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公开(公告)号：CN116017760A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211615699.3
申请日：2022-12-15
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于波束分合的mMTC切片的接入容量管控方法与系统。该方法包括：接收mMTC设备发送的随机接入信令，获得mMTC切片内每个波束在当前决策周期内的空闲的随机接入机会RACH opportunities数目；通过mMTC切片基于各波束在当前决策周期内的随机接入配置信息和空闲的随机接入机会数目，估计各波束在预测周期内的随机接入状态估计值；通过mMTC切片根据随机接入状态估计值确定波束分合配置参数；根据波束分合配置参数进行波束分合得到目标波束，并配置mMTC切片内的波束参数，以控制mMTC切片在预测周期内的总随机接入容量；解决了现有5G NR系统中mMTC切片随机接入容量无法随着输入负载的变化而变化的问题。
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公开(公告)号：CN115988675A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211616869.X
申请日：2022-12-15
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04W74/08 , H04W72/044
Abstract: 本发明公开了一种基于波束分合的mMTC切片随机接入控制方法和系统。该方法通过获取mMTC切片内的波束的前导码碰撞率；根据前导码碰撞率对波束进行波束分合，并确定波束分合后mMTC切片的波束配置参数；其中，波束分合包括：波束分裂或者波束合并；基于波束配置参数更新所述mMTC切片内所有波束的波束参数，基于分叉型SIB1广播波束将波束参数广播至mMTC切片内的mMTC设备，以使mMTC设备接入mMTC切片；从而实现通过分裂波束降低前导码碰撞率，提高mMTC设备接入成功率；通过合并波束降低系统运行开销和功率消耗。
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公开(公告)号：CN116744441A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310623572.4
申请日：2023-05-30
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04W64/00 , H04W4/021 , H04B7/0413 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了无线定位方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：从多个预设基站获取目标用户终端对应的位置指纹，其中，预设基站处于基于MIMO‑OFDM的预设通信系统中，目标用户终端处于预设通信系统对应的目标定位区域内，用于表示位置指纹的能量耦合矩阵从预设通信系统对应的双波束信道模型中提取得到，双波束包括空间波束和频率波束，将根据多个位置指纹确定目标用户终端对应的联合位置指纹输入至基于神经网络的预设定位模型中，根据模型输出确定目标用户终端的定位结果。该方案利用大规模MIMO‑OFDM系统具备大规模的天线阵列和宽广的带宽的特性，从双波束信道模型中捕捉丰富的多径特征用于位置指纹的表示，可提高定位准确度。
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公开(公告)号：CN116528391A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310551966.3
申请日：2023-05-16
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: H04W74/08 , H04W48/06 , H04W48/10 , H04W48/16 , H04W72/044
Abstract: 本发明公开了一种基于波束间前导码复用的接入控制方法、装置及设备。该方法包括：通过波束接收用户侧设备发送的随机接入信令；根据随机接入信令确定波束内的随机接入负载状态；根据随机接入负载状态更新系统广播消息中的前导码复用配置参数；通过波束广播系统广播消息，以使用户侧设备根据接收到的系统广播消息中的前导码复用配置参数执行随机接入过程。基于覆盖用户侧设备的每个波束区域内的随机接入负载状态调整前导码复用配置参数，在不增加前导码数量的基础上实现前导码复用，有效提高了用户侧设备的随机接入成功率和前导码资源利用效率的同时，具有较小的系统开销和接入延迟，尤其适用于海量机器类型通信的应用场景。
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公开(公告)号：CN116367351A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310425732.4
申请日：2023-04-20
Applicant: 东南大学
IPC: H04W74/08 , H04W72/30 , H04W72/044 , H04B7/0413 , H04B7/0408 , H04W4/70
