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公开(公告)号：CN118890071A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411073146.9
申请日：2024-08-06
Applicant: 内蒙古大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/0456 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明属于太赫兹通信领域，具体涉及一种感知辅助混合波束成形方法、系统、设备和介质，本发明提出构建回波信号的协方差矩阵，根据协方差矩阵得到估计角度，通过LSMT网络得到预测角度，通过交替最小化算法处理发射功率约束和模拟波束成形的恒模约束，得到最优模拟波束成形矩阵和最优数字波束成形矩阵。本发明通过分别在水平和垂直方向上加入时延网络，实现将频率无关的波束转化成与频率相关的波束，消除近场波束分裂的影响；进一步提出了基于深度展开网络的混合波束成形优化算法，降低了交替最小化迭代算法的计算复杂度和运行时间，同时提升了系统的频谱效率。
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公开(公告)号：CN115833886A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211148803.2
申请日：2022-09-20
Applicant: 内蒙古大学
IPC: H04B7/0426 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种无蜂窝大规模MIMO系统的功率控制方法，包括以下步骤：S1.进行基于导频分配的AP选择；S2.通过改进的粒子群算法来获取最大化网络中所有终端的最小频谱效率(SE)以实现功率控制；本发明基于导频分配的接入点选择，能够选择合适的接入点，降低计算的复杂度，并且使用改进的粒子群算法，进行联合优化来解决无蜂窝大规模MIMO系统最大最小公平功率控制优化问题，能够在为用户提供较为一致服务的前提下，提高系统中用户总的频谱效率。
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公开(公告)号：CN111030952A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911360048.2
申请日：2019-12-25
IPC: H04L25/02
Abstract: 本申请公开了一种毫米波系统的波束空间信道估计方法及系统，其中毫米波系统的波束空间信道估计方法具体包括以下步骤：构建信道模型，获取信道估计参数；根据信道估计参数对全卷积去噪神经网络进行训练；利用训练完成的全卷积去噪神经网络进行测试；输出测试后的信道估计值。本申请通过构建具有更好去噪效果的全新全卷积去噪神经网络来提高信道估计的性能，通过噪声估计子网在获得信道噪声水平估计图的基础上，将信道噪声水平估计图和包含噪声的接收信号连接并输入到去噪子网中，实现高效的去噪，从而获得更高的信道估计精度。
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公开(公告)号：CN107448779A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710565321.X
申请日：2017-07-12
Applicant: 内蒙古大学
Abstract: 本发明提供一种基于无线传感器网络的管道漏水信号监测系统及方法，所述系统包括数据采集终端、ZigBee协调器网关，以及上位机，所述数据采集终端通过ZigBee协调器网关连接上位机,本发明的监测节点都是同时工作，有多路数据并行发送，各路数据不产生干扰，传输过程中不丢包，保证数据传输的准确性；加上相应的标记符，对各路节点的数据加以辨别，以进行区分；将现场采集的数据即时显示在上位机界面，并且存放在数据库中，方便历史查询、分析；在系统运行过程中，如果出现网络连接故障的状况，能够自动重新连接继续正常工作。
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公开(公告)号：CN115426713A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211063241.1
申请日：2022-09-01
Applicant: 内蒙古大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图‑时间卷积网络的室内定位方法及系统，所述室内定位方法分为离线阶段和在线阶段；离线阶段：首先对采集的指纹数据进行降维处理，然后将数据输入到GCN‑TCN中，通过图卷积网络(GCN)计算，提取基于AP节点位置的指纹数据间的空间特征，并将其组合成一个时序信号，然后输入到时间卷积神经网络(TCN)中，对指纹数据进行时间特征提取，输出训练模型；在线阶段：将新采集的指纹数据经过降维预处理后，输入已获得的模型中，输出定位结果。本发明基于双神经网络模型，结合多尺度主成分分析方法，对指纹数据降维和去噪，降低了计算复杂度，实现了具有较高定位精度，稳定性和实时性的室内定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109041074B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201811306916.4
申请日：2018-11-05
Applicant: 内蒙古大学
