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公开(公告)号：CN114501503B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202210146734.5
申请日：2022-02-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种通感一体化系统的能效最大化发射波束优化方法，包括：构建初始优化问题，在该初始优化问题中，以最大化多用户通信的能量效率为优化目标，且以基站发射功率受限、通信最小信干噪比需求、感知最小波束强度需求为约束；引入辅助变量，将初始优化问题等价转化为新的表述形式；根据转化得到的新问题，利用半定松弛舍去秩约束，并采用序贯凸近似方法迭代求解；基于算法迭代收敛后得到的解构造一组满足秩约束的最优解。本发明研究了通感一体化系统的能效最大化发射波束优化设计问题，能在满足感知约束的同时实现高能效传输。
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公开(公告)号：CN113949607B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202111231892.2
申请日：2021-10-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了智能反射面无小区系统的鲁棒性波束设计方法，包括以下步骤：首先引入一阶接收均衡器系数向量和最小接收均方误差参数向量作为辅助变量，将原问题转化；然后固定其余变量，求解最优的预编码矩阵；接着固定其余向量，利用引入惩罚的CCP算法优化RIS相移向量；再固定其余向量，优化一阶接收均衡器系数向量并更新最小接收均方误差参数向量；交替迭代上述优化步骤至速率和收敛。本发明在波束设计时考虑了系统非理想CSI的影响，能提高用户传输和速率。
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公开(公告)号：CN116527455A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310521099.9
申请日：2023-05-10
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/02 , H04L1/00 , H04B7/0413
Abstract: 本发明提供一种适用于URLLC‑MIMO系统的可训练的联合信道估计、检测与译码方法。该方法考虑一个URLLC‑MIMO系统，发送端将一个LDPC码字映射为调制符号后，平分到不同发送天线上发送，接收端通过构建基于MAP准则的联合信道估计、检测与译码问题模型和求解框架，然后将其深度展开为神经网络，离线训练其中的可调参数，最终将训练好的神经网络用于在线获取码字比特。相较于传统的接收方法，本发明能够显著提高系统BLER性能，并且减少系统延时，节约信令开销。
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公开(公告)号：CN115580326A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211248946.0
申请日：2022-10-12
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04B7/06 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种利用双极化数据相关性的信道信息压缩反馈方法。针对具有相关性的双极化信道信息数据，本发明首先利用二维傅里叶变换将两个极化方向上的空间‑频率域信道矩阵转化到角度‑时延域，然后将复数矩阵的虚实部拆分为两个实数矩阵并拼接；编码器网络通过三个子特征提取神经网络分别来提取分别包含两个极化方向的条件熵的特征和包含两个极化方向互信息的特征；解码网络将接收到的两个极化方向的条件熵分别与互信息输入两个信道信息恢复神经网络来恢复原始信道信息；本发明利用双极化数据间的相关性，提取两极化方向的互信息，有效提升了信道信息的压缩效率并改善了信道信息的恢复性能，更高效地进行信道压缩反馈，具有明显的性能优势。
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公开(公告)号：CN113068197B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202110294197.4
申请日：2021-03-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种采用智能反射面辅助的宽覆盖波束设计方法，用于增强无线广播信道的通信覆盖，所述方法包括：首先，根据系统所需的宽覆盖通信需求将目标角度范围分段，对每段角度范围确定目标波束方向图；再根据目标波束方向图，使用基于黎曼流形的共轭梯度法得到智能反射面的最优相移；最后，确定基站预编码向量，通过设置智能反射面的相移来调节反射波束的方向图，实现波束扫描功能与宽覆盖通信。本发明使用智能反射面实现无线广播信道的宽覆盖，设计的波束方向图具有波束宽、功率波动小、波束可扫描等特点，并且不需要用户的信道状态信息，为毫米波广播信道提供了可靠的宽覆盖通信。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113676229B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110955013.4
