基于AWGN信道的规则LDPC码最优度分布推导方法及系统

    公开(公告)号:CN117439705A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202310105333.X

    申请日:2023-02-13

    Abstract: 本发明属于通信系统技术领域,具体涉及基于AWGN信道的规则LDPC码最优度分布推导方法及系统。方法包括如下步骤:S1,以规则LDPC码的码率最大化为准则,以译码成功为前提,构造带有约束条件的目标函数;S2,固定变量节点的度数dv,基于不动点分析理论,推导LDPC码中校验节点的度数dc的理论解析式,并求解出非凸优化问题中目标函数的逆函数;S3,基于数学集合论,解决步骤S2中求逆函数问题中的不确定性,得到AWGN信道下LDPC码成功译码的最优的度分布 本发明具有能够在通信系统中提高信道编码性能的特点。

    基于堆栈DSAE网络的改进MPPSK信号解调系统

    公开(公告)号:CN115086127B

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202210586627.4

    申请日:2022-05-26

    Abstract: 本发明属于信息解调技术领域,具体涉及基于堆栈DSAE网络的改进MPPSK信号解调系统。包括:信号源,用于发送改进MPPSK调制信号;冲击滤波器,用于对改进MPPSK调制信号的相位跳变点进行幅度冲击;相干处理器,用于对冲击滤波后的改进MPPSK调制信号乘以相干载波;低通滤波器,用于输出相干处理后改进MPPSK调制信号的包络;堆栈DSAE网络,用于接收低通滤波后的改进MPPSK调制信号的特征信息,并在线测试提取特征信息。本发明具有结合SAE与DAE学习网络,得出堆栈稀疏自编码算法学习网络,并将机器学习算法引入高效调制信号检测中,通过学习接收的特征信息,进而提升高效调制信号的解调性能的特点。

    基于堆栈DSAE网络的改进MPPSK信号解调系统

    公开(公告)号:CN115086127A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202210586627.4

    申请日:2022-05-26

    Abstract: 本发明属于信息解调技术领域,具体涉及基于堆栈DSAE网络的改进MPPSK信号解调系统。包括:信号源,用于发送改进MPPSK调制信号;冲击滤波器,用于对改进MPPSK调制信号的相位跳变点进行幅度冲击;相干处理器,用于对冲击滤波后的改进MPPSK调制信号乘以相干载波;低通滤波器,用于输出相干处理后改进MPPSK调制信号的包络;堆栈DSAE网络,用于接收低通滤波后的改进MPPSK调制信号的特征信息,并在线测试提取特征信息。本发明具有结合SAE与DAE学习网络,得出堆栈稀疏自编码算法学习网络,并将机器学习算法引入高效调制信号检测中,通过学习接收的特征信息,进而提升高效调制信号的解调性能的特点。

    基于多轮询窗口EPON系统中的多业务共存调度方法及系统

    公开(公告)号:CN114302268A

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202111560187.7

    申请日:2021-12-20

    Abstract: 本发明公开了基于多轮询窗口EPON系统中的多业务共存调度方法及系统,方法如下:S1,OLT掌握ONU缓冲区内排队情况,向ONU发送GRANT信号进行带宽授权;S2,ONU收到GRANT信号后开始uRLLC业务传输;S3,ONU在完成uRLLC数据包传输后继续发送REPORT信号;S4,OLT在收到轮询调度中最后一ONU的REPORT信号后,OLT发送新一轮调度周期的GRANT信号;S5,OLT根据ONU缓冲区内eMBB数据包决定ONU的eMBB业务调度顺序;S6,最后一个ONU的REPORT上传和OLT下发GRANT的往返空余时隙中,发送eMBB业务,ONU根据前一步规定的调度顺序进行第二轮针对eMBB业务的调度;S7,OLT下发的GRANT信号达到ONU时,eMBB的传输还未结束,则终止eMBB传输,执行uRLLC业务传输并进入下一调度周期;S8,对上行传输完毕的数据包进行上行时延计算。

    一种基于Stackelberg博弈的资源分配不统一定价方法及系统

    公开(公告)号:CN119048131A

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202411039716.2

    申请日:2024-07-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于Stackelberg博弈模型的资源分配不统一定价方法及系统,方法按如下步骤:S1、建立用户端效益模型;S2、在用户端效益模型中,当边缘云服务器对用户的定价已知条件下,得到用户最佳的资源分配量;S3、建立用户给边缘云服务器带来的效益模型;S4、在用户资源购买量已知条件下,基于步骤S3建立的效益模型,得到边缘云服务器的最佳定价策略;S5、建模资源受限的边缘云服务器的效益最大化问题;S6、基于边缘云服务器与每个用户的Stackelberg博弈,根据S5所建的模型,得到每个用户的资源分配决策,并输出不统一定价的资源分配结果。本发明解决了如何兼顾边缘云服务器和用户总效益这一技术问题。

    一种车联网场景下基于时延多普勒域特征指纹和WDAKNN定位方法

    公开(公告)号:CN117896673A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202410060914.0

    申请日:2024-01-16

    Abstract: 本发明公开了一种基车联网场景下基于时延多普勒域特征指纹和WDAKN N定位方法,包括以下步骤:输入N、M、K、PRIS(xi,yi)、PBS(x,y)、网格顶点坐标P(xi,yj);根据BS,RIS以及网格点坐标的相对位置,计算OTFS无线信号的传输方位角#imgabs0#根据坐标关系计算距离长度d1d2,从而计算时延信息τBS‑RIS,τRIS‑V;构建传输数据符号xDD[k,l];由OTFS传输特性,利用嵌入式导频估计信道系数hi、信道多普勒频移vi、信道延迟τi,构建信道特征矩阵Θ;得到网格位置Q(Xi,Yi)对应总信道特征矩阵ΘΩ;随机生成待定位点(Xv,Yv),重复循环步骤1到步骤4,得到待定位点信道特征矩阵Θv;利用加权距离和属性WDAKNN算法对比ΘΩ与Θv相似度,通过其他邻居加权加权向量γ和权重函数ω并平均得出估计位置信息Q(X,Y),该方法实现了提升定位精度的目标。

    基于多符号处理的Volterra均衡方法及系统

    公开(公告)号:CN114301529B

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202111661977.4

    申请日:2021-12-31

    Abstract: 本发明公开了基于多符号处理的Volterra均衡方法及系统,本发明方法具体步骤如下:S1、接收端采样信号Xt经过归一化处理得到均衡器归一化的接收端采样信号X;S2、选取步长参数a,在训练集上利用自适应算法调整线性均衡器的抽头系数,得到训练好的线性均衡器;S3、将需进行均衡的信号输入均衡器中,并对均衡器输出进行判决,实现信道均衡。本发明在Volterra均衡器中利用一个符号的特征产生多个符号的均衡结果,以此减少均衡过程中的重复计算。本发明可以显著减少均衡器的计算复杂度,并且能获得与传统Volterra均衡器相等效的传输性能。

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