面向高移动性通信的大规模MIMO信道估计方法、基站

    公开(公告)号:CN116366405B

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202310296845.9

    申请日:2023-03-17

    Abstract: 面向高移动性通信的大规模MIMO信道估计方法和基站,该方法包括:接收所有用户发送的导频信号以计算各用户的导频信号协方差矩阵;对于每一个指定的用户,控制其不发送导频信号但与其使用相同导频信号的其他用户发送导频信号,获得除去该用户的导频信号协方差矩阵;根据用户的导频信号协方差矩阵和除去该用户的导频信号协方差矩阵计算得到信道的协方差矩阵;根据接收的导频信号、导频信号协方差矩阵、信道的协方差矩阵和信道时间相关系数估计信道并计算估计的信道的协方差矩阵。信道时间相关系数表示任意时刻的信道与初始状态的信道的相关程度,反映了信道的老化程度,故本方法能够获得更准确的信道知识抵抗信道老化效应,提高大规模MIMO网络的性能。

    面向高移动性通信的大规模MIMO信道估计方法、基站

    公开(公告)号:CN116366405A

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202310296845.9

    申请日:2023-03-17

    Abstract: 面向高移动性通信的大规模MIMO信道估计方法和基站,该方法包括:接收所有用户发送的导频信号以计算各用户的导频信号协方差矩阵;对于每一个指定的用户,控制其不发送导频信号但与其使用相同导频信号的其他用户发送导频信号,获得除去该用户的导频信号协方差矩阵;根据用户的导频信号协方差矩阵和除去该用户的导频信号协方差矩阵计算得到信道的协方差矩阵;根据接收的导频信号、导频信号协方差矩阵、信道的协方差矩阵和信道时间相关系数估计信道并计算估计的信道的协方差矩阵。信道时间相关系数表示任意时刻的信道与初始状态的信道的相关程度,反映了信道的老化程度,故本方法能够获得更准确的信道知识抵抗信道老化效应,提高大规模MIMO网络的性能。

    FBMC-OQAM定时及信道估计训练序列设计方法

    公开(公告)号:CN110213191B

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN201910461412.8

    申请日:2019-05-30

    Abstract: 一种FBMC‑OQAM定时及信道估计训练序列设计方法和系统,涉及无线通信领域。训练序列由三个连续FBMC符号构成,包括两个辅助数据符号和位于所述两个辅助数据符号中间的一个导频符号。其中导频符号的奇数或偶数序号位的工作子载波调制数据置零,对应两个辅助数据符号奇数与偶数序号位的工作子载波调制数据相同或互为相反数,从而构建一种在时域具有共轭对称特性的序列,通过该序列的共轭对称特性可以完成定时同步功能。此外,利用FBMC‑OQAM系统中虚部干扰在时频平面上的对称特性,该训练序列不但可用于符号定时同步,还可用于FBMC‑OQAM系统滤波后的频域信道估计。

    一种基于单惯性传感器的轨迹还原方法

    公开(公告)号:CN112212861B

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202010994902.7

    申请日:2020-09-21

    Inventor: 赵毅 王一峰 汪洋

    Abstract: 本发明涉及一种基于单惯性传感器的轨迹还原方法。首先构建多种基础动作轨迹的几何模型,根据惯性传感器测量的加速度和角速度数据形成初步运动轨迹,利用LSTM模型和相似度曲线对初步运动轨迹完成了准确的分割,将初步运动轨迹分割为多个基础动作轨迹,使用训练好的1D‑CNN模型预测每个基础动作轨迹的类型,并使用训练好的深度学习模型准确确定每个基础动作轨迹的几何参数的值,完成了每个基础动作轨迹的准确还原,将基础动作轨迹进行拼接,最终得到运动动作的还原轨迹,实现了只根据单个惯性传感器的测量数据就能精确还原运动轨迹。

    一种低峰均比FBMC-OQAM信号处理方法和系统

    公开(公告)号:CN110071890B

    公开(公告)日:2021-11-02

    申请号:CN201910335891.9

    申请日:2019-04-24

    Abstract: 一种低峰均比FBMC‑OQAM信号处理方法和系统,是基于DFT预编码来降低FBMC‑OQAM信号峰均比的基带信号处理方法和系统。通过将分组后的预传输数据映射为满足特定共轭对称特性的数据序列,再采用DFT进行预编码可以将映射得到的共轭对称数据序列转化为满足OQAM调制实正交要求的实虚交替排列的数据序列,因此该预编码后的数据序列可以直接映射到对应的子载波上进行IFFT子载波调制和滤波。通过该系统和信号处理方法,避免了在DFT预编码和子载波调制IFFT之间进行额外的将复数的实虚部进行分离的OQAM预处理操作。因此通过该系统和信号处理方法可以借助DFT预编码使得FBMC‑OQAM系统的发射信号恢复单载波特性,进而可以显著的降低FBMC‑OQAM发射信号的峰均比。

    一种基于深度学习模型的特定动作识别方法及系统

    公开(公告)号:CN112101255A

    公开(公告)日:2020-12-18

    申请号:CN202010994285.0

    申请日:2020-09-21

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习模型的特定动作识别方法及系统,所述方法包括:获取初始训练数据集;根据所述初始训练数据集得到设定动作光学轨迹信息和设定动作惯性轨迹信息,根据设定动作光学轨迹信息和设定动作惯性轨迹信息对动作识别模型进行训练,通过训练后的动作识别模型和样条函数完成设定动作的识别。本发明通过精确的训练集对模型进行训练,通过训练好的模型并基于样条函数完成设定动作的精准识别。

    水下全角度无线充电机器人及水下无线充电系统

    公开(公告)号:CN108649707A

    公开(公告)日:2018-10-12

    申请号:CN201810456060.2

    申请日:2018-05-14

    Abstract: 本发明提供了水下全角度无线充电机器人及水下无线充电系统,该水下全角度无线充电机器人包括机器人本体,机器人本体上设置有:发射模块,发射模块包括电性连接的第一供电单元和多个发射线圈,第一供电单元输出多相交流电,发射线圈的数量与第一供电单元的相位数量相等且一一对应,多个发射线圈在机器人本体内部交叉形成球状立体结构;推进模块,用于驱使机器人本体在水下移动。根据本发明提供的水下全角度无线充电机器人及水下无线充电系统,解决了为水下不便移动的设施充电的问题,而且降低了复杂海况下机器人本体的定位难度。

    应用于智能家居中的人机交互方法及系统

    公开(公告)号:CN105425954B

    公开(公告)日:2018-09-18

    申请号:CN201510742871.5

    申请日:2015-11-04

    Inventor: 汪洋 郝黎 洪志云

    Abstract: 本发明提供了一种应用于智能家居中的人机交互方法及系统,该人机交互方法包括:A.系统初始化;B.设备识别和空间定位;C.存储设备位置信息;D.设备选择动作识别;E.设备控制动作识别;F.设备执行相应的控制指令。本发明的有益效果是:本发明提出一种应用于智能家居中的人机交互系统完整设计方案,使用两台电脑模拟家居环境中的电视机和网络灯,引入深度摄像头对设备进行识别和定位、使用深度摄像头提取人体运动骨架对用户动作进行识别(包括选择设备和控制设备的动作指令),最后设备模拟界面响应控制指令。此方法简化了系统控制,可以应用于智能家居等环境中,使人机交互方式更加智能和便捷。

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