申请日：2021-08-19
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0413 , H04B7/145
Abstract: 本发明公开了一种基于智能反射面的大规模MIMO收发端联合预编码方法，包括以下步骤：步骤1，初始化系统参数：按照既定的分布随机产生智能反射面相位矩阵Θ，并初始化接收滤波器Wd；步骤2，利用拉格朗日乘数法更新基站预编码Ws；步骤3，对目标函数关于接收滤波器Wd求导，将导数置为零，更新接收滤波器Wd；步骤4，利用顺序分式规划法更新智能反射面相位矩阵Θ；步骤5，更新迭代次数，重复步骤2到4，直至收敛。本发明能够有效地降低实际系统中的均方误差，即使在低至2比特的量化精度下也能提供很好的性能，提高了系统的传输可靠性。
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公开(公告)号：CN115103372A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210691649.7
申请日：2022-06-17
Applicant: 东南大学
IPC: H04W16/22 , H04W72/12 , H04B17/391 , H04B7/0452 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的多用户MIMO系统用户调度方法，包括：首先构建多用户MIMO系统模型，提出用户调度数学优化问题，以最大化系统和速率为目标，以基站总发射功率为限制条件；接着，将优化问题建模为马尔可夫决策过程，将基站视为智能体，将经过处理的基站到用户的信道矩阵以及一个指示矩阵拼接作为状态，将选择的用户索引作为动作，并设计合适的奖励函数；然后设计深度强化学习神经网络结构并初始化深度强化学习相关参数；随后，开始训练神经网络直至收敛；最后，保存网络参数，用训练好的神经网络来进行用户调度，验证本方法的性能。本发明能够在降低实现复杂度的情况下获得较高的系统性能。
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公开(公告)号：CN113596860B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110863550.6
申请日：2021-07-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能反射面OFDM系统的低开销反射波束优化方法，包括：构建初始优化问题，在该初始优化问题中，以最大化OFDM系统的信息传输速率为优化目标，且以智能反射面元件反射系数恒模为约束；引入辅助变量t，将初始优化问题等价转化为最小化问题；根据最小化问题，获取适用于MM算法的目标函数的上界；利用MM算法，迭代求解以上界为目标函数的替代优化问题，并且在每次迭代中得到闭合形式的解；当系统的可达信息传输速率收敛后，得到最优的智能反射面无源反射波束。相对于现有基于序贯凸近似的迭代优化方法，本发明能够显著降低算法计算复杂度，利于工程实现。
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公开(公告)号：CN111313941B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202010089206.1
申请日：2020-02-12
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04L25/02 , H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种采用低精度ADC的多用户大规模MIMO‑OFDM系统传输方法，所述方法包括：给出上行速率的闭合表达式，得到最有利的多径信道时延功率谱应满足的条件；基于速率表达式，根据已知系统参数和所需用户速率，计算合适的发送功率和OFDM子载波数；在多径信道下，设计基于OFDM的多用户正交导频序列；用户发送导频信号，基站对接收信号进行低精度量化，并完成信道估计；用户传输上行数据，基站根据估计的信道，对量化后的接收信号进行最大比合并。本发明可用于低精度ADC多用户大规模MIMO‑OFDM系统，降低基站的硬件成本和功耗，给出的传输方法能够有效满足用户上行速率的传输要求。
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公开(公告)号：CN109890035B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201910083058.X
申请日：2019-01-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种中继无人机航迹规划和用户接入联合优化方法，引入具有存储功能的无人机作为移动中继无人机，联合优化多小区网络中的中继无人机航迹和小区边缘用户的接入策略，从而最大化小区边缘用户的信息传输速率。按如下步骤进行：首先，构建边缘用户和速率最大化问题并固定用户接入矩阵，通过放缩求取上、下界的方法将航迹规划子问题转化为凸问题并求解得到最优无人机航迹；然后，固定无人机航迹，通过求解拉格朗日对偶函数获得最优用户接入矩阵；最后，迭代以上步骤交替优化无人机航迹和用户接入矩阵，直到迭代算法收敛。本发明方法综合考虑多小区中继网络中无人机航迹和用户接入的优化，有效提升了无线通信网络中多小区边缘用户的信息传输速率。
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