公开(公告)号：CN114006639A

公开(公告)日：2022-02-01

申请号：CN202111293619.2

申请日：2021-11-03

Applicant: 东南大学

Inventor： 赵春明 ,  董季宇 ,  姜明 ,  符蓉 ,  包秀文 ,  曹博

IPC: H04B7/0456 ,  H04B7/0452 ,  H04B7/0426

Abstract: 本发明公开了一种适用于上行多用户MIMO系统的分布式预编码方法，采用去中心化架构，每个用户配置独立的预编码器，根据当前各用户自身的信道信息独立求解线性预编码矩阵。本发明以最小化均方误差为预编码准则，并约束编码后每个用户或每根天线的发送信号功率，以此得到一个全局优化问题。本发明通过采用一种“盲信息”策略，可以获得上述问题的一组独立子问题，在子问题上使用拉格朗日乘数法和迭代法获得全局的优化解。本发明将问题的求解分解至每一个用户终端独立计算，在降低系统整体求解复杂度，缓解基站计算和通信压力的同时，保证该分布式计算方法在性能上也可以非常接近全局优化计算方法。

公开(公告)号：CN113938254A

公开(公告)日：2022-01-14

申请号：CN202111227886.X

申请日：2021-10-21

Applicant: 东南大学

Inventor： 姜明 ,  包秀文 ,  赵春明 ,  张浩

IPC: H04L1/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的分层信源信道联合编码传输系统及其传输方法，本发明基于注意力机制的渐进增强型传输网络，该网络第一层接收的图像信息可以在接收端独立解码，在压缩率较高的情况下，若第一次传输接收信号恢复的图片质量较差，则通过第二次传输来增强图片信息；渐进增强型网络的接收部分可以组合两次传输的信息，逼近相同压缩率下单次传输的最优性能；在信道压缩率受限的情景下，本发明通过多层传输提升接收端图片的峰值信噪比性能，网络结构可以拓展至L(L≥2)层；本发明具有逼近单层最优传输的性能，同时基于卷积神经网络的信源信道联合编码方法具有卓越的对抗信道突变的能力。