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公开(公告)号：CN110855335B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201911015106.8
申请日：2019-10-24
Applicant: 暨南大学
Inventor： 施政 , 杨光华 , 塞奥佐罗斯·特斯菲斯 , 马少丹 , 屈挺
IPC: H04B7/0426 , H04B7/0413 , H04W52/14 , H04W52/26 , H04W72/04 , H04W72/08
Abstract: 本发明公开了一种基于功率与速率联合优化的下行虚拟MIMO‑NOMA方法，该方法包括以下步骤：首先，终端节点通过自组网协议形成若干虚拟阵列天线簇，每簇将路径损耗和信道统计特征汇报给基站；然后，在基站侧构建系统平均吞吐量最大化问题，利用交替迭代优化算法进行功率和速率的联合优化；接下来，基站将NOMA解码顺序信息反馈至各簇，使用预编码与叠加编码技术对各簇请求的多数据流进行功率域复用；最后，利用迫零检测来分割数据量以及连续干扰消除技术进行期望信号解码。与传统OMA、NOMA以及虚拟MIMO技术相比，该方法在高信噪比可以显著提高系统容量并保证了簇公平性。
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公开(公告)号：CN112566159A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011361675.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W24/02 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种基于MIMO‑NOMA的增强型小蜂窝下行通信方法，该方法包含以下步骤：首先，获取基站、NOMA用户以及NOMA配对策略等相关初始化参数以及信道的统计状态信息；然后利用干扰对齐技术进行NOMA远近用户的接收线性滤波器的设计；继而确定基站端的预编码矩阵；最后，在给定最大可容许的中断概率条件下，通过最大化长期平均吞吐量来优化设计所有NOMA用户的传输速率。与现有的方法如有预编码的MIMO‑OMA、无预编码MIMO‑OMA、以及无预编码MIMO‑NOMA相对比，本发明所提出方法可以有效提升吞吐量，尤其在NOMA用户对的信道差异越显著时表现更优。
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公开(公告)号：CN108631965A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810457440.8
申请日：2018-05-14
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L1/18 , H04L1/00 , H04B17/391 , H04B17/382 , H04B17/336
Abstract: 本发明一种公开了HARQ-IR在相关莱斯衰落场景下的吞吐量最大化设计方法，实现了存在直视路径和时间相关性条件下发送功率和传输速率的优化设计方案。该方案基本思想是利用趋近性分析结果来最大化吞吐量同时约束最大平均总发送功率，步骤如下：首先根据信道状态信息的统计特征推导趋近性中断概率；结合功率约束构建吞吐量最大化问题，利用趋近性分析结果将优化问题分解成两个子优化问题，即功率分配和速率选择；最后根据最优功率和速率选择合理的传输方案。与瑞利衰落场景相比，存在直视路径的莱斯衰落有利于提高系统性能，而相比于传统方法，采用趋近性中断概率进行优化不但降低计算复杂度，同时也不损失系统性能。
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公开(公告)号：CN108600997A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810286303.2
申请日：2018-04-03
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于HARQ辅助NOMA的大规模D2D通信方法，该方法首先利用随机几何方法分析大规模D2D网络中叠加干扰对中断概率的影响，然后利用中断概率与频谱效率之间的关系，推导出频谱效率的具体表达式；最后基于这些理论分析结果构建资源分配的优化问题：通过合理设置不同D2D用户的信息传输速率甚至占用相同时频资源D2D终端的分布密度来最大化频谱效率(吞吐量或空间频谱利用率)并同时保证通信的可靠性。仿真和数值结果显示，本发明所提供的协作方式应用方案比非协作方式在中断概率上降低了23％，此外，应用非正交多址接入技术比应用正交多址接入技术在频谱效率上提高了17％。
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公开(公告)号：CN119011106B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411411198.2
申请日：2024-10-10
Applicant: 暨南大学 , 武汉星纪魅族科技有限公司
IPC: H04L5/00 , H04W24/10 , H04W72/0453
Abstract: 本发明公开了面向WIFI信号智能识别的OFDM子载波分组和选择方法，该方法基于子载波对手势变化的敏感性以及数据传输的作用，将CSI幅值较大的子载波分为两个集合，然后考虑了相邻子载波之间的相关性，通过设置子载波间隔#imgabs0#、#imgabs1#对#imgabs2#进行分组处理，以保持原始CSI所体现的共同变化趋势以及相邻CSI的关联性；最后提供了三种对于各组CSI进行处理的选择策略，选择每个子载波组内的平均CSI值，形成集合#imgabs3#;选择每个子载波组内的最大CSI值，形成集合#imgabs4#;选择每组第一个子载波对应的CSI值，形成集合#imgabs5#。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115549745B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202211065194.4
