基于深度贝叶斯推断的无蜂窝MIMO低复杂度信号检测方法

    公开(公告)号:CN119561627A

    公开(公告)日:2025-03-04

    申请号:CN202411676058.8

    申请日:2024-11-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度贝叶斯推断的无蜂窝MIMO低复杂度信号检测方法,采用了复数高斯分布作为先验概率的逼近,并将高斯分布参数作为可学习参数纳入网络训练过程,动态适应不同网络层级的需求,克服了传统方法中因初始分布选择不当导致的收敛难题。此外,VID‑Net通过预训练的深度学习模型确定并部署最优权重至各AP,简化了CPU端的计算至简单的求和操作,显著降低了计算复杂度,并增强了对多样信道条件的适应能力。VID‑Net还融入了对数函数与相关函数修正策略。在不同的调制阶数和系统天线配置下,VID‑Net展现出卓越的检测性能和鲁棒性,性能超越了次优的最小均方误差检测算法。

    一种融合信道统计特性的无监督MIMO信道估计方法与系统

    公开(公告)号:CN119544414A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411616652.8

    申请日:2024-11-13

    Abstract: 本发明公开了一种融合信道统计特性的无监督MIMO信道估计方法与系统,针对传统方法易受干扰、复杂度高及现有无监督学习难以利用信道统计特性的问题,构建了一个利用深度图像先验网络对称扩展的类自编码器结构。该结构结合编码器、解码器与跳跃连接,实现了信道特征的有效提取和信号去噪。编码器用于压缩和提取信号特征,通过对称结构和跳跃连接提升低维码字利用效率。解码器采用DIP的去噪策略,利用低维码字迭代拟合信号矩阵实现信号去噪。去噪后的信号矩阵再进行LS估计,最终获得信道CSI。本发明采用分阶段训练策略:离线训练通过无标签数据集提升网络特征提取能力;在线训练仅调整解码器参数去噪,能够充分利用信道统计特性,提升估计精度和实时性。

    引发来自无线通信装置的MIMO传输

    公开(公告)号:CN114599991B

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202080074360.X

    申请日:2020-10-28

    Inventor: C·贝格

    Abstract: 在一般方面,从无线通信装置引发MIMO传输以供无线感测。第一无线通信装置可以被配置为生成寻址到无线通信网络中的第二无线通信装置的网络或传输层消息,并且将网络或传输层消息无线地发送到第二无线通信装置以引发来自第二无线通信装置的MIMO传输。第一无线通信装置还可以被配置为接收来自第二无线通信装置的MIMO传输,其中MIMO传输穿过第一无线通信装置与第二无线通信装置之间的空间。第一无线通信装置还可以被配置为:识别各个MIMO传输中的训练字段,基于相应的训练字段来生成信道信息,以及基于信道信息来检测在空间中发生的运动。

    干扰消除的方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN112866153B

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN201911184428.5

    申请日:2019-11-27

    Abstract: 本申请提供了一种干扰消除的方法、装置及系统,属于通信领域。所述方法包括:第一设备生成第一报文,所述第一报文包括第一组元素、第二组元素和用户数据,所述第一组元素与所述第二组元素不同;所述第一设备通过至少一对子载波向第二设备发送所述第一报文,所述一对子载波中的两个子载波关于直流子载波对称,所述第一报文用于所述第二设备根据所述第一组元素和第二组元素消除所述用户数据中的干扰。本申请能够减小设备的成本和功耗。

    一种针对超大规模MIMO系统的混合场信道估计方法

    公开(公告)号:CN119520197A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411541781.5

    申请日:2024-10-31

    Abstract: 本发明公开了一种针对超大规模MIMO系统的混合场信道估计方法。将两种信道的稀疏变换矩阵合并为一个稀疏变换矩阵并对混合场信道进行稀疏表示;混合场信道估计问题被转化为一个稀疏估计问题,避免了两次稀疏稀疏估计过程中两种信道相互干扰的问题。在估计过程中,每一次更新混合场稀疏信道的支撑集,都会根据当前支撑集联合估计远场稀疏信道和近场稀疏信道,并根据当前的估计值计算出残差,用于下一次更新支撑集。克服了现有方案无法解决远场稀疏信道和近场稀疏信道在支撑集选取过程中相互干扰的问题。仿真结果表明,该方案具有更高的估计精度。

    一种面向空天地一体化的全解耦网络无反馈传输和资源动态分配方法

    公开(公告)号:CN119519773A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411713648.3

    申请日:2024-11-27

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了一种面向空天地一体化的全解耦网络无反馈传输和资源动态分配方法,为空天地多节点协作的资源管理提供解决方案。该方法包括:基于深度学习的信道状态信息预测模型,通过用户地理位置信息代替传统反馈信号,实现多输入多输出传输;并设计了多对一匹配模型,用于在空天地异构节点间实现频谱资源块的自适应分配,确保匹配的稳定性且具备低复杂度和快速收敛特性。针对多节点的协同传输和异构节点间的资源分配,通过无反馈的信道状态信息预测与资源分配机制提升系统频谱效率。与传统网络中的单连接方式和基于轮询的资源调度相比,本发明的灵活资源分配算法显著提升了网络容量并改善了用户通信质量。

    信号处理设备及数据传输方法

    公开(公告)号:CN114466470B

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202111619125.9

    申请日:2021-12-27

    Inventor: 王健

    Abstract: 本公开提供了一种信号处理设备及数据传输方法,涉及通信领域。该第一信号处理设备包括:接口模块,被配置为经由光纤与第二信号处理设备进行以太网数据传输;调度模块,被配置为基于传输配置信息将待处理的数据调度到第一处理模块或者第二处理模块;第一处理模块,被配置为按照第一切分模式处理来自调度模块的数据;第二处理模块,被配置为按照第二切分模式处理来自调度模块的数据;以及天线模块,被配置为发送第一处理模块或第二处理模块处理后的数据和/或接收上行链路数据。如此,第一信号处理设备可以按照第一切分模式或第二切分模式来处理数据,从而能够满足各种业务的需求。这样能够降低部署的复杂度,从而降低成本。

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