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公开(公告)号：CN103856422B
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201410099131.X
申请日：2014-03-17
Applicant: 清华大学 , 北京数字电视国家工程实验室有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多载波Large‑Scale MIMO系统的发射信号配置方法，该方法包括：S1.根据MIMO编码将待传输数据进行编码；S2.以正交随机分布的规则将导频插入编码后的传输数据并通过快速傅立叶变换，生成时域OFDM符号；S3.生成时域训练序列；S4.将时域训练符号和时域OFDM符号时分复用形成一个带保护间隔的完整OFDM符号；S5.将多个带保护间隔的完整OFDM符号组成一个OFDM帧，并在前端加入一个前导序列作为帧头，作为发射信号。本发明利用信道的稀疏特性，联合时域序列和频域导频来获得信道估计，比传统方法具有更高的频谱效率和信道估计精度。
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公开(公告)号：CN103701730B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201310745257.5
申请日：2013-12-30
Applicant: 清华大学 , 北京数字电视国家工程实验室有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于低复杂度压缩感知的信道估计方法，同时这种方法利用了信道时域的相关性。基于OFDM传输的信号帧结构一般由信号帧头和帧体数据两部分组成，其中帧头为已知的训练序列；帧体数据为待传输的信息数据。信道估计方法包括：将接收的信号分为训练序列和帧体数据；根据所述训练序列和所述帧体数据，确定信道延时的粗估计和信道长度的粗估计；根据所述信道长度的粗估计确定信道增益的粗估计；根据所述信道延时的粗估计，信道长度的粗估计及所述信道增益粗估计，确定信道延时的精确估计；根据所述信道延时的精确估计确定信道增益的精确估计。从而能够降低信道估计复杂程度，使得信道估计易于实现。
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公开(公告)号：CN103763223B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201410025293.9
申请日：2014-01-20
Applicant: 清华大学 , 北京数字电视国家工程实验室有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于信道空时相关性的稀疏MIMO-OFDM信道估计方法，估计不同收发天线对接收到的OFDM符号中导频处的信道频域响应；将不同收发天线对估计的频域导频处的信道频域响应按一定规则排列成矩阵；应用超分辨率算法对所述矩阵进行处理，获得信道的多径时延个数；根据所获得的多径时延个数对该矩阵进行处理，获得信道的多径时延；根据获得信道的多径时延和矩阵获得延时对应的多径增益；根据获得的多径时延和增益获得数据处子载波的信道频域响应。从而解决目前MIMO-OFDM系统中信道估计所需导频数目随着天线数增多的问题，同时利用信道时域相关性进一步提高信道估计精度、显著降低系统导频开销，提高频谱效率。
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公开(公告)号：CN117650818A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311395093.8
申请日：2023-10-25
Applicant: 清华大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0426 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了基于最大化加权和速率的非线性混合预编码方法、装置，基于脏纸编码的非线性混合预编码架构，以最大化加权和速率为目标设计混合预编码算法，包括：建模以最大化加权和速率为目标的下行广播信道非线性混合预编码问题；根据上下行信道的对偶性，将下行广播信道非线性混合预编码问题转化为与其对偶的上行多址接入信道混合合并优化问题；建模上行多址接入信道以最大化加权和速率为目标的非线性混合合并优化问题；对优化问题进行求解得到上行混合合并；基于上下行信道的对偶性，根据上行混合合并确定下行混合预编码。本发明刻画了大规模天线阵列系统中采用混合预编码架构下的可达速率容量域，相较于线性方案极大提升了系统吞吐量性能。
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公开(公告)号：CN114844748A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210395734.9
申请日：2022-04-14