Abstract: 本发明公开了一种波束空间大规模机器型通信接入控制方法，包括:基站侧配置大规模MIMO天线阵列，生成具有高增益的方向性波束构建波束空间，前导码在每个波束中复用；基站侧在通过每个方向性波束广播系统信息，机器类通信设备接收来自基站的系统信息；机器类通信设备根据接收到的系统信息，判断其所属的设备类别，并获知对应的接入分类禁止的控制信息；机器类通信设备根据对应的接入分类禁止的控制信息进行接入分类禁止检查，并根据检查结果来控制后续随机接入过程；基站侧通过方向性波束接收波束空间中的机器类通信设备的随机接入信令；基站根据接收到的机器类通信设备信令信息，来获知当前接入负载状态信息，并更新接入分类禁止的控制信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116132227B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202310142961.5
申请日：2023-02-21
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了基于生成扩散模型的RIS辅助大规模MIMO信道估计方法。本发明针对RIS辅助大规模MIMO系统，提出基于生成扩散模型的级联信道估计方法。首先构建条件生成扩散模型，该生成扩散模型在RIS相移退化矩阵的谱空间中运行前向过程和后向过程，并且只在后向过程受到条件信息的引导。级联信道估计由条件生成扩散模型的采样过程实现。在采样过程中，接收信号作为条件信息在RIS相移退化矩阵的谱空间中逐步引导级联信道的恢复。本发明能够大幅提高RIS辅助大规模MIMO通信系统级联信道的估计精度。
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公开(公告)号：CN116383656A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310376215.2
申请日：2023-04-11
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/214 , G01S5/02 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了用于大规模MIMO定位的半监督表征对比学习方法。本发明针对现有的大规模MIMO指纹定位方法面临的挑战，包括需要利用准确的信道估计和需要逐一标记的数据集。本发明提出半监督的表示对比学习定位方法，基于一个部分标记的接收导频信号数据集，并从基站获得该数据集，训练数据集通过数据增强管道增强为大量的正负样本对。编码器通过对比损失函数进行无标签的自监督预训练，使正样本的编码接近于锚点的编码，而远离表示空间中的负样本的编码，编码器和回归网络通过标记的子数据集进行微调，以实现下游的定位任务。与现有方法相比，本发明所提出的自监督预训练的编码器能够显著提高定位精度。
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公开(公告)号：CN116132227A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310142961.5
申请日：2023-02-21
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了基于生成扩散模型的RIS辅助大规模MIMO信道估计方法。本发明针对RIS辅助大规模MIMO系统，提出基于生成扩散模型的级联信道估计方法。首先构建条件生成扩散模型，该生成扩散模型在RIS相移退化矩阵的谱空间中运行前向过程和后向过程，并且只在后向过程受到条件信息的引导。级联信道估计由条件生成扩散模型的采样过程实现。在采样过程中，接收信号作为条件信息在RIS相移退化矩阵的谱空间中逐步引导级联信道的恢复。本发明能够大幅提高RIS辅助大规模MIMO通信系统级联信道的估计精度。
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公开(公告)号：CN115150233A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210771524.5
申请日：2022-06-30
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于混合消息传递的宽带大规模MIMO上行信道估计方法。本发明针对基站天线配置为均匀面阵的宽带大规模MIMO系统，提出了一种三重波束域信道模型，并建立宽带大规模MIMO系统概率模型。在Bethe自由能理论框架下，将宽带大规模MIMO上行信道估计问题转化为Bethe自由能最小化问题。通过拉格朗日乘子法求解该Bethe自由能最小化问题得到混合消息传递算法，利用该算法实现宽带大规模MIMO上行信道估计。本发明中的混合消息传递信道估计方法能够有效提高宽带大规模MIMO系统上行信道估计的精度。
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公开(公告)号：CN115150233B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202210771524.5
申请日：2022-06-30
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于混合消息传递的宽带大规模MIMO上行信道估计方法。本发明针对基站天线配置为均匀面阵的宽带大规模MIMO系统，提出了一种三重波束域信道模型，并建立宽带大规模MIMO系统概率模型。在Bethe自由能理论框架下，将宽带大规模MIMO上行信道估计问题转化为Bethe自由能最小化问题。通过拉格朗日乘子法求解该Bethe自由能最小化问题得到混合消息传递算法，利用该算法实现宽带大规模MIMO上行信道估计。本发明中的混合消息传递信道估计方法能够有效提高宽带大规模MIMO系统上行信道估计的精度。
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