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公开(公告)号：CN115065389B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210985861.4
申请日：2022-08-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/0456 , H04L5/00
Abstract: 本发明公开了一种无小区大规模MIMO‑NOMA系统性能优化方法，包括：根据用户位置的等效路径损耗进行群体划分；进行导频分配；用户发射已分配好的导频信号；AP根据所接收到的导频信号对系统上行信道状态信息进行线性最小均方误差估计；计算得到系统下行信道增益；系统中所有AP同时为用户提供服务；其中，AP在信号传输之前，利用线性最小均方误差估计的CSI执行预编码操作；AP根据用户信道增益为不同用户分配功率；计算得到用户的下行链路的可达速率估计值。本发明能够解决现有技术的MIMO系统中存在的功率效率不高和传播误差大等技术问题。
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公开(公告)号：CN115065389A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210985861.4
申请日：2022-08-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/0456 , H04L5/00
Abstract: 本发明公开了一种无小区大规模MIMO‑NOMA系统性能优化方法，包括：根据用户位置的等效路径损耗进行群体划分；进行导频分配；用户发射已分配好的导频信号；AP根据所接收到的导频信号对系统上行信道状态信息进行线性最小均方误差估计；计算得到系统下行信道增益；系统中所有AP同时为用户提供服务；其中，AP在信号传输之前，利用线性最小均方误差估计的CSI执行预编码操作；AP根据用户信道增益为不同用户分配功率；计算得到用户的下行链路的可达速率估计值。本发明能够解决现有技术的MIMO系统中存在的功率效率不高和传播误差大等技术问题。
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公开(公告)号：CN113965229A
公开(公告)日：2022-01-21
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：CN108512618B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201810052367.6
申请日：2018-01-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/391 , H04B17/336 , H04B17/345 , H04W74/08 , H04J11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于随机几何的密集蜂窝网认知干扰协调方法，通过认知干扰协调方案的设计，提出一种支持多信道接入与不定承载用户数的密集认知小蜂窝网络的干扰缓解机制，有效地解决了密集网络中的同层与跨层干扰。该方案根据经验的网络参数，为接入相同信道的小蜂窝设置一个保护区域，利用随机几何建模，得到密集蜂窝网中频谱效率与独享半径的关系，利用一维数据搜索方法可以快速地得到最优独享半径，其可在信道复用率与干扰协调之间实现最佳的权衡。实验结果验证，该方案有效地缓解小蜂窝间的同信道干扰，同时相比于已有方案，可以显著提高密集蜂窝网的频谱效率。
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公开(公告)号：CN107257542B
公开(公告)日：2021-01-01
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110768704A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911003846.X
申请日：2019-10-22
Applicant: 南京邮电大学
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：CN108900570A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810538215.7
申请日：2018-05-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/2852 , H04L67/32
Abstract: 本发明揭示了一种基于内容价值的缓存替换方法，包括统计内容的流行度、计算每个内容的缓存代价、计算内容最近一次被访问的时间和当前时间的时间间隔、及计算缓存空间中每个内容的价值并替换价值的最小值。本发明不仅能够将高流行度的内容提前缓存下来，而且对高缓存代价的内容也有很好的响应，从而有效地提高了节点数据替换的准确性，有利于提高内容中心网络的数据传输效率，改善用户的上网体验。
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公开(公告)号：CN108391308A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201710723772.1
申请日：2017-08-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种毫米波D2D通信资源分配和功率控制方法，以解决毫米波通信存在的穿透能力弱，易受遮挡物阻挡的问题。本发明通过建立毫米波网络中大规模D2D通信模型，根据蜂窝用户SINR条件，获得系统吞吐量最大时的候选资源复用分组。在此基础上进一步判断D2D用户和基站需要满足的SINR条件与链路干扰条件，对候选资源分组进行筛选，得到近似最优资源复用方案。最后通过动态功率控制调整D2D对的发射功率限制干扰。与传统解决方案相比，本发明提出的方案复杂度低，可以有效解决大规模D2D通信中资源分配和干扰控制问题，降低功耗，进一步提高系统性能。
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公开(公告)号：CN108111208A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201810094978.7
申请日：2018-01-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/0456 , H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种灵活码本配置的毫米波系统角度域信道估计方法,利用可调压缩感知技术，在实施信道估计之前产生对应角度的预编码码本，进而遍历码本空间进行波束成型匹配，这样在信道估计结束时也同时完成了最优预编码的匹配操作。该估计算法的性能依赖于码本空间大小，本发明中针对这一特点，提出渐进分辨率匹配追踪算法，可同步生成一个精度可配置的预编码码本向量空间。本方法在不损失信道估计性能的前提下，有效地减少信道估计算法的计算复杂度，因此可以有效地应用于实际毫米波大规模MIMO系统的角度域信道估计。
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公开(公告)号：CN107231322A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710280883.X
申请日：2017-04-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的双层异构网络干扰信道迭代估计方法，属于移动通信技术领域，该方法的技术特征在于：利用宽带无线信道的稀疏性，对接收信号进行压缩感知采样并去除循环前缀。采用MMSE对期望数据进行初始估计，将确定性结构的稀疏二值矩阵作为观测矩阵，结合幅度相同、相位均匀分布的导频符号进行压缩感知信道估计，将估计得到的干扰部分从信号中去除并更新期望数据，做循环迭代。本发明将压缩感知框架与双层异构网络的信道估计技术相结合，能够在迭代少量次数后同时估计出干扰信道信息和期望数据信息，与传统信道估计方法相比，本发明在高信噪比时具有明显的性能优势。
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