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公开(公告)号：CN107872413A
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201711034007.5
申请日：2017-10-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知高阶累积量的智能调制识别方法，属于无线通信领域。首先，接收端以低于奈奎斯特的抽样速率对接收信号x(t)随机抽样和预处理，然后，进行特征提取，通过从原始数据中利用恢复算法-正交匹配追踪算法对抽样向量z的平方向量z2进行归一化，恢复出对应的稀疏向量，得到高阶矩M21；同理依次得到高阶矩M20，M40，M41和M42；并利用M-C公式得到高阶累积量C40，C41和C42作为识别特征向量，完成信号的调制识别。最后，确定了调制方式后，进一步估计调制参数，并依据确定的调制方式和调制参数，完成信号的解调。本发明大大降低了接收端需要采集和存储的数据量，减轻了模拟-数字转换器的压力，降低了算法复杂度，且具有更好的抗噪声性能。
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公开(公告)号：CN119010808A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411190131.0
申请日：2024-08-28
Applicant: 北京骏德智算科技有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种面向动态资源管理的数字预失真补偿方法，首先针对动态资源受限条件下需要频繁改变功率放大器输入信号状态的问题，根据迭代学习控制理论辨识多状态预失真信号；然后采集多状态功率放大器的输入信号和输出信号，以及辨识的多状态预失真信号，并结合主成分分析提取共享特征矩阵后构建预失真生成器；最后将预失真生成器部署在功率放大器前，利用预失真生成器对多状态输入信号进行非线性补偿，使功率放大器的非线性特性得到矫正。本发明能很好的消除噪声与非线性失真，极大提升信号质量。
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公开(公告)号：CN114726703B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202210166421.6
申请日：2022-02-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L27/36 , H04B7/0413 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种功率注入型多路自适应数字预失真算法及系统，采用直接学习架构进行模块的构建，具有结构简单、便于实现的特点。预失真信号由三部分组成：原始基带信号和由两个预失真子模块产生的两种小功率基带信号。通过预失真子模块一和预失真子模块二得到小功率信号注入基带输入信号补偿MIMO系统中功放的非线性、记忆效应以及串扰效应，当基带信号PAPR值较大，功放非线性强烈时依然可以在各支路取得良好的线性化效果。预失真信号经功放放大，观察输出信号的特性可以发现带外频谱扩展和带内失真都得到了很好的抑制，解决了MIMO系统中功放的非线性、记忆效应以及串扰的问题，提高了MIMO系统中功放的效率。
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公开(公告)号：CN114598274B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210220826.3
申请日：2022-03-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向宽带预失真的低复杂度查找表构建方法，属于无线通信技术领域。首先基于GMP模型构建DPD模型，得到GMP模型基函数，并利用间接学习结构提取DPD模型系数。然后使用DOMP算法计算GMP模型每个基函数ψ(t)与预失真信号x(n)的相关性，并按照相关性从大到小的顺序对GMP模型基函数进行排序，利用剪枝模型按照记忆效应对排序后的GMP模型基函数集进行第一次剪枝剪枝，对第一次剪枝后的所有基函数再次排序，进行第二次剪枝。最后利用第二次剪枝后的基函数和DPD模型系数重新建立LUT，并得到LUT数目。本发明在保证对PA非线性高精度补偿的同时，降低了面向宽带预失真的查找表复杂度，解决了数字预失真技术在实际应用中资源成本高的问题。
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公开(公告)号：CN115278746B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210895077.4
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L25/03 , H04W24/06 , H04B1/04 , H04B1/40 , H04B17/336 , H04B17/391
Abstract: 本发明为一种面向5G宽带功放的自适应快速误差修正数字预失真方法，属于无线通信技术领域。本发明方法在求解功率放大器模型系数时，采用高斯分布随机选择主列的Householder QR最小二乘算法，联合3级BLAS内核进行阻塞算法加速，解决了高阶矩阵运算或求逆操作计算复杂度过高且学习过程难以实时更新的问题；并设置粗调链路和微调链路，单次计算粗调模型系数，引入并行的微调链路，比较反馈信号与源信号的差异，消除粗调产生的误差，能在毫秒内动态更新预失真参数，实现了对功放非线性的实时追踪与补偿，满足数字预失真系数更新时间要求。本发明方法具有参数灵活可调、可移植性和鲁棒性强的优点，适用于大带宽高速率信号系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115225041A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210872489.6
