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公开(公告)号：CN113965229B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111128316.5
申请日：2021-09-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/0404 , H04W28/02
Abstract: 本发明公开了一种基于群体串行干扰删除的NOMA上行传输方法，包括以下步骤：用户根据预先设定的最优发射功率，将信号发送至基站；基站接收机接收信号后，根据用户传播距离和基站天线数目，将用户划分为多个群体；基站根据传播距离从小到大依次解调接收信号中各个群体的信号，每个群体信号解调完成后利用群体串行干扰删除技术从接收信号中删除，再解调下一个群体信号，直至所有群体全部解调完成。本发明在保证相同的服务质量条件下，大幅降低通信系统上行的总发射功耗。
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公开(公告)号：CN115150049B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202210758556.1
申请日：2022-06-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L5/00 , H04B17/391 , H04B17/309 , H04B7/0413 , G06F17/16 , G06F18/22
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体地说，是一种基于用户相似性的去蜂窝大规模MIMO导频分配方法，步骤一、在一个去蜂窝大规模MIMO系统内，根据信道质量来计算用户之间的相似系数构建相似矩阵，并设置相似阈值来判决用户之间的相似度是否可被忽略，将相似度较高的用户用超边连接，并构建描述超图模型的关联矩阵；步骤二、在传统的超图着色算法基础上扩展了导频复用策略，使得改进的着色算法能适应超边的变化完成导频分配；步骤三、进行参数调优，目标函数设置为系统上行可达和速率，更新相似阈值来重新划分超边，优化导频分配结果，并计算每个用户上行可达速率，最终使得目标函数最大化。
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公开(公告)号：CN110768704B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911003846.X
申请日：2019-10-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/06 , G06N3/08 , G06N3/0464 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种基于残差神经网络的混合波束赋形矩阵优化方法，该算法主要分为模型建立和神经网络训练两个阶段:模型建立阶段主要是在5G通信系统状态下，所创建的混合波束赋形系统模型。神经网络训练阶段是将所创建的信道矩阵和其相应的混合波束赋形矩阵联合构成残差神经网络的训练验证集，以此训练出相应的残差网络。在此基础上，当通过估计算法得到的信道矩阵输入到训练好的神经网络后，网络将快速计算出所对应的混合波束赋形矩阵参数，从而完成矩阵对应的MIMO天线的调整，最终获得优化过的波束赋形通信系统。该过程所需的时间和复杂度比起其他优化算法来说将有效减少，而结果却很相似。
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公开(公告)号：CN107257542A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710280875.5
申请日：2017-04-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种异步D2D网络中基于PPP分布和OFDM系统的建模方法，假设一个接收设备同时收到来自N个发送设备发来的发现信号，网络中各用户是异步的，每条通信链路均存在各自的时间偏差D，它们相互独立，假设该区域内用户位置服从泊松点过程分布。本发明通过对OFDM发送时间未对准分四种情况进行详细的链路级分析，得到信号功率的表达式，并通过进一步的假设验证，对接收端受到的总干扰功率进行简化，最终提出一个易处理的一阶SINR模型。该模型与实际通信环境非常吻合，它可以很方便地用于异步D2D网络的系统级研究，解决了系统级研究建模上的难题。除此之外，本发明还可用于自组网和蜂窝网络的系统级性能分析。
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公开(公告)号：CN117641553A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311418797.2
申请日：2023-10-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种通信感知一体化上行非正交多址传输方法，包括：将通信用户划分为多个群体；建立优化问题P1，建立发射功率与基站接收机联合设计优化问题，再将将优化问题P1转化为通信用户发射功率优化问题P2求解，获取最优通信用户发射功率；基站根据通信用户距离依次解调接收到的群体的信号，解调时，将感知信号作为干扰，通信信号解调完成后将其从删除，再解调下一群体的通信信号，直至所有群体中的通信信号全部解调完毕，只剩下感知信号，从而继续分析解调感知信号。本发明有效地抑制了非完美群体级串行干扰删除技术所带来的残余干扰影响，显著降低了通信感知一体化系统中通信用户上行信号与基站端发射的雷达感知信号的总发射功耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117459947A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311391327.1
