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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115022135A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210836781.2
申请日：2022-07-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及基于AmBC的双选信道LMMSE估计及ML检测方法，属于无线通信中的信道估计与检测技术领域。所述方法依托的系统包括环境射频源、标签和接收端；所述方法针对环境信号和标签信号设计块状导频簇；采用BEM模型拟合信道状态，将估计信道单位冲激响应CIR转换为估计BEM基的系数向量；用线性最小均方误差估计分别对直接链路和反射链路信道进行估计；在信道估计后采用最小均方误差检测算法检测环境信号，并采用最大似然检测算法检测标签信号。所述方法的准确度显著提升，显著降低了信道估计方法的复杂度，实现了对信道时变特性的有效跟踪，信道估计及检测性能显著提升。
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公开(公告)号：CN115022135B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202210836781.2
申请日：2022-07-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及基于AmBC的双选信道LMMSE估计及ML检测方法，属于无线通信中的信道估计与检测技术领域。所述方法依托的系统包括环境射频源、标签和接收端；所述方法针对环境信号和标签信号设计块状导频簇；采用BEM模型拟合信道状态，将估计信道单位冲激响应CIR转换为估计BEM基的系数向量；用线性最小均方误差估计分别对直接链路和反射链路信道进行估计；在信道估计后采用最小均方误差检测算法检测环境信号，并采用最大似然检测算法检测标签信号。所述方法的准确度显著提升，显著降低了信道估计方法的复杂度，实现了对信道时变特性的有效跟踪，信道估计及检测性能显著提升。
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公开(公告)号：CN117119523A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311196139.3
申请日：2023-09-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于RAN信息的跨层拥塞控制方法。所述方法将RAN信息中的MCS和SINR添加到MDP的状态分量中。其次，根据相邻两个的RTT值和一个RTO内的SINR制定丢包原因分类方法和相应拥塞窗口设置方法。然后，根据BDP和上行传输速率设置慢开始门限值。最后，结合SAC算法动态调整拥塞窗口，若调整拥塞窗口时发生丢包，进行丢包原因判断并采取对应方案继续调整拥塞窗口。最终实现对丢包原因有效分类并针对性地调整拥塞窗口和慢开始门限值，避免不必要的拥塞窗口减小或初始化，同时实现在多种场景中均能达到最高的吞吐率同时保持较低的时延，并且在公平性和友好性上具有明显优势。
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公开(公告)号：CN113904989A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111225179.7
申请日：2021-10-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于NewReno的吞吐率提升方法，属于无线网络传输中的网络拥塞控制技术领域。所述方法慢开始阶段采用NewReno；在拥塞避免阶段，发送端根据网络状态，结合Sarsa方法进行策略学习，根据学习到的Q表选择动作，即每收到一个新的ACK时，保持原有拥塞窗口增减量不变或重新选择新的拥塞窗口增减量；在发生丢包时，根据数据发送端的位置、速度和接收的SINR通过训练好的SVM模型来判断此时丢包是否是因为通信链路不好或障碍物阻挡造成，从而保持拥塞窗口不变或减小，提升带宽利用率。本发明相比于NewReno，提升了无线网络传输中的网络吞吐率和带宽利用率，弥补了NewReno在无线网络传输中的短板。
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公开(公告)号：CN113904989B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202111225179.7
申请日：2021-10-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于NewReno的吞吐率提升方法，属于无线网络传输中的网络拥塞控制技术领域。所述方法慢开始阶段采用NewReno；在拥塞避免阶段，发送端根据网络状态，结合Sarsa方法进行策略学习，根据学习到的Q表选择动作，即每收到一个新的ACK时，保持原有拥塞窗口增减量不变或重新选择新的拥塞窗口增减量；在发生丢包时，根据数据发送端的位置、速度和接收的SINR通过训练好的SVM模型来判断此时丢包是否是因为通信链路不好或障碍物阻挡造成，从而保持拥塞窗口不变或减小，提升带宽利用率。本发明相比于NewReno，提升了无线网络传输中的网络吞吐率和带宽利用率，弥补了NewReno在无线网络传输中的短板。
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