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公开(公告)号：CN118232966A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410653219.5
申请日：2024-05-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/04 , H04B7/0452 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04B15/00
Abstract: 本发明提出了双IRSs辅助ISAC系统主被动波束成形与接收信号优化配置方法，通过联合优化基站端的主动波束成形、基站对感知信号的接收以及IRS处的被动波束成形，在确保感知信号信噪比达到最低要求的同时，最大化通信用户的可达速率。为了解决所建立的复杂非凸问题，本发明首先利用分数规划将优化问题进行解耦，然后采用逐次凸逼近算法和交替方向乘子法将一个难以处理的非凸问题转化为多个易于处理的子问题，最后利用交替优化的方法高效地求解高质量次优解。仿真结果表明，所提方案具有良好的收敛性和有效性，该方案能够有效提高IRS辅助ISAC系统的性能。
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公开(公告)号：CN117040980A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311298741.8
申请日：2023-10-09
Applicant: 南京邮电大学 , 江苏有线数据网络有限责任公司
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , H04B17/391
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的IRS辅助毫米波MIMO系统信道估计方法，通过对智能反射面IRS辅助毫米波MIMO系统，建立信号接收模型；建立基站BS到智能反射面IRS的信道G、智能反射面IRS到用户端的信道H的信道估计问题；将信道估计问题转化为信号恢复问题，并对目标函数进行优化；基于神经网络对估计模型的正则化参数进行优化；由优化后的正则化参数，采用毫米波MIMO信道交替迭达算法对估计模型进行求解，获得双跳信道估计结果；该方法能够有效提高信道估计的准确性，高精度实现IRS辅助的MIMO系统中基站到IRS和IRS到用户端两跳信道的估计，经实验证明性能效果较好。
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公开(公告)号：CN116319196B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310591372.5
申请日：2023-05-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了THz‑MIMO系统中基于SRGAN信道估计方法，属于信道估计技术领域；发送端采用正交的导频设计，在第k个子载波对应的频率处沿着空时域发送信号矩阵；接收端从接收信号中提取导频信息，最小二乘法对基于导频的信道矩阵进行初步估计；对超分辨生成对抗网络进行离线训练，获得最佳网络权重的生成器完成基于导频的信道预估计矩阵空时域补全；将相干带宽内连续的D个子载波作为信道估计单元，每个信道估计单元中各子载波上依次减少导频。每个子载波上的信道结合当前的和上一子载波接收到的导频共同估计当前信道。信道状态信息合并得到完整的信道状态信息。本发明保证信道估计的准确性，同时利用信道频率相关性降低信道估计导频开销。
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公开(公告)号：CN116505986A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310399064.2
申请日：2023-04-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0413 , G06N10/60 , G06N10/20 , G06N3/04 , G06N3/084
Abstract: 一种毫米波大规模MIMO系统中结合量子变分的预编码方法，针对毫米波大规模MIMO系统，该方法以系统可达和速率最大为目标，通过将通信系统中的优化问题建模为量子系统中的哈密顿量，将最优预编码的设计问题转化为获取量子系统哈密顿量的基态问题。进而利用变分量子本征求解器，结合经典机器学习的优化算法，通过训练获得最优的参数化量子线路，最后从量子线路中提取出基态，即对应于最优的预编码矩阵。经tensorflow‑quantum量子机器学习平台验证分析，本方法能获得指数级加速，性能也接近于经典的基于SVD的预编码方案。
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公开(公告)号：CN116155326B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310418885.6
申请日：2023-04-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/22 , H04L25/02
Abstract: 本发明提供一种超大规模MIMO混合场信道下的去伪峰信道估计方法，通过将天线组成的均匀线阵列平均分为N个子阵列，发送信号被散射体反射到达天线阵列，给定接收信号，进行角度估计出包含伪峰的角度集合，结合伪峰判断方案，去除伪峰对应的角度后，确定真实角度；获得每个子阵列的角度估计值，判定散射体可见的子阵列的区域，并区分远场的角度和近场的角度，确定用于描述信道的空间非平稳情况的选择向量；确定导向矢量的角度、近场距离和远场距离，根据最小二乘法求路径的增益系数；构建MIMO混合场信道模型，估计出混合场信道；该方法大大降低了信道估计的均方误差，有效提高信道估计精度，具有很好的信道估计性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108599828B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201810348330.8