申请日：2022-07-20
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种适用于5G信号的功率放大器的数字增强方法，属于无线通信技术领域。本发明方法设置了数字增强模块对生成OFDM序列源信号进行处理，对源信号时域剪裁以降低信号的峰均功率比；将Volterra模型和线性时不变系统LTI级联实现对PA建模；对非线性部分选择短记忆的GMP模型、LTI通过滤波器实现；构建低复杂度补偿模块，降低对角项的记忆效应，利用PA的输入信号和反馈信号计算GMP模型系数存入查找表；通过将输入信号与查找表对应系数相乘再求和得到最终的预失真信号。本发明可在硬件中实现多相分支基于查找表的动态配置补偿，降低宽带补偿复杂度的同时，极大提升了补偿的灵活性，具备切实可行的高效高精度。
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公开(公告)号：CN114726703A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210166421.6
申请日：2022-02-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L27/36 , H04B7/0413 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种功率注入型多路自适应数字预失真算法及系统，采用直接学习架构进行模块的构建，具有结构简单、便于实现的特点。预失真信号由三部分组成：原始基带信号和由两个预失真子模块产生的两种小功率基带信号。通过预失真子模块一和预失真子模块二得到小功率信号注入基带输入信号补偿MIMO系统中功放的非线性、记忆效应以及串扰效应，当基带信号PAPR值较大，功放非线性强烈时依然可以在各支路取得良好的线性化效果。预失真信号经功放放大，观察输出信号的特性可以发现带外频谱扩展和带内失真都得到了很好的抑制，解决了MIMO系统中功放的非线性、记忆效应以及串扰的问题，提高了MIMO系统中功放的效率。
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公开(公告)号：CN113221308A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110659703.5
申请日：2021-06-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/06
Abstract: 本发明为一种面向功率放大器的迁移学习快速低复杂度建模方法，属于无线通信技术领域。本发明包括：首先训练一个功率放大器的DNN模型，再利用迁移学习，复制和固定DNN模型的部分参数和网络结构作为预设计过滤器，然后构建包括预设计过滤器和迁移学习层的迁移学习神经网络模型TLNN，通过对不同层数的预设计过滤器形成的TLNN模型进行训练，选出性能好且训练时长短的模型。最终模型固定了预设计过滤器的层数，在需要对功率放大器重新建模时，直接利用固定层数的预设计过滤器的TLNN模型进行训练来获取模型。本发明在保证PA模型建模效果良好的同时，有效减少模型的训练时间，满足了实际应用中频繁对功率放大器进行建模的需要。
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公开(公告)号：CN108712201B
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201810399346.1
申请日：2018-04-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种适用于GEO/LEO网络的LEO上行异步协同多址接入方法，在GEO接收节点处通过串行干扰消除方法解决LEO上行消息在异步随机接入时的碰撞问题。本发明方法中，各LEO节点编码调制消息包发送出去，每个LEO节点发送的消息包至少被两个GEO节点接收；各GEO节点将接收到的消息包回传给地面的信关站；信关站的解调装置为每个GEO节点对应设置有一个滑动检测窗口，进行消息检测和编码解调。在解调时，利用异构时延和未碰撞的消息包来进行跨节点协同干扰消除，恢复碰撞的消息包。本发明无需系统同步，减少了用于系统同步所引入的功率和信令开销，并降低了终端的功耗。
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公开(公告)号：CN105228159B
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201410273109.2
申请日：2014-06-18
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院 , 国网山东省电力公司东管供电公司
Inventor： 李秀华 , 康琳 , 司红江 , 林侃成 , 张英涛 , 王卫东 , 王朝炜 , 胡欣 , 李猛 , 卜凡鹏 , 王鹏程 , 胡宁 , 刘剑宁 , 宫志寰 , 李鹏飞 , 于文嫣 , 王宁 , 冯媛媛
Abstract: 本发明涉及一种基于网格化及改进粒子群算法的无线传感网覆盖增强算法，在基于传统的PSO算法以及无线传感网络网格化的基础上，提出了一种改进型PSO算法，其特征在于，在传统粒子群优化算法基础上引入非线性惯性因子。相较于传统算法，改进PSO算法具有更好地收敛能力以及全局搜索能力，极大的减少了节点的计算量并与此同时给出了更优的节点部署策略，提升了覆盖率。可广泛应用于运用到无线传感器网络的在各个领域，如军事，环境监测，医疗健康等。
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