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公开(公告)号：CN113992210B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202111264759.7
申请日：2021-10-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种适用于分块结构LDPC码的遗传优化方法，包括以下步骤：S01统计基矩阵信息；S02设置测试信息；S03行初始化；S04待优化行初始向量分析；S05遗传演化初始化；S06初始化种群；S07计算第k代种群适应度；S08选择操作；S09变异操作；S10交叉操作；S11循环代数更新：k＝k+1；若k
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公开(公告)号：CN114978843B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202210555947.3
申请日：2022-05-19
Applicant: 东南大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明提供一种基于译码辅助的正交频分复用系统时变信道追踪方法，包括：考虑时变信道场景下的OFDM系统，发送端进行编码时，每个OFDM符号对应一个编码码块，每个子帧的第一个OFDM符号放置块状导频；在接收端，首先利用导频信号推断出第一个OFDM符号各子载波位置的信道；将其视为理想值，推断下一个OFDM符号的各子载波上的符号概率，进行软解调，得到LLR序列；将该OFDM符号对应的LLR序列送入译码器，得到译码后的LLR，更新各子载波上的符号概率；接着利用更新后的符号概率和信道相关性更新该OFDM符号各子载波位置的信道估计值；迭代上述过程，直至完成该子帧内所有OFDM符号的译码。本发明能够有效追踪OFDM时变信道，节约导频开销，提升信道估计精度，提高系统接收性能。
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公开(公告)号：CN116388771A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310376219.0
申请日：2023-04-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出一种基于5GLDPC码的可变码长码率的编码方法，并针对5GLDPC码BG1矩阵，给出7组不同码率范围的矩阵编码方法，其码率范围几乎覆盖BG1所支持的所有码率。在误比特率(BER)为1×10‑5处，用本发明提出的方法编码可以得到比5G协议LDPC码编码更好的性能；并且减少由于更换码率和码长，而重新计算偏移值和矩阵大小的计算量，从而实现更低复杂度，性能更优的多码率多码长5GLDPC码编码。此外，本发明规定的打孔缩短模式支持的最大可编码信息长度为7680。
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公开(公告)号：CN111431837B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202010241349.X
申请日：2020-03-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种应对子载波和符号间干扰的OFDM信号迭代检测方法，利用分组ML联合检测代替在整个OFDM符号的ML联合检测，大大降低了ML联合检测在实施中的复杂度，并且针对分组ML联合检测带来的性能损失，设计利用判决反馈和干扰消除进行补偿。综上，本专利应用一种减少复杂度最大似然迭代检测方法（Iterative Reduced complexity Maximum Likelihood,IRCML）实现可接受复杂度下的存在ICI\ISI的OFDM接收符号的有效检测；本专利设计方案可以有效地降低迭代串行干扰消除的在低信噪比的误码传播问题；相比于迭代串行干扰消除，本发明技术方案在高信噪比明显降低了误比特率，而且能够在在最大似然检测方法的复杂度和性能之间取得折中，最终将其应用于实际系统中。
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公开(公告)号：CN114666013A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210312791.6
申请日：2022-03-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种低信息新鲜度的物联网状态更新系统的乘积编包发送方法，采用传感器、中继和服务器端两段三点架构，多个传感器每个都具有独立的检测与发送能力，将数据经过中继转发至服务器端进行接收。本发明提供的乘积编码与发送方法利用了乘积编码可以单独解码合并解码的两次解码特性，让中继对单个数据进行直接转发后，再对多个数据进行乘积编码并转发编码冗余，使得服务器端能够先后进行两次解码，降低了处理延时，提升了物联网状态更新系统的信息新鲜度性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113992210A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111264759.7
申请日：2021-10-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种适用于分块结构LDPC码的遗传优化方法，包括以下步骤：S01统计基矩阵信息；S02设置测试信息；S03行初始化；S04待优化行初始向量分析；S05遗传演化初始化；S06初始化种群；S07计算第k代种群适应度；S08选择操作；S09变异操作；S10交叉操作；S11循环代数更新：k＝k+1；若k
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公开(公告)号：CN111200470B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202010027487.8
申请日：2020-01-10
Applicant: 东南大学
IPC: H04L27/34 , H04B17/391 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种适用于受非线性干扰的高阶调制信号传输控制方法，通过神经网络来实现解调功能，以减少功率放大器对信号造成的非线性干扰，从而恢复出发射端的信号，其中，神经网络的代价函数采用交叉熵函数；训练方法采用反向传播算法；将经过匹配滤波器后的信号的实部、虚部以及对应的功率回退系数作为神经网络的输入，神经网络的输出结果代表了QAM信号中每个比特为1的概率值；而且神经网络的隐藏层和输出层的激活函数分别采用tanh函数和sigmoid函数；整个设计方案与现有非线性场景下高阶调制信号的解调算法对比，不仅性能上有所提高，而且算法的复杂度降低。
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公开(公告)号：CN109587093B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201811274481.X
申请日：2018-10-30
Applicant: 东南大学
IPC: H04L27/26 , H04L27/00 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及一种基于级联结构的深度学习网络OFDM信号检测方法，由两部分检测装置级联而成，检测数据首先通过迫零解相关器预处理后，送入深度学习网络处理得到检测完成的数据。通过级联迫零解相关器进行数据预处理的方式，使得深度学习网络的网络参数在训练更新的过程中，能够收敛至性能更优的解；对于多子载波场景，则采用具有滑动结构的级联检测器以降低实现复杂度；深度学习网络的训练算法为Adam算法，采用小批量梯度下降方式并使用一种改进的最小二乘函数作为损失函数，上述超参数及损失函数都针对本结构进行了对应优化，使得检测网络参数收敛至检测性能更优的解。
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公开(公告)号：CN113055024A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110258973.5
申请日：2021-03-10
Applicant: 东南大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明涉及译码技术领域，尤其涉及用于5G‑NR系统短块长低码率LDPC码的修正译码方法，针对5G‑NR系统短块长低码率LDPC码译码性能的平层问题，提出一种修正的译码方法。对于常规迭代译码器输出的错误码字，即输出信息比特序列的循环冗余校验(CRC)不满足时，通过查询表格，使用循环修正的方式，即对指定位置的译码比特进行翻转，最大重复次数为Z(5G‑NR系统中LDPC码的扩展因子)，对每次翻转结果进行CRC检测，满足即输出信息比特序列。该方法在少量增加算法复杂度的情况下，有效降低了5G‑NR系统短块长低码率LDPC码的译码错误平层。
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公开(公告)号：CN108540419B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201810234260.3
申请日：2018-03-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的抗子载波间干扰的OFDM检测方法，可应用于高速移动的OFDM通信系统和毫米波段载波相位噪声较大的OFDM系统，可有效对抗多普勒频偏和相位噪声带来的子载波间干扰。本发明为逼近ML检测器，利用深度展开的方式基于投影梯度下降法设计了深度网络结构，训练算法为Adam算法，采用微小批次(batch)的训练方式，每个批次包含多个输入输出OFDM符号及对应的信道矩阵H，即每个批次反映了一段时间内信道的变化。通过训练先遍历一遍不同的信道信息，再循环使用这些信道信息进行深度学习，达到损失函数收敛到一个很小的值。利用训练好的深度检测网络解调OFDM信号，有效提高受较大多普勒频偏或相位噪声产生的子载波间干扰影响的OFDM系统检测的性能。
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