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公开(公告)号：CN114826462B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202210431428.6
申请日：2022-04-22
Applicant: 东南大学
IPC: H04B17/391 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模MIMO统计端口选择的波束域信道增广方法。该方法将条件变分自编码器(CVAE)与混合密度网络(MDN)相结合，基于有限用户位置与多基站端口选择采样的波束域信道状态信息(CSI)，针对未采样用户位置分布以及端口选择组合进行有效增广，具体包括：将采样波束域CSI与端口选择输入编码器网络，得到低维隐变量分布；将低维隐变量采样值和端口选择输入解码器MDN网络，输出未知用户位置分布对应的波束域CSI混合高斯分布模型。与现有方法不同的是，本发明能够直接学习给定端口选择条件下的波束域CSI的概率分布，可服务于后续面向系统性能优化的统计端口选择。同时，MDN的采用可通过混合高斯分布模型获得更加精确的波束域CSI概率分布拟合。
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公开(公告)号：CN115664471B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202211057673.1
申请日：2022-08-31
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/024 , H04B7/0452 , H04B7/0456 , H04W24/02 , H04W24/06 , H04W72/044
Abstract: 本发明提供了基于宽学习的毫米波MIMO基站协作波束选择方法，针对多点协作毫米波MIMO场景的下行波束选择问题，借鉴纵向联邦学习框架，将原集中式的多基站上行宽波束响应与最佳传输窄波束的映射问题，通过垂直切割数据特征空间，转化为分布式学习问题，并设计了具体的基站协作分布式波束选择框架。通过挖掘训练过程中间参数的稀疏性，降低了前传链路的通信开销。设计协作模式下基站本地网络的增量式更新方式，有效降低了网络的更新复杂度。本发明充分利用分布式宽学习在小样本条件下挖掘多基站宽波束响应与传输窄波束响应关系的能力，可实现多基站协作毫米波MIMO系统的低开销波束(56)对比文件Cheng Zhang，etc..Channel Beam PatternExtension for Massive MIMO via DeepGaussian Process Regression《. 2021 IEEE/CIC International Conference onCommunications in China (ICCC)》.2021,第172-177页.
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公开(公告)号：CN113486781B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202110752672.8
申请日：2021-07-02
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 东南大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06V20/13 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习模型的电力巡检方法，包括以下过程：步骤S1：利用检测模型的特征提取模块backbone对待测的电力巡检场景图像进行特征提取，得到特征图；步骤S2：利用检测模型的跨阶段融合模块neck对特征图进行融合；步骤S3：利用检测模型的多尺度检测头模块head对融合后的特征图进行检测，得到电力巡检图像中目标物体边框和类别结果。其中，所述特征提取模块backbone中使用内外级联方案；和/或，所述跨阶段融合模块neck使用分组融合方案，且特征图分组数与特征图输入通道数相同。本发明提出了一种基于深度学习模型的电力巡检方法，提高了检测性能并进一步减小了网络尺寸。
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公开(公告)号：CN116489660A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310448009.8
申请日：2023-04-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多智能体强化学习的小区间干扰协调方法，属于无线移动通信技术领域。为提高异构网络场景下的系统吞吐量，同时解决系统内微微基站PBS单独调整小区范围扩展CRE偏置值时动作空间过大的问题，本发明提出一种利用多智能体强化学习算法动态调整CRE偏置值的方案，包含如下步骤：构建异构网络下行传输链路模型，提出最大化系统吞吐量问题；构建智能体的经验池及深度强化学习的神经网络，初始化系统内PBS的CRE偏置值；通过PBS与无线通信系统的交互存储经验池，并从经验池中随机采样，对神经网络进行训练，更新神经网络参数；输出CRE偏置值设定。本发明可以有效提高系统吞吐量，改善系统内用户所受干扰情况。
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公开(公告)号：CN114844538B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202210474863.7
申请日：2022-04-29
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0426
