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公开(公告)号：CN115865296B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202211476602.5
申请日：2022-11-23
Applicant: 东南大学
IPC: H04L5/00 , H04B7/0413 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于协方差的正交导频序列活跃检测方法。本发明针对无蜂窝分布式大规模MIMO通信系统中大规模免授权接入时面临的活跃用户检测问题，突破了传统活跃用户检测算法中受多种干扰影响的瓶颈问题。具体方案为，本发明首先提出了一种通信系统中设备间的协方差干扰度量方式，并利用最小化‑最大协方差干扰导频分配的方法，确定通信系统中各个接入设备发送的导频序列和发射功率。接着本发明采用部分更新坐标下降法来对在最小化‑最大协方差干扰的导频分配模式下的设备活跃性进行检测。该方法避免了非正交导频序列检测算法中导频开销过大的问题，对处理移动场景中的活跃用户检测问题具有非常重要的意义，因此本发明具有一定的实际价值。
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公开(公告)号：CN118232973A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410489527.9
申请日：2024-04-23
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种正交频分复用无蜂窝大规模天线系统的分布式预编码方法，包括如下步骤：步骤1、系统中有多个接入点AP，同时同频为多个用户通信，每个AP均服务多个用户，每个用户被多个AP服务，形成无蜂窝大规模MIMO，系统采用正交频分复用OFDM波形；步骤2、每个AP获得其服务用户的下行信道信息；步骤3、系统获得AP之间下行时频同步的校准系数，并发送给各个AP，以实现AP之间的相干传输；步骤4、每个AP独立计算该AP与其通信的多个用户的时延；步骤5、在NRB个资源块RB内，根据中心子载波的信道矩阵，每个AP独立计算该AP与其通信的多个用户的下行预编码矩阵；步骤6、根据时延信息，每个AP根据步骤5的预编码矩阵经过相位旋转得到NRB个RB内所有子载波的预编码矩阵。本发明能够有效解决无蜂窝系统逐子载波的预编码的复杂性问题。
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公开(公告)号：CN118215155A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410491868.X
申请日：2024-04-23
Applicant: 东南大学
IPC: H04W74/0833
Abstract: 本发明公开一种自适应反馈辅助混合随机接入方法，该方法集成基于授权随机接入机制和免授权随机接入机制的优势，在导频和数据之间插入反馈因子为海量用户实时制定不同的策略，以指导数据传输。进一步利用无蜂窝网络的空间稀疏性解决导频碰撞，提高成功接入概率。本发明相对于现有接入方法在信令开销、访问成功概率和访问延迟之间实现了可接受的权衡，可以在降低信令开销的同时提高系统的接入能力，更好地满足mURLLC的要求，因此本发明具有一定的实际价值。
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公开(公告)号：CN118101002A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410311484.5
申请日：2024-03-19
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0452 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04W56/00
Abstract: 本发明公开了一种异步多用户无蜂窝超大规模天线传输系统和方法，采用宽带波束赋形，区分多个用户，在波束域通过在基站侧调整提前发送量，避免在终端侧的异步干扰；根据用户的上行时延，通过波束赋形降低用户间干扰，然后进行同步，先解码时延小的用户，抵消检测的用户，然后再进行同步操作，解码时延大的用户；对于下行，通过多个AAU的相干发送，提升下行信噪比；对于上行链路对AAU检测结果在vCPU合并，可以提升上行信噪比，本发明可以有效解决无蜂窝系统的异步传输问题。
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公开(公告)号：CN115801072B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202211475992.4
申请日：2022-11-23
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0426 , H04W72/0453 , H04W72/044 , H04W72/54
Abstract: 本发明涉及一种网络辅助全双工系统的模数转换器精度分配方法，属于移动通信技术领域。该方法针对基站端天线配备低精度模数转换器的上行无蜂窝系统的频谱效率、能量效率联合优化问题，在用户服务质量约束与总量化比特约束下，给出一种基于非支配遗传算法的方法来联合优化频谱效率与能量效率，解决了该非凸优化问题难以求解的问题。所提出算法能够快速求解出使系统频谱效率与能量效率最大化的低精度模数转换器量化精度选择方案，获得比等精度量化比特分配更优的性能，相比于传统凸优化方法具有更低的复杂度，且适用于其他多种全双工和半双工系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116600267A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310417624.2
