公开(公告)号：CN117914370A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202311763802.3

申请日：2023-12-20

Applicant: 京信网络系统股份有限公司

Inventor： 陈林 ,  代毅 ,  刘重军 ,  杨键泉 ,  周张霖

IPC: H04B7/06 ,  H04B7/0456 ,  H04B7/01 ,  H04B7/08 ,  H04W24/10

Abstract: 本申请涉及一种波束赋形方法、装置、智能超表面中继系统和基站。所述方法包括：获取基站与终端通过智能超表面进行中继通信的第一信道状态信息；根据所述第一信道状态信息，确定所述中继通信的等效相位信息；将所述等效相位信息与参考相位信息相比对，得到所述智能超表面的相移矩阵；所述参考相位信息对应所述基站与所述终端直接相通信的第二信道状态信息；根据所述相移矩阵，对所述智能超表面进行波束赋形。采用本方法能够缩短相移矩阵的计算时间，减少波束赋形的耗时。

公开(公告)号：CN117097382B

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202311107811.7

申请日：2023-08-30

Applicant: 华南理工大学 ,  京信网络系统股份有限公司

Inventor： 周张霖 ,  柯峰 ,  杨波

IPC: H04B7/06 ,  H04B7/0456

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的CSI反馈增强方法、装置及介质，属于无线通信领域。其中方法包括：UE侧接收到BS侧下发的信号，根据接收到的信号进行CSI信道估计，得到估计信道H；根据估计信道H获取特征向量矩阵#imgabs0#将特征向量矩阵#imgabs1#输入编码器进行CSI压缩，获得压缩后的矩阵；将压缩后的矩阵进行量化处理，上传至BS侧；BS侧对接收到的信号进行数据处理，获得数字信号；对数字信号进行解量，得到原始压缩后的矩阵；将原始压缩后的矩阵输入到解码器中进行CSI解压缩，得到解压缩的矩阵#imgabs2#本发明提出基于人工智能的CSI压缩反馈方案，针对不同的通信系统采取不同的量化比特数以及压缩率对模型进行训练，以达到兼容不同通信系统的目的。

公开(公告)号：CN118450391A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410439007.7

申请日：2024-04-12

Applicant: 华南理工大学 ,  京信网络系统股份有限公司

Inventor： 周张霖 ,  柯峰 ,  杨波

IPC: H04W16/28 ,  H04W72/044 ,  H04W72/542 ,  H04B7/06 ,  H04W24/10 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的波束管理方法，该方法包括下述步骤：基站侧初始化天线和波束配置，基站侧与用户侧进行全方向波束扫描获得CRS信号强度，选择具有最大RSRP值的波束对进行通信，根据衰落状况分配功率，完成波束通信初始化，收集多用户的信道数据并合并成训练数据集，构建并训练波束对齐辅助网络FAN，预测所有方向波束对的RSRP值，对所有波束方向进行排序，挑选波束再次进行扫描并获得挑选波束对应RSRP值，用户侧选择最大RSRP波束对方向进行通信，将选择结果反馈给基站侧，完成波束对齐流程，基站侧根据网络质量报告判断是否进行波束对齐操作。本发明能减少资源消耗，加快波束对齐的时间，进而提高通信质量。

公开(公告)号：CN117615395A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311747768.0

申请日：2023-12-18

Applicant: 京信网络系统股份有限公司

Inventor： 陈林 ,  杨波 ,  丁宝国 ,  刘重军 ,  周张霖 ,  杨键泉

IPC: H04W24/02 ,  H04W24/10 ,  H04B7/06

Abstract: 本申请涉及一种模型处理方法、系统、装置、基站、终端和存储介质。所述方法包括：获取终端上报的终端能力信息；所述终端能力信息中包含所述终端支持的候选功能；确定所述候选功能中待执行的目标功能；所述目标功能与候选模型相对应；从所述候选模型中确定出用于执行所述目标功能的目标模型，对所述目标模型进行激活。采用本方法能够可靠实现基于AI/ML的NR空口技术。

公开(公告)号：CN117097382A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202311107811.7

申请日：2023-08-30

Applicant: 华南理工大学 ,  京信网络系统股份有限公司

Inventor： 周张霖 ,  柯峰 ,  杨波

IPC: H04B7/06 ,  H04B7/0456

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的CSI反馈增强方法、装置及介质，属于无线通信领域。其中方法包括：UE侧接收到BS侧下发的信号，根据接收到的信号进行CSI信道估计，得到估计信道H；根据估计信道H获取特征向量矩阵将特征向量矩阵输入编码器进行CSI压缩，获得压缩后的矩阵；将压缩后的矩阵进行量化处理，上传至BS侧；BS侧对接收到的信号进行数据处理，获得数字信号；对数字信号进行解量，得到原始压缩后的矩阵；将原始压缩后的矩阵输入到解码器中进行CSI解压缩，得到解压缩的矩阵 本发明提出基于人工智能的CSI压缩反馈方案，针对不同的通信系统采取不同的量化比特数以及压缩率对模型进行训练，以达到兼容不同通信系统的目的。