操作用户设备的方法和用户设备

    公开(公告)号:CN115955734B

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202211046042.X

    申请日:2022-08-30

    Abstract: 提供操作用户设备的方法和用户设备。在一些实施例中,所述方法包括:通过第一神经网络接收第一状态和第一状态转换,第一状态包括:用于多个可用活动端口的一个或多个标识符,以及两个或更多个电路元件之间的一组可用连接,所述两个或更多个电路元件中的每个是以下项中的一个:(1)第一电路类型,(2)第二电路类型,第二电路类型将第一电路类型的电路元件可操作地连接到所述多个可用活动端口中的一个,以及(3)所述多个可用活动端口;以及通过第一神经网络针对第一状态转换生成第一估计质量值。

    调制和编码方案选择方法和系统

    公开(公告)号:CN111262609B

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN201911093778.0

    申请日:2019-11-11

    Abstract: 本文公开了调制和编码方案选择方法和系统。所述方法包括:在大规模多输入多输出基站处从用户设备接收探测参考信号;在基站处确定用于探测参考信号的已知信道的波束形成器;在基站处基于所确定的用于已知信道的波束形成器来确定用于探测参考信号的未知信道的波束形成器;以及,基于所确定的波束形成器选择调制和编码方案。

    信道估计系统及其方法
    23.
    发明授权

    公开(公告)号:CN112398763B

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202010832470.X

    申请日:2020-08-18

    Abstract: 公开了一种信道估计系统及其方法。一种用于使信道估计(CE)的时域均方误差(MSE)最小化的方法包括:由处理器根据参考信号(RS)信道的时域观察来估计功率延迟分布(PDP);由处理器估计RS信道的噪声方差;并且由处理器基于估计的PDP和估计的噪声方差来确定第一到达路径(FAP)值和延迟扩展估计(DSE)值以使CE的MSE最小化。

    提供多输入多输出检测器选择的系统和方法

    公开(公告)号:CN111835461B

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202010298698.5

    申请日:2020-04-16

    Inventor: 权赫准 宋基逢

    Abstract: 这里提供了一种用于选择符号检测器的方法和系统。一种方法包括:针对第k个资源元素(RE)提取第一组特征,其中k是大于一的整数;从第一个RE到第k‑1个RE提取第二组特征;以及基于提取的第一组特征和提取的第二组特征,使用强化学习(RL)神经网络为第k个RE选择符号检测器。

    发送IQ失配校准的方法和装置

    公开(公告)号:CN113676433B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202110526759.3

    申请日:2021-05-14

    Abstract: 一种预补偿发送器同相(I)和正交(Q)失配(IQMM)的方法,所述方法可以包括:将信号发送通过发送路径的上变频器以提供上变频信号;确定所述上变频信号;基于所确定的上变频信号来确定所述发送路径的一个或多个IQMM参数;以及基于所述发送路径的所述一个或多个IQMM参数来确定所述发送路径的一个或多个预补偿参数。在一些实施例中,可以确定通过接收反馈路径的所述上变频信号。在一些实施例中,可以通过包络检测器来确定所述上变频信号。

    利用VGA增益更新的分布式闭环功率控制

    公开(公告)号:CN116961667A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310462097.7

    申请日:2023-04-26

    Abstract: 公开了一种闭环功率控制(CLPC)系统,包括用于第一极化的第一信号路径和用于第二极化的第二信号路径。第一信号路径包括第一功率放大器、被配置为检测第一功率放大器的第一输出功率电平的第一输出功率检测器、以及被配置为基于第一输出功率电平与目标有效各向同性辐射功率之间的第一累积误差来确定第一控制器的第一模拟增益和第一数模转换器的第一增益的第一处理器。第二处理器被配置为设置耦合到第一功率放大器的输入端的第一可变增益放大器的第一可变增益。CLPC可以被配置为单独地或作为一个信号路径来控制第一信号路径的增益。

    使用神经网络的多输入多输出(MIMO)检测器选择

    公开(公告)号:CN111698006A

    公开(公告)日:2020-09-22

    申请号:CN202010169434.X

    申请日:2020-03-12

    Abstract: 本文提供了一种用于训练神经网络的方法和系统。根据一个实施例,所述方法包括:生成与第一调制方案相对应的第一标记数据集和与第二调制方案相对应的第二标记数据集;使用第一标记数据集和第二标记数据集,基于反向传播来确定第一神经网络层与第二神经网络之间的成本函数的第一梯度;以及使用第一标记数据集,基于反向传播来确定第二神经网络层与第三神经网络层的第一节点集合之间的成本函数的第二梯度。第三神经网络层的第一节点集合对应于与第一调制方案相关联的第一多个检测器类别。

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