申请日：2023-04-19
Applicant: 东南大学
IPC: H04W4/42 , H04W4/44 , H04W16/28 , H04L27/26 , H04B7/0452 , H04B7/0456 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种高铁无蜂窝系统中基于深度强化学习的抗多普勒方法，该方法包括：在发射器和接收器处使用大规模均匀线性阵列(ULA)组成波束成形网络，进行不同角度信号的分离，其中发射器处不同方向的波束分支对应不同的多普勒频偏(DFO)；结合多智能体深度强化学习(MADDPG)，将高铁场景的相关内容建模为MADDPG中的环境状态，动作，和奖励；当高铁与多个基站同时通信时，每个天线阵列作为一个智能体，高铁侧根据MADDPG算法的结果进行预编码及预补偿，基站侧根据MADDPG算法的结果进行波束成形，从角度域分离不同的DFO并补偿对应的多普勒频偏；根据环境的反馈，不断训练MADDPG网络直至收敛。
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公开(公告)号：CN116390133A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310417619.1
申请日：2023-04-19
Applicant: 东南大学
IPC: H04W24/02 , H04W24/06 , H04W52/14 , H04W52/38 , H04W4/40 , H04B7/0426 , H04B7/0452 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种低空立体覆盖场景下无蜂窝系统的智能功率控制方法。本发明设计了一个对部分分布式架构的无蜂窝系统进行智能功率控制的方法。具体方案为：对系统信号进行建模并推导非理想信道状态信息下采用三种不同接收机时用户上行频谱效率的闭合表达式，然后联合优化无人机和地面用户的平均频谱效率，采用深度Q网络(DQN)算法得到权衡最优解。该方法提高了系统的可扩展性，采用不同接收机减少用户间干扰，提高了信号处理的可扩展性，通过DQN算法权衡无人机和地面用户之间的平均频谱效率，以较低复杂度实现了对系统整体性能的优化，对移动场景中的性能分析和优化问题具有非常重要的意义，因此本发明具有一定的实际价值。
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公开(公告)号：CN115941002A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211568317.6
申请日：2022-12-08
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B17/309 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种人工智能辅助的MIMO检测方法。首先确定MIMO检测中计算量较大的步骤，收集需要的输入输出训练数据；进而采用深度学习中的多层感知机(MLP)模型，对所需要优化的步骤进行学习和映射，得到训练好的模型参数；然后将MIMO检测算法中复杂度较高的计算过程转化为神经网络前向传播过程，即若干次矩阵乘法和矩阵相加运算，以达到降低检测算法复杂度的目的。在不同场景下验证了所提检测算法的有效性，检测性能能够逼近原始MIMO检测算法的效果，且相较于原始MIMO检测算法，可以大大降低计算复杂度。
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公开(公告)号：CN115884295A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211489805.8
申请日：2022-11-25
Applicant: 东南大学
IPC: H04W36/08 , H04W48/20 , H04W72/542 , H04W4/029 , H04W72/0453 , H04L5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于克拉美罗界的通感融合接入点选择方法。该方法针对具有通信和感知功能的接入点在场景中的功能分配未考虑到对感知功能的定位精度性能影响的情况，通过引入克拉美罗性能界限分析，并利用定位精度热力图验证的方式验证具有感知功能的接入点选择的合理性，在保障通信性能的同时获得更高的感知定位精度，以解决现有技术大多未考虑通感一体通感融合接入点选择对感知性能影响的问题。本发明成果实现了无蜂窝大规模MIMO下移动通信领域的通感融合接入点选择的方法，在保障通信效果的前提下，有效的提升了接入点的感知能力，促进通信资源的合理分配。
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公开(公告)号：CN115865156A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211476232.5
申请日：2022-11-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了高速铁路场景下基于位置和历史信息的快速波束对准方法，该方法包括：提前设定中断阈值和协作阈值，且协作阈值略高于中断阈值，用于判断是否需要进行RRU协作为MR提供服务；建立查找表，用于记录每一位置对应的最新最佳波束对，执行一次全空间的波束训练过程，为每个位置确定最佳波束对，初始化查找表；当列车再次经过同一位置时，MR从查找表中查询该位置上一时刻的波束训练结果；若最新历史波束对为1对，则执行基于位置和历史信息的单RRU快速波束对准方案，确定该时刻最佳波束对；若最新历史波束对为2对，则执行基于位置和历史信息的RRU协作快速波束对准方案，确定该时刻最佳波束对；最后更新查找表，用于后续波束训练。
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