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公开(公告)号：CN109743092B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910122787.1
申请日：2019-02-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/0456 , H04J11/00
Abstract: 本发明是一种基于极化‑空域信息协同处理的认知异构蜂窝网络干扰对齐方法，用于无线通信领域。本方法以包含多小蜂窝网络的认知异构蜂窝网络为研究对象，以小蜂窝用户接收信号的均方误差最小为原则，以宏蜂窝用户受到的干扰信号功率低于干扰门限为约束，建立优化模型，求解小蜂窝网络的发送端和接收端最优的极化‑空域信息协同处理矩阵。本发明构造了小蜂窝接收端正交投影滤波器，消除了来自宏蜂窝的跨层干扰，以一种启发式方法优化了小蜂窝发送端和接收端极化‑空域协同的预编码矩阵和干扰抑制矩阵，保证了对宏蜂窝的跨层干扰约束并抑制了小蜂窝之间的同层干扰，显著提升了小蜂窝网络的误码率性能，同时提升了认知异构蜂窝网络系统的和速率性能。
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公开(公告)号：CN109982437B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201910237470.2
申请日：2019-03-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于位置感知加权图的D2D通信频谱分配方法，属于无线通信领域。首先构建蜂窝网络与D2D通信共享频谱的异构网络模型，建立D2D接收用户的信干噪比SINR以及蜂窝用户的SINR；然后利用蜂窝用户的SINR以及D2D接收用户的SINR分别计算蜂窝链路和D2D链路的单位带宽通信速率；利用蜂窝链路和D2D链路的单位带宽通信速率计算系统容量，并将最大化系统容量为优化目标，以蜂窝用户的中断概率小于最大中断概率门限和D2D链路频谱分配约束为优化条件，构建异构网络中的D2D资源分配优化模型；构建位置感知加权图对D2D资源分配优化模型进行优化，得到各个D2D通信对的资源分配方案。本发明大幅提高了系统总容量，实现了对蜂窝用户通信质量的保护。
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公开(公告)号：CN111211882B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202010033502.X
申请日：2020-01-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种极化全双工通信实验平台，主要功能模块包括极化全双工通信、控制和显示三大部分。极化全双工通信功能分为极化全双工发送链和极化全双工接收链两个部分。平台控制功能主要对USRP参数、极化参数、调制参数和端口设置参数进行设置。平台显示功能主要对收发信号进行监测，包括星座图、SNR计算、吞吐量计算和时延计算等模块。基于软件无线电技术，搭建了端对端的全双工通信实验平台，测试结果表明，本平台实现了极化全双工通信，提高了自干扰消除量和数据速率，并且支持对通信频率、调制阶数、码率、极化角度等参数的修改，适用于极化全双工通信的测试需求。
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公开(公告)号：CN111413670A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010256333.6
申请日：2020-04-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G01S5/16
Abstract: 本发明公开了一种增强型相机辅助的基于接收信号强度比的定位方法，属于无线通信技术领域。首先构建包括K个发射器和一个待定位接收器的场景，使用四种坐标系进行定位；利用每个LED与光电二极管PD之间的信道直流增益，得到PD从每个LED接收到的光功率，并进行简化；然后在3D相机坐标系下分别计算每个LED的入射角；利用光功率以及各LED对应的入射角，计算接收器与各LED之间的距离比，再利用两个LED与接收器之间的夹角，根据余弦定理，计算接收器与各LED之间的距离；最后针对仅有3个LED的部署，根据线性最小二乘法进行2D位置估计和3D位置估计，得到接收器的位置坐标。本发明有覆盖率高、复杂度低、定位精度高的优势。
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公开(公告)号：CN107733819B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201710822733.7
申请日：2017-09-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/00 , H04B7/0413 , H04B7/10