Applicant: 清华大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明属于移动通信技术领域，提供一种信道估计方法、智能超表面结构及电子设备，其中方法应用于由RIS单元和用于检测RIS单元产生的信号强度的信号检测模块组成的智能超表面结构中，信号检测模块分散布置在不同的RIS单元中，且信号检测模块的数量少于RIS单元的数量；该方法包括：获取用户以及基站发送的同频的导频信号在智能超表面结构处产生的信号总强度；基于信号总强度，得到智能超表面结构到用户之间的信道估计。该方法用以解决现有技术中在使用RIS辅助的通信系统时，基于与RIS维度相关的方法进行信道估计，所造成的导频开销过大的缺陷，实现无关于RIS维度的信道估计，有效降低了信道估计的导频开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114422059A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210082374.7
申请日：2022-01-24
IPC: H04B17/391
Abstract: 本发明提供一种信道预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，信道预测方法应用于MIMO基站，所述方法包括：创建信道预测模型；基于信道训练数据集对所述信道预测模型进行训练，得到训练后信道预测模型，其中，所述训练后信道预测模型包括编码器和解码器；基于所述编码器、所述解码器以及历史时隙信道，实时对未来时隙信道进行预测。通过本发明的信道预测方法可以有效解决信道过时所带来的和速率性能损失问题。
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公开(公告)号：CN114040478A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111271506.2
申请日：2021-10-29
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种低功耗的智能超表面硬件结构、预编码方法及装置，该硬件结构包括：多个子阵列、与每个子阵列一一对应的放大电路，以及与每个RIS单元对应的相移电路；其中，每个子阵列包括多个RIS单元，每个子阵列的不同RIS单元共用一个放大电路，每个RIS单元分别使用不同相移电路。该硬件结构通过由多个RIS单元构成的子阵列共用一个放大电路，有效解决有源RIS由于引入大量有源放大电路而带来的高功耗问题，相比传统全连接结构，本发明的智能超表面硬件结构可以获得显著的能效提升。其预编码方法以最大化系统能效为目标，优化了子连接有源RIS放大控制与相移控制，能够有效节省因大量放大电路消耗的系统能量。
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公开(公告)号：CN107979399B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201610936724.6
申请日：2016-10-24
IPC: H04B7/0456
Abstract: 本发明实施例提供一种生成量化码本的方法、装置及系统，涉及通信技术领域，能够提高生成的量化码本的准确性。该方法包括：基站获取量化离开角集合和配对反馈信息，该量化离开角集合中包括对m个第一离开角量化后的比特信息，m个第一离开角为UE获取的第一离开角集合中的与UE保存的第二离开角集合中的离开角配对后未配对成功的离开角，配对反馈信息用于指示第二离开角集合中待更新的m个第二离开角在第二离开角集合中所处的位置，并且基站根据该量化离开角集合和该配对反馈信息将基站保存的第二离开角集合中待更新的m个第二离开角更新为上述m个第一离开角，以得到更新后的第二离开角集合，以及基站根据更新后的第二离开角集合生成量化码本。
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公开(公告)号：CN110278570A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910364840.9
申请日：2019-04-30
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于人工智能的无线通信系统。本发明实施例将原有通信系统所包括的多个功能模块划分为可学习模块组和不可学习模块组；其中，可学习模块组包括可学习的功能模块，不可学习模块组包括不可学习的功能模块；针对可学习模块组中包括的各可学习的功能模块，进行人工智能算法拟合的选择，根据需要以实际或仿真形式完成训练数据的获取，以获得训练好的拟合预测模型；将训练好的拟合预测模型进行结构与数据转换，与不可学习模块组包括的不可学习的功能模块一起组成新的无线通信系统。本发明实施例在实际无线通信系统的基础上以人工智能算法替代了传统基带信号处理算法，打破了长期以来通信系统的设计框架。
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公开(公告)号：CN109842580A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201711216403.X
申请日：2017-11-28
Abstract: 本发明实施例公开了一种信道估计方法以及相关设备，所述方法包括发送设备获取系数矩阵，所述系数矩阵的任一列为离散傅里叶变换DFT列矢量的线性组合，所述系数矩阵任一行包括至少一个为零的元素，且所述N1为接收设备所需的天线端口的数量，所述发送设备将指示信令发送给接收设备，所述发送设备在N1个天线端口上向所述接收设备发送导频，以使所述接收设备估计所述发送设备到所述接收设备之间的信道。本实施例所示的发送设备能够以较低的导频开销向所述接收设备发送导频，则所述接收设备能够以较低的导频开销估计出信道h，基于信道h所述接收设备能够获取到准确的信道质量，进而提升了通信系统的性能。
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