申请日：2018-04-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/0456 , H04J11/00
Abstract: 本发明公开了一种多小区3D MIMO场景下的两层预编码方法，包括设置两层预编码矩阵其中为第一层预编码矩阵，所述第一层预编码矩阵用于消除小区间干扰，为第一层水平预编码矩阵，为第一层垂直预编码矩阵；为第二层预编码矩阵，为垂直波束赋形矩阵(NH×NV)×NH，为水平预编码矢量NH×1，所述NH为小区垂直维度天线数量，所述NV为小区水平维度天线数量，所述第二层预编码矩阵用于消除用户间干扰。本发明方案较RV方案对小区平均频谱效率及用户平均频谱效率均有显著提高。
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公开(公告)号：CN116505986B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202310399064.2
申请日：2023-04-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0413 , G06N10/60 , G06N10/20 , G06N3/04 , G06N3/084
Abstract: 一种毫米波大规模MIMO系统中结合量子变分的预编码方法，针对毫米波大规模MIMO系统，该方法以系统可达和速率最大为目标，通过将通信系统中的优化问题建模为量子系统中的哈密顿量，将最优预编码的设计问题转化为获取量子系统哈密顿量的基态问题。进而利用变分量子本征求解器，结合经典机器学习的优化算法，通过训练获得最优的参数化量子线路，最后从量子线路中提取出基态，即对应于最优的预编码矩阵。经tensorflow‑quantum量子机器学习平台验证分析，本方法能获得指数级加速，性能也接近于经典的基于SVD的预编码方案。
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公开(公告)号：CN118677613B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411155689.5
申请日：2024-08-22
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 南京邮电大学 , 国网电力科学研究院有限公司
Inventor： 许敏 , 汤亿则 , 温树峰 , 周鹏 , 杨怀仁 , 高渝强 , 张烨华 , 戚伟强 , 邱兰馨 , 吕思达 , 王以良 , 郭亚琼 , 杨帆 , 周晨轶 , 徐阳洲 , 王译锋 , 仲子龙 , 赵若涵 , 李飞 , 李汀
Abstract: 本发明公开了一种传输差错检测的量子处理方法、装置、设备和介质，包括在通信发送端根据量子密钥分发协议制备量子态并进行双轨编码；使用泡利信道传输编码后的量子态，获得待检测量子态在泡利信道中的传输信息数据；设计差错检测电路对待检测量子态中的单量子比特错误进行预筛选；训练参数化量子电路作为量子机器学习模型对待放大量子态中的正确态进行振幅放大，得到传输量子态。本发明通过编码设计、信道选择差错检测以及经过量子机器学习的振幅放大，对量子传输中错误进行检测，提高量子密钥传输过程中测得正确态的概率，从而提高量子密钥的成码率。
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公开(公告)号：CN118839305A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411102894.5
申请日：2024-08-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N5/025
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的知识追踪方法(MFKT)，属于知识追踪领域，本发明研究了两种行为特征(尝试次数和提示次数)以及两种时间特征(响应时间和间隔时间)对学习者知识状态的影响。步骤包括：首先使用行为模块提取关键学习行为特征。将提取的学习行为特征与时间特征输入到学习模块，以研究它们对学习者知识获取的影响。然后结合遗忘因素与知识获取，全面更新知识状态的变化。最后结合下一时刻的试题输出预测结果。本发明在公开数据集上的实验结果表明，通过引入多个特征使得知识状态的变化更合理，且预测性能上优于现有的模型，同时保证了模型的可解释性。
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公开(公告)号：CN118232966B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410653219.5
申请日：2024-05-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/04 , H04B7/0452 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04B15/00
Abstract: 本发明提出了双IRSs辅助ISAC系统主被动波束成形与接收信号优化配置方法，通过联合优化基站端的主动波束成形、基站对感知信号的接收以及IRS处的被动波束成形，在确保感知信号信噪比达到最低要求的同时，最大化通信用户的可达速率。为了解决所建立的复杂非凸问题，本发明首先利用分数规划将优化问题进行解耦，然后采用逐次凸逼近算法和交替方向乘子法将一个难以处理的非凸问题转化为多个易于处理的子问题，最后利用交替优化的方法高效地求解高质量次优解。仿真结果表明，所提方案具有良好的收敛性和有效性，该方案能够有效提高IRS辅助ISAC系统的性能。
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