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公开(公告)号：CN115314082B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202210811398.1
申请日：2022-07-11
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
IPC: H04B7/0413
Abstract: 本发明属于无线通讯技术领域，具体为一种超大规模MIMO系统中用户可视区域识别方法，所述方法包括步骤一、选择信标用户，建立位置‑VR数据集，在用户中选择信标用户主动上行发送导频信号，然后测量他们对应的VR；步骤二、根据信标用户的位置信息对区域进行划分，根据实际复杂度或准确率要求，划分的VR区域边界是线性或非线性的；在低复杂度场景下，选取Voronoi单元线性划分法；在高准确率场景下，选取神经网络非线性划分法。本发明能够通过获取部分已知用户VR信息，估计其余大量未知用户的VR信息。
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公开(公告)号：CN111162845A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN202010039118.0
申请日：2020-01-14
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
IPC: H04B13/02 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种海域视距信道生成方法，通过参数设定、射线传播类型判别、公式改写、散射区域生成、接收端的高度变化、参数计算、信道生成等步骤实现海域视距信道生成，其优点是将经过统计的多条到达路径的信道参数带入到信道生成模块，形成海域视距信道。利用随机射线追踪方法来假设诸如海浪变化等实际复杂因素以提高生成信道的精确度，降低了生成信道的复杂度，增强射线追踪方法的适用性，从而生成更符合实际情况的海域视距信道。
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公开(公告)号：CN112200307A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011111459.0
申请日：2020-10-16
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开一种基于图片数据扩充的识别器处理方法，属于机器学习领域，包括如下步骤：数据集准备：将已有的多种类型的图片数据制成数据集，并贴上标签；数据扩充：先将图片与标签组成的数据集输入网络，生成网络完成数据的扩充，将扩充后的数据集与原始数据一起送入，训练识别器的权重参数；反馈：根据识别器对原始数据的测试结果，反馈到数据扩充模块，动态调整数据扩充模块的权重参数；以一批数据全部训练完为一个周期，如此反复循环扩充，反馈步骤，直至达到预设的训练周期数。本发明利用数据扩充的方法，先对有限数量的样本扩充，再用原始数据与扩充后的数据一起训练识别器的权重参数；该方法提高了识别器在样本个数较少场景下的识别准确率。
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公开(公告)号：CN115314082A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210811398.1
申请日：2022-07-11
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
IPC: H04B7/0413
Abstract: 本发明属于无线通讯技术领域，具体为一种超大规模MIMO系统中用户可视区域识别方法，所述方法包括步骤一、选择信标用户，建立位置‑VR数据集，在用户中选择信标用户主动上行发送导频信号，然后测量他们对应的VR；步骤二、根据信标用户的位置信息对区域进行划分，根据实际复杂度或准确率要求，划分的VR区域边界是线性或非线性的；在低复杂度场景下，选取Voronoi单元线性划分法；在高准确率场景下，选取神经网络非线性划分法。本发明能够通过获取部分已知用户VR信息，估计其余大量未知用户的VR信息。
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