Abstract: 本发明公开了一种基于宽学习的毫米波MIMO用户增量协作波束选择方法，包括：针对多点协作毫米波大规模MIMO场景的下行波束选择问题，各用户收集下行宽波束响应与传输窄波束响应，训练本地宽学习网络，并基于预测的窄波束响应进行波束选择。进一步，通过将各用户本地网络的训练问题建模为具有一致性约束的分布式优化问题，利用相邻用户间的D2D通信，可实现训练数据的有效共享。进一步，设计协作模式下用户本地网络的增量式更新方式，可有效降低网络的训练复杂度。本发明充分利用分布式宽学习在小样本条件下挖掘多基站宽波束响应与传输窄波束响应关系的能力，可实现快时变场景多点协作毫米波大规模系统的低复杂度低开销波束选择。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110208788B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201910445882.5
申请日：2019-05-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于滑窗的连续帧联合速度解模糊方法，该方法步骤为：首先在固定帧长的雷达体制内，为奇数帧和偶数帧分别设置不同扫频重复周期；其次，对当前检测帧接收的中频信号做目标检测和参数估计，得到当前帧的距离估计值和模糊速度估计值；随后，利用两个连续帧分别检测的距离估计值和模糊速度估计值进行联合目标匹配，再通过多重脉冲重复频率原理找到使得目标函数最大条件下的速度估计值；最后，做二次匹配，匹配成功则说明本次解速度模糊成功。该方法能够在不降低数据刷新率的前提下，提高系统在低信噪比的情况下解速度模糊的准确度。
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公开(公告)号：CN113486781A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110752672.8
申请日：2021-07-02
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 东南大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习模型的电力巡检方法，包括以下过程：步骤S1：利用检测模型的特征提取模块backbone对待测的电力巡检场景图像进行特征提取，得到特征图；步骤S2：利用检测模型的跨阶段融合模块neck对特征图进行融合；步骤S3：利用检测模型的多尺度检测头模块head对融合后的特征图进行检测，得到电力巡检图像中目标物体边框和类别结果。其中，所述特征提取模块backbone中使用内外级联方案；和/或，所述跨阶段融合模块neck使用分组融合方案，且特征图分组数与特征图输入通道数相同。本发明提出了一种基于深度学习模型的电力巡检方法，提高了检测性能并进一步减小了网络尺寸。
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公开(公告)号：CN113271603A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110545953.6
申请日：2021-05-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于异构通信网络的缓存使能用户关联方法，步骤如下：毫米波基站缓存满最流行的内容，而sub‑6G基站缓存一部分最流行的内容和一部分毫米波基站已缓存内容之外最流行的内容。当两种基站都缓存了用户所需内容时，用户首先关联到满足信噪比条件的信号最强的毫米波基站，否则由多个具有最强信号的sub‑6G基站进行联合传输；当仅sub‑6G基站缓存了用户所需内容时，由多个具有最强信号的sub‑6G基站进行联合传输；其它情况则由信号最强的sub‑6G基站通过光纤从中心服务器取回内容并传输给用户。本发明结合缓存和联合传输技术，并提供了相关参数的最优设计，以实现网络性能的有效改善。
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公开(公告)号：CN113242068A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110503924.3
申请日：2021-05-10
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0408 , H04B7/06 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的智能通信波束碰撞避免方法，首先建立关于基站簇工程参数的最小化平均总波束碰撞参数的优化问题。接着根据波束碰撞参数、波束域信道信息与信干噪比以及频谱效率的关系，将原始优化问题转化为与波束域统计信道信息强相关的平均频谱效率最大化问题。基于强化学习框架，将基站簇工程参数的调优过程建模成马尔科夫决策过程，并根据实际优化问题设计合理的状态、动作和奖励信息。最后，利用深度强化学习优化算法，实现基站簇与无线通信环境的交互，并根据波束域统计信道信息进行基站簇工程参数的自适应调整，避免波束碰撞。该方法具有复杂度较低、与实际无线通信环境匹配度较好、性能优异特点。
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公开(公告)号：CN111538012A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010347124.2
申请日：2020-04-27
Applicant: 东南大学
IPC: G01S13/931 , G01S7/02 , G01S7/41
Abstract: 本发明公开一种基于干扰消除的自适应恒虚警检测方法，该方法步骤为：首先在锯齿波调制的雷达距离-多普勒频谱平面上，为检测单元设定保护单元和参考单元；其次，按照功率值升序排列所有参考单元；随后，根据标度因子与估计噪声功率，对参考单元依次判断是否为干扰，并确定最终非干扰个数；最后，根据非干扰个数计算修正门限因子和修正噪声功率并确定最终的门限值，对检测单元是否有雷达检测目标进行判断。该方法能够有效改善恒虚警检测中多干扰背景下的目标遮蔽效应，提高恒虚警检测在低信噪比下的检测概率。
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