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公开(公告)号：CN113645000B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110756727.2
申请日：2021-07-05
Applicant: 暨南大学
IPC: H04B17/391 , H04W28/02
Abstract: 本发明公开了一种面向移动到移动(M2M)通信的短包传输方法，该方法包含以下步骤：首先，获取M2M通信系统参数以及级联衰落信道环境参数；然后通过选择合适的调制后符号块长度来最大化有效吞吐量并给定平均误块率最大约束；最后利用平均误块率的渐进性表达式进行块长的优化求解。与现有的方法相比，本发明提出的短包传输方法考虑了实际M2M通信场景下级联散射的负面效应，以及面向低时延、低功耗目标的短包通信需求，基于平均误块率的渐进式的优化算法在复杂度方面具有显著优势。
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公开(公告)号：CN114118211A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111237401.5
申请日：2021-10-22
Applicant: 暨南大学 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种面向混叠未知无线信号的串行分离方法，解决了小信号分量无法被识别和各个信号分量量化不准确的问题。在实际应用中，信号基矩阵不会和组成叠加信号的各个分量完全相同，这使得无线信号分解的准确率下降。另外，考虑到能量大的信号或者特征明显的信号在分解过程中易于被识别，所以在要分解的无线信号中去掉能量占比较高的信号，并更新需要分解的无线信号，继续使用无线信号分解的算法分解剩余部分。通过上述迭代，能量小的信号分量可以被层层剥离出来，这样就提高了无线信号分解的准确性，同时也降低了信号基矩阵对无线信号分解结果的影响。当分离出来的信号能量之和达到要分解信号能量的一定占比算法迭代终止。
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公开(公告)号：CN113645000A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110756727.2
申请日：2021-07-05
Applicant: 暨南大学
IPC: H04B17/391 , H04W28/02
Abstract: 本发明公开了一种面向移动到移动(M2M)通信的短包传输方法，该方法包含以下步骤：首先，获取M2M通信系统参数以及级联衰落信道环境参数；然后通过选择合适的调制后符号块长度来最大化有效吞吐量并给定平均误块率最大约束；最后利用平均误块率的渐进性表达式进行块长的优化求解。与现有的方法相比，本发明提出的短包传输方法考虑了实际M2M通信场景下级联散射的负面效应，以及面向低时延、低功耗目标的短包通信需求，基于平均误块率的渐进式的优化算法在复杂度方面具有显著优势。
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公开(公告)号：CN119011106B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411411198.2
申请日：2024-10-10
Applicant: 暨南大学 , 武汉星纪魅族科技有限公司
IPC: H04L5/00 , H04W24/10 , H04W72/0453
Abstract: 本发明公开了面向WIFI信号智能识别的OFDM子载波分组和选择方法，该方法基于子载波对手势变化的敏感性以及数据传输的作用，将CSI幅值较大的子载波分为两个集合，然后考虑了相邻子载波之间的相关性，通过设置子载波间隔#imgabs0#、#imgabs1#对#imgabs2#进行分组处理，以保持原始CSI所体现的共同变化趋势以及相邻CSI的关联性；最后提供了三种对于各组CSI进行处理的选择策略，选择每个子载波组内的平均CSI值，形成集合#imgabs3#;选择每个子载波组内的最大CSI值，形成集合#imgabs4#;选择每组第一个子载波对应的CSI值，形成集合#imgabs5#。
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公开(公告)号：CN113644940B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110756403.9
申请日：2021-07-05
Applicant: 暨南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于统计CSI的智能反射面的相移设计方法，该方法包括以下步骤：首先，获取收发端与智能反射面(RIS)的参数配置、信道状态信息(CSI)的统计知识；然后利用统计CSI优化RIS的相位偏移使得中断概率最小；继而运用中断概率的渐近表达式简化优化问题；最后，使用数值优化方法如遗传算法迭代求解最佳相位偏移值。本发明利用CSI的统计知识进行RIS相位偏移的优化设计，从而避免了频繁的信道估计、信令交互等引起通信系统开销；此外，基于渐进中断概率实现的最佳设计方法具有极低复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114118211B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202111237401.5