申请日：2022-09-01
Applicant: 暨南大学
Inventor： 尼古拉斯.米里达基斯 , 塞奥佐罗斯.特斯菲斯 , 官稳稳 , 施政
Abstract: 本发明公开了一种RIS相移设计方法、装置、计算机设备及存储介质，步骤如下：用户利用大规模智能反射表面(RIS)与基站进行上行通信，并采用迫零算法进行信号检测；基站利用收集到的信道状态的瞬时或统计信息构建RIS相移设计问题以最大最小化多数据流信噪比；通过交替迭代算法逐个优化RIS的相移，考虑到RIS实际控制中的离散特征，在候选相移集中选择与优化解最接近的相移；利用该相移解更新多数据流信噪比，判断前后两次最大最小信噪比的差值是否满足门限要求，若满足则停止迭代，否则继续交替迭代更新直至收敛；相移的最终优化结果通过基站反馈给RIS控制器进行相位调整。本方法的复杂度与反射单元和接收天线数目呈线性关系。
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公开(公告)号：CN115549745A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211065194.4
申请日：2022-09-01
Applicant: 暨南大学
Inventor： 尼古拉斯.米里达基斯 , 塞奥佐罗斯.特斯菲斯 , 官稳稳 , 施政
Abstract: 本发明公开了一种RIS相移设计方法、装置、计算机设备及存储介质，步骤如下：用户利用大规模智能反射表面(RIS)与基站进行上行通信，并采用迫零算法进行信号检测；基站利用收集到的信道状态的瞬时或统计信息构建RIS相移设计问题以最大最小化多数据流信噪比；通过交替迭代算法逐个优化RIS的相移，考虑到RIS实际控制中的离散特征，在候选相移集中选择与优化解最接近的相移；利用该相移解更新多数据流信噪比，判断前后两次最大最小信噪比的差值是否满足门限要求，若满足则停止迭代，否则继续交替迭代更新直至收敛；相移的最终优化结果通过基站反馈给RIS控制器进行相位调整。本方法的复杂度与反射单元和接收天线数目呈线性关系。
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公开(公告)号：CN113644940B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110756403.9
申请日：2021-07-05
Applicant: 暨南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于统计CSI的智能反射面的相移设计方法，该方法包括以下步骤：首先，获取收发端与智能反射面(RIS)的参数配置、信道状态信息(CSI)的统计知识；然后利用统计CSI优化RIS的相位偏移使得中断概率最小；继而运用中断概率的渐近表达式简化优化问题；最后，使用数值优化方法如遗传算法迭代求解最佳相位偏移值。本发明利用CSI的统计知识进行RIS相位偏移的优化设计，从而避免了频繁的信道估计、信令交互等引起通信系统开销；此外，基于渐进中断概率实现的最佳设计方法具有极低复杂度。
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公开(公告)号：CN108668350B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201810224058.2
申请日：2018-03-19
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了混合自动重发请求在时间相关性信道下的功率有效性设计方法，实现在相关性信道下的功率分配和速率选择的优化设计方案。该方案适用于三种常见HARQ类型(Type I、CC和IR)来最大化功率效率并同时保障通信服务质量，步骤如下：首先根据功率效率最大化和QoS约束构建目标优化问题；利用趋近性中断概率并引入辅助变量将原始问题分解成三个子问题，并依次闭合求解；确定功率效率上限，权衡频谱效率需求自适应选择HARQ类型；根据最优发送功率和传输速率来合理调整编码方案和调制方式，以实现功率效率最大化。相比于传统方法，采用趋近性中断概率方法可以有效降低实际应用中的计算复杂度，同时改善系统功率有效性性能。
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公开(公告)号：CN110855335A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911015106.8
申请日：2019-10-24
Applicant: 暨南大学
Inventor： 施政 , 杨光华 , 塞奥佐罗斯·特斯菲斯 , 马少丹 , 屈挺
IPC: H04B7/0426 , H04B7/0413 , H04W52/14 , H04W52/26 , H04W72/04 , H04W72/08
Abstract: 本发明公开了一种基于功率与速率联合优化的下行虚拟MIMO-NOMA方法，该方法包括以下步骤：首先，终端节点通过自组网协议形成若干虚拟阵列天线簇，每簇将路径损耗和信道统计特征汇报给基站；然后，在基站侧构建系统平均吞吐量最大化问题，利用交替迭代优化算法进行功率和速率的联合优化；接下来，基站将NOMA解码顺序信息反馈至各簇，使用预编码与叠加编码技术对各簇请求的多数据流进行功率域复用；最后，利用破零检测来分割数据量以及连续干扰消除技术进行期望信号解码。与传统OMA、NOMA以及虚拟MIMO技术相比，该方法在高信噪比可以显著提高系统容量并保证了簇公平性。
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