申请日：2023-10-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W16/18 , H04W16/22 , H04B17/391 , H04B7/0413 , G06F18/2321
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类的大规模MIMO系统接入选择算法，利用各用户与各AP之间信道的大尺度衰落系数矩阵为分簇指标，设置聚类参数对用户进行聚类，计算用户的信道状况衡量指标，制定簇内用户的信道分配方案，同时通过贪婪算法为信道质量较差用户分配较好的AP，以解决无小区大规模MIMO系统接入选择算法指标单一，性能较差的问题，减轻单个AP传输负担，提升下行数据传输频谱效率。
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公开(公告)号：CN113285775B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202110527681.7
申请日：2021-05-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382 , G06N20/00 , H04B17/345 , H04B17/391 , H04W16/22
Abstract: 一种基于深度学习消除窄带干扰的稀疏KL散度最小化方法，主要用于解决NB‑IOT系统对LTE系统的干扰问题。为了促进无线异构网络的和谐共存，消除NBI对LTE系统至关重要。该方法能够精确的提高恢复的准确性，其主要步骤概括为：首先建立NBI系统模型，其次通过迭代当前的向量集合与残留范数之间的最小化KL散度来解决稀疏组合优化问题，最后进入整个深度学习迭代算法的流程中直到满足暂停条件。提出的发明方法比传统方法更能有效准确的恢复窄带干扰，以深度学习作为理论基础，解决了传统方法可能丢失有用数据以及需要耗费大量子载波等问题的弊端。
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公开(公告)号：CN110086515A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910339175.8
申请日：2019-04-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种MIMO-NOMA系统上行预编码设计方法，在提出的方案中，首先，根据各用户数据流配置、用户信号传播距离与基站天线数目，将用户从近至远分成多组；其次，联合设计同一组用户的预编码矩阵与基站处的最小均方误差(MMSE)均衡器来提高系统的功率效率，同一组中用户工作复用模式，不同组用户工作在NOMA模式，并采用串行干扰删除技术移除已解调用户组的干扰。再次，在同一组用户的预编码设计中，将预编码设计分为波束成形矩阵设计与功率分配矩阵设计，本发明提出了波束成形矩阵与功率分配矩阵设计的闭合解；相比于传统分簇MIMO-NOMA传输方案，本发明提出MIMO-NOMA预编码方案可以显著降低系统发射功耗。
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公开(公告)号：CN101984722A
公开(公告)日：2011-03-09
申请号：CN201010557696.X
申请日：2010-11-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公布了一种基于有限反馈的多点协作传输方法，所述方法把蜂窝边缘的区域视作一个虚拟蜂窝，通过1-bit反馈法去调度用户，每个子信道在每个时隙只能分配给一个用户，以去除干扰。并在1-bit反馈法的基础上给出了一种改进算法以进一步去除反馈冗余，降低反馈量。本发明所提方案能在较少反馈量的情况下消除小区间干扰，并且获得很高的频谱资源利用率，给出的改进算法能在容量损失很小的情况下，进一步降低用户反馈量。
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公开(公告)号：CN101984612A
公开(公告)日：2011-03-09
申请号：CN201010519417.0
申请日：2010-10-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公布了一种基于压缩感知的非连续正交频分复用信道估计方法。所述方法包括：设计信道估计导频图案；导频图案的选取；信道频域响应的估计。导频图案选择使用以下两种方案。方案一：保留传统的均匀导频图案，禁用子载波处的导频自然禁用，从而使可用导频呈现自然的不均匀性；方案二：固定导频数量，基于恢复矩阵互相关最小化的准则，采用以下优化问题（其中，L为信道长度、P为导频数、N为OFDM系统子载波总数）在可用子载波中寻找P个子载波传送导频符号。本方法可以在多种禁用子载波场景下，以更少的导频获得优于目前其他方法的信道估计性能和系统误码率性能。
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