保证了网络传输性能的稳定性。
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公开(公告)号：CN115549740B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202211203051.5
申请日：2022-09-29
申请人： 中山大学
IPC分类号： H04B7/0456
摘要： 本发明公开一种低复杂度的基于部分连接结构的大规模MIMO预编码方法。本发明将发射天线阵列分为多个可被动态地分配给不同用户的子阵列，并由此构5造出一系列并行的子阵列优化子问题，随后采用交替优化方法求解子问题，并采用最大权值匹配算法进行子阵列分配，在保证性能的情况下降低预编码设计的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN117896837A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410061027.5
申请日：2024-01-16
申请人： 中山大学
IPC分类号： H04W72/0453 , H04L25/02 , H04W72/542
摘要： 本发明公开了一种用于频率估计的稀疏采样结构设计方法，能够突破奈奎斯特采样率的限制，极大的降低频率估计所需要的采样率。本发明提出的采样结构由多个采样通道组成，其中第一个采样通道包含一个低速率采样器，其它采样通道都包含一个延时器和一个低速率采样器，采样得到的样本是输入信号的奈奎斯特采样的一个稀疏样本集，根据压缩感知理论，可以使用该稀疏样本集的协方差矩阵来估计信号的频率。本发明能极大的降低频率估计所需要的采样率，能准确估计出信号频率的位置，能以较少的样本数量达到较大的自由度。
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公开(公告)号：CN117169607A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311025548.7
申请日：2023-08-14
申请人： 中山大学
IPC分类号： G01R29/02
摘要： 本发明涉及信号处理领域，更具体的，涉及一种基于双振子强耦合系统的未知频率脉冲信号检测方法，本发明提出的双振子强耦合系统通过在强耦合振子基础上引入Van der Pol‑Duffing振子，提高了系统整体的抗干扰能力和检测灵敏度，使得在更高频率的脉冲信号激励下，系统突变程度更显著，可以尽可能保留输入信号特征，本发明在检测未知频率信号时，先改变迭代步长，以此改变系统等效输入信号频率来达到频率扫描的效果，然后对接收信号和系统恢复信号求相关系数，将其和纯噪声输入时的相关系数做作对比，由于混沌检测具有相关性，存在脉冲信号时，两个相关系数会有明显差异，据此实现脉冲信号的检测。
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公开(公告)号：CN113852434B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202111113281.8
申请日：2021-09-18
申请人： 中山大学
IPC分类号： H04B17/391 , H04W24/02 , H04W24/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096
摘要： 本发明公开了一种LSTM与ResNets辅助的深度学习端到端智能通信方法，方法在端到端智能通信系统中应用长短期记忆单元来对实际通信系统中的分组比特序列进行联合编解码以及调制解调处理，以提升系统的误码率性能；同时，本发明提出在端到端智能通信系统中应用残差网络结构来有效提升神经网络的收敛速度，避免可能出现的梯度消失与梯度爆炸问题。
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公开(公告)号：CN116113047A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310032425.X
申请日：2023-01-06
申请人： 中山大学
IPC分类号： H04W72/0453 , H04W72/541 , H04L5/00
摘要： 本发明提供了面向高速移动场景的仿射频分多址接入通信方法及系统，方法包括：响应于多个单天线用户的仿射频分多址接入连接，根据获取的单天线用户数目和各个单天线用户的通信吞吐量需求协商确定各个单天线用户在离散仿射傅里叶变换域的下行子载波资源块后，响应于各个用户下行数据的传输，将由各个发射天线根据第一预设信号发送规则和各个单天线用户的下行子载波资源块得到的下行频域信号向量进行时域转换处理得到下行时域信号向量，并通过双弥散无线信道发送至各个单天线用户，以使各个单天线用户根据下行接收时域信号向量和下行子载波资源块得到用户下行数据。本发明能满足高速移动场景下多用户同时通信的应用需求，具备广泛的工程应用前景。
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公开(公告)号：CN113271273B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110512661.2
申请日：2021-05-11
申请人： 中山大学
摘要： 本发明涉及一种基于维纳滤波预处理的调制识别方法通过无干扰的理想信号和有受干扰信号的接收信号生成维纳滤波器，对接收信号集中的受干扰信号经过维纳滤波器处理，得到对应受干扰信号对应的变频信号，再提取变频信号中的第一高阶累积量特征，将得到接收信号集中所有的第一高阶累积量特征作为训练集对神经网络进行训练，得到信号分类模型。该基于维纳滤波预处理的调制识别方法将需要识别的通信信号经过维纳滤波、特征提取得到第二高阶累积量特征作为测试集，将测试集输入信号分类模型中实现信号的调制方式识别，该方法对信号的识别简单，解决了现有通信信号的调制识别方法采用基于循环平稳理论算法，存在计算复杂度高、信号识别难的问题。
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公开(公告)号：CN117135671A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310940261.0
申请日：2023-07-28
申请人： 中山大学
IPC分类号： H04W24/08 , H04B7/04 , H04B17/336
摘要： 本发明公开一种基于双稳态随机共振系统的多天线微弱信号检测方法，将双稳态随机共振系统应用在多天线场景下的微弱信号检测，提出了一种新的随机共振度量指标，以此作为粒子群算法的适应度函数对系统参数进行寻优，并根据随机共振系统处理的结果，提出使用基于SR的多天线检测器，实现了更高的检测概率，并且在采样率不够高情况下也有更优的检测性能。与现有的经典检测算法相比，我们所提的方案有明显的性能增益，而在相同的处理下，即基于粒子群随机共振系统(PSOSR)的处理下，基于SR的多天线检测器也比基于协方差的检测器(MASD)有更好的性能；在使用相同的检测器条件下，所提出的度量指标也比其他现有度量指标更加优越，有更高的检测性能。
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公开(公告)号：CN116643233A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310038058.4
申请日：2023-01-09
申请人： 中山大学
摘要： 本发明公开一种基于SDF准则的运动物体直接定位方法，包括以下步骤：S1：分别获取多个静止接收站的观测信号；S2：估计所述观测信号的协方差；S3：对所述协方差进行特征值分解，并求出噪声子空间；S4：根据所述噪声子空间，对于每个时刻均利用SDF准则构建目标函数；S5：对所述目标函数进行网格化搜索，求出每个时刻物体的位置；S6：根据每个时刻物体的位置，求出物体的初始位置和初始速度；S7：输出物体的初始位置和初始速度。本发明与现有技术相比可以在提高运动物体定位精度的同时，极大的降低计算复杂度。仿真实验表明，在低信噪比下基于SDF准则的运动物体直接定位方法的定位精度远远高于传统的差分多普勒方法。
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公开(公告)号：CN116561616A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202211448252.1
申请日：2022-11-18
申请人： 中山大学
摘要： 本发明公开一种基于改进双耦合系统和截面方差法的微弱信号检测方法，本发明改变了Duffing振子和Van Der Pol‑Duffing振子的耦合模式，以获得更高的初始灵敏度和更好的检测性能。此外，本发明还提出了一种通过截面方差来判断系统状态的状态判别方法。以系统相图截面上各点的离散度作为衡量系统混沌程度的指标，并进行状态判别。截面方差法操作简单，能够快速、准确地区分系统状态，相较于传统的Duffing和双耦合Duffing检测方法，在低SNR情况下有更好的检测性能。
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