Abstract: 本发明公开了一种基于ISLS的极化信道XPD估计方法。首先，建立了在双极化信道下基于导频序列的收发模型；其次，提出了在接收端对双极化信道XPD进行估计的方法。在该方法中，在接收端我们在LS估计方法的基础上引入散射因子γ并通过不断迭代来降低信道系数估计误差，从而相比于LS算法我们可以获取更加精确的信道系数值。接着我们通过极化信道矩阵相乘取均值获取极化信道的自相关矩阵。由于XPD是极化信道自相关矩阵的参数，所以我们可以通过极化信道自相关矩阵来获得极化信道的XPD值。最后，理论和仿真分析得到，该方法能够有效提升XPD估计精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107484179B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201710844393.8
申请日：2017-09-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于渐进最优收缩估计的合作频谱感知方法的具体实现步骤为：步骤1：宏基站配置的多天线发送授权用户信号。步骤2：各个低功率小蜂窝基站接收宏基站信号并进行连续独立采样。步骤3：低功率小蜂窝基站将感知数据发送给数据融合中心，数据融合中心基于接收的信号样本组成接收样本矩阵。步骤4：数据融合中心根据接收样本矩阵得到判决统计量。步骤5：数据融合中心将判决统计量与判决门限进行比较得出授权用户是否存在的判决结果并告知蜂窝基站。本发明考虑了接收机噪声理想和非理想两种情况，通过利用渐进最优收缩估计器的良好估计性能提高了频谱感知的性能。
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公开(公告)号：CN109729528A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201910161391.8
申请日：2019-03-04
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体深度强化学习的D2D资源分配方法，属于无线通信领域。首先构建蜂窝网络与D2D通信共享频谱的异构网络模型，基于其存在的干扰，建立D2D接收用户的信干噪比SINR以及蜂窝用户的SINR，然后分别计算蜂窝链路和D2D链路的单位带宽通信速率后，以将最大化系统容量为优化目标，构建异构网络中的D2D资源分配优化模型；针对时隙t，在D2D资源分配优化模型的基础上，构建每一个D2D通信对的深度强化学习模型；分别对后续时隙中的每个D2D通信对提取各自的状态特征矢量，输入训练好的深度强化学习模型中，得到各个D2D通信对的资源分配方案。本发明优化了频谱分配和传输功率，最大化了系统容量，提供了低复杂度的资源分配算法。
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公开(公告)号：CN106330810B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201610544452.5
申请日：2016-07-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种提升极化调制误码率性能的XPD补偿方法。首先，建立极化调制下对抗XPD效应的系统模型，分析XPD效应对极化调制的影响；其次，提出了在接收端对信号进行补偿来对抗XPD效应的方法。在该方法中，需要已知信道状态信息，因此对信道状态信息进行估计，利用估计得到的信道状态信息计算得到补偿因子，并在接收端对信号进行补偿。最后，理论和仿真分析得到，该方法能够有效提升受XPD效应影响的极化调制的误码率性能。
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公开(公告)号：CN107733819A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710822733.7
申请日：2017-09-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/00 , H04B7/0413 , H04B7/10
Abstract: 本发明公开了一种基于ISLS的极化信道XPD估计方法。首先，建立了在双极化信道下基于导频序列的收发模型；其次，提出了在接收端对双极化信道XPD进行估计的方法。在该方法中，在接收端我们在LS估计方法的基础上引入散射因子γ并通过不断迭代来降低信道系数估计误差，从而相比于LS算法我们可以获取更加精确的信道系数值。接着我们通过极化信道矩阵相乘取均值获取极化信道的自相关矩阵。由于XPD是极化信道自相关矩阵的参数，所以我们可以通过极化信道自相关矩阵来获得极化信道的XPD值。最后，理论和仿真分析得到，该方法能够有效提升XPD估计精度。
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公开(公告)号：CN107484179A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710844393.8
申请日：2017-09-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于渐进最优收缩估计的合作频谱感知方法的具体实现步骤为：步骤1：宏基站配置的多天线发送授权用户信号。步骤2：各个低功率小蜂窝基站接收宏基站信号并进行连续独立采样。步骤3：低功率小蜂窝基站将感知数据发送给数据融合中心，数据融合中心基于接收的信号样本组成接收样本矩阵。步骤4：数据融合中心根据接收样本矩阵得到判决统计量。步骤5：数据融合中心将判决统计量与判决门限进行比较得出授权用户是否存在的判决结果并告知蜂窝基站。本发明考虑了接收机噪声理想和非理想两种情况，通过利用渐进最优收缩估计器的良好估计性能提高了频谱感知的性能。
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