IPC: H04W16/18 , H04W24/02 , H04B7/0452 , H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本申请提供了一种基于协作区域划分的波束赋形方法及装置，根据基站和用户分布构建方形小区，得到本小区模型；依据方形协作区域划分算法和圆形协作区域划分算法为本小区划分协作区域，得到本小区的扩展协作用户；基于基站与本小区外的扩展协作用户之间的信道估计矩阵和基站与本小区内的用户之间的信道估计矩阵，定义基站对本小区内的用户的预编码矢量；根据本小区内用户的信干噪比，计算本小区用户的下行用户速率；根据本小区用户的下行用户速率和系统功耗计算本小区的通信系统能效；以本小区通信系统能效最优为优化目标，计算得到本小区的最佳协作区域。本发明在保证系统高效覆盖的同时，有效提升系统能效。
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公开(公告)号：CN109041074A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811306916.4
申请日：2018-11-05
Applicant: 内蒙古大学
IPC: H04W16/18 , H04W24/02 , H04B7/0452 , H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/08
CPC classification number: H04W16/18 , H04B7/0452 , H04B7/0456 , H04B7/0617 , H04B7/086 , H04W24/02
Abstract: 本申请提供了一种基于协作区域划分的波束赋形方法及装置，根据基站和用户分布构建方形小区，得到本小区模型；依据方形协作区域划分算法和圆形协作区域划分算法为本小区划分协作区域，得到本小区的扩展协作用户；基于基站与本小区外的扩展协作用户之间的信道估计矩阵和基站与本小区内的用户之间的信道估计矩阵，定义基站对本小区内的用户的预编码矢量；根据本小区内用户的信干噪比，计算本小区用户的下行用户速率；根据本小区用户的下行用户速率和系统功耗计算本小区的通信系统能效；以本小区通信系统能效最优为优化目标，计算得到本小区的最佳协作区域。本发明在保证系统高效覆盖的同时，有效提升系统能效。
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公开(公告)号：CN115190489B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202210796138.1
申请日：2022-07-07
Applicant: 内蒙古大学
Abstract: 本申请提供一种基于深度强化学习的认知无线网络动态频谱接入方法，包括：对预先提出的动态频谱接入问题进行建模和分析；预先构建双深度强化学习网络模型；根据第一深度强化学习网络模型，获取系统模型中次用户基于动态频谱接入策略的所有动态频谱接入动作的Q值；各个次用户选择Q值最优状态下次用户的动态频谱接入动作；根据选择的次用户的动态频谱接入动作选择第二深度强化学习网络模型的目标Q值；计算损失函数，通过最小化损失函数训练双深度强化学习网络模型，并更新双深度强化学习网络模型的权重。本申请满足多用户多信道认知无线网络中大状态动作空间的高计算需求，利用过去观测来预测现实状态，加快收敛速度并提高预测精度。
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公开(公告)号：CN117134806A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311130556.8
申请日：2023-09-01
Applicant: 内蒙古大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本申请涉及无线携能通信技术领域，尤其涉及一种RIS辅助的无线携能通信系统及其波束形成方法，包括：建立RIS辅助的MISO SWIPT系统；获取RIS辅助的MISO SWIPT系统的平均输出DC，并对该平均输出DC进行约束，以提出RIS辅助的MISO SWIPT系统的目标优化问题；针对提出的RIS辅助的MISO SWIPT系统的目标优化问题进行求解，获得最优系统参数，以在后续使用RIS辅助的MISO SWIPT系统中运行最优系统参数。本申请可以将其引入来弥补传播损耗和提高传输效率，从而提高功率效率和改善速率‑能量权衡。
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公开(公告)号：CN115442760A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210848197.9
申请日：2022-07-19
Applicant: 内蒙古大学
Abstract: 本发明涉及一种稀疏重构TOA‑AOA联合地图匹配定位方法及装置，属于室内定位技术领域，能够通过多次迭代更新位置信息估计值，并在多参考点的加持下实现精准定位，同时与粒子滤波的地图匹配定位算法相结合，剔除运动轨迹穿越障碍物的情况，使得到的室内位置信息更精准；该方法步骤包括：S1、构建TOA‑AOA联合定位模型，所述TOA‑AOA联合定位模型在空间中表现为稀疏特性；S2、对所述TOA‑AOA联合定位模型进行线性化处理；S3、对线性化处理后的联合定位模型进行稀疏贝叶斯求解，根据求解结果得到待定位位置的坐标；S4、基于粒子滤波算法进行地图匹配，剔除物体轨迹穿墙的数据，得到待定位位置最终的定位信息。
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