申请日：2021-10-22
Applicant: 暨南大学 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC: G06F18/2136 , G06F18/2134
Abstract: 本发明公开了一种面向混叠未知无线信号的串行分离方法，解决了小信号分量无法被识别和各个信号分量量化不准确的问题。在实际应用中，信号基矩阵不会和组成叠加信号的各个分量完全相同，这使得无线信号分解的准确率下降。另外，考虑到能量大的信号或者特征明显的信号在分解过程中易于被识别，所以在要分解的无线信号中去掉能量占比较高的信号，并更新需要分解的无线信号，继续使用无线信号分解的算法分解剩余部分。通过上述迭代，能量小的信号分量可以被层层剥离出来，这样就提高了无线信号分解的准确性，同时也降低了信号基矩阵对无线信号分解结果的影响。当分离出来的信号能量之和达到要分解信号能量的一定占比算法迭代终止。
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公开(公告)号：CN119011106A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411411198.2
申请日：2024-10-10
Applicant: 暨南大学 , 武汉星纪魅族科技有限公司
IPC: H04L5/00 , H04W24/10 , H04W72/0453
Abstract: 本发明公开了面向WIFI信号智能识别的OFDM子载波分组和选择方法，该方法基于子载波对手势变化的敏感性以及数据传输的作用，将CSI幅值较大的子载波分为两个集合，然后考虑了相邻子载波之间的相关性，通过设置子载波间隔#imgabs0#、#imgabs1#对#imgabs2#进行分组处理，以保持原始CSI所体现的共同变化趋势以及相邻CSI的关联性；最后提供了三种对于各组CSI进行处理的选择策略，选择每个子载波组内的平均CSI值，形成集合#imgabs3#;选择每个子载波组内的最大CSI值，形成集合#imgabs4#;选择每组第一个子载波对应的CSI值，形成集合#imgabs5#。
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公开(公告)号：CN116796250B
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311056861.7
申请日：2023-08-22
Applicant: 暨南大学 , 深圳无线电检测技术研究院
IPC: G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06F18/10 , G06F18/2135
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公开(公告)号：CN119966539A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510415990.3
申请日：2025-04-03
Applicant: 暨南大学 , 广州通导信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了面向频谱混叠无线信号的协同多层识别和节点选择方法，包括以下步骤：对混叠信号经过短时傅里叶变换后的结果，分解得到信号分解的基矩阵、混叠频谱信号类型的表征矩阵，将后者与指示因子构建级联矩阵；对不同的级联矩阵中的元素进行HL检验，得到最优的锚节点组，接着按列拆分得到若干个系数矩阵；对每个系数矩阵进行多视角信息融合，确定信号类别；将每个系数矩阵分解成监测节点的距离表示矩阵、信号功率及位置耦合矩阵，再将后者分解为用于功率估计的功率系数矩阵、用于定位的弧度信息矩阵。本发明通过设计一个三层深度分解结构，依次实现混叠频谱信号的类别、位置和功率估计的识别，有效降低了计算复杂度并加速了迭代收敛速度。
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公开(公告)号：CN119848524A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510228178.X
申请日：2025-02-28
Applicant: 暨南大学 , 深圳无线电检测技术研究院
IPC: G06F18/2134 , G06F17/16 , G06F18/2431 , H04B17/10
Abstract: 本发明公开了一种频谱混叠无线信号深度识别方法，包括以下步骤：对监测到的M条频谱混叠信号通过非负矩阵分解，构建目标函数Q1并求解，得到第m个频谱混叠信号包含种类信息的系数矩阵Am、信号种类共识矩阵A*；构建目标函数Q2，对Am进行进一步分解，得到频谱混叠信号中各个信号的位置与发射功率，其中信号的位置是对监测区域进行网格划分得到的网格位置。本发明集成了信号识别、信号位置估计与发射功率估计于一个深度识别框架中，通过多层的NMF来对频谱混叠信号的多参数进行解耦估计；本发明能够对频谱混叠信号进行深度识别，识别出频谱混叠信号中未知信号的种类、位置与发射功率。
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