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公开(公告)号：CN105656819B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201610162680.6
申请日：2016-03-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知和大规模MIMO的自适应信道估计方法，属于无线通信技术领域。本发明包括：获取信道矩阵在角度域分解Ur、Ut，并计算对应的测量矩阵Φ、感知测量值Y；基于系统前一时刻的索引集Γn‑1、测量矩阵Φ、感知测量值Y迭代计算共享信道参数估计值由Φ、Y迭代求解稀疏信号估计值最后，基于发射天线数M、发射天线的信噪比P、发射天线的导频长度T根据公式得到信道矩阵估计值本发明的信道估计不需要已知共享信道信息，自适应利用前一时刻的索引集，比传统子空间追踪算法具有更小的误差。
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公开(公告)号：CN105681232B
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201610034596.6
申请日：2016-01-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种基于共享信道和压缩感知的MIMO信道估计方法，属于无线通信技术领域。本发明包括：步骤1：根据接收信号Z、导频Θ和信道矩阵在角度域的分解Ur和Ut计算测量矩阵Φ，感知测量值Y，其中Y＝ZΗUr。步骤2：基于共享信道参数Sc、测量矩阵Φ和测量值Y，利用压缩感知方法计算步骤3：根据步骤2得到的利用关系式求解出信道矩阵估计值本发明的信道估计不需要稀疏度，且比传统子空间追踪算法具有更小的误差。
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公开(公告)号：CN104185242B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201410462227.8
申请日：2014-09-11
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种降低干扰的无线Mesh网络信道分配与路由联合优化系统与方法，它包括信道分配步骤和路由寻路步骤：（1）计算最短跳数并分层；（2）计算邻居数与节点负载；（3）根据干扰权重按照启发式信道分配方法进行信道分配；（4）中间节点接收路径请求消息，计算上一跳MCDI并进行累加，计算MCDI的时候考虑流内和流间干扰；（5）将得到的值与路由表中存储的值进行比较，对MCDI值最小的路径请求消息进行回复并建立路径。本发明提出一种基于链路负载权重的静态信道分配方法，达到最小化网络中链路之间的干扰的目的，再在路由选择中充分考虑流内干扰和流间干扰因素，得到最优路径，提高网络中的吞吐量，减小延时。
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公开(公告)号：CN107241130A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710441819.5
申请日：2017-06-13
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 该发明公开了一种基于两时隙的一比特反馈协作波束成形方法，属于无线通信领域，主要涉及基于两时隙的一比特反馈协作波束成形技术。在不增加系统开销的条件下，每个时隙仍然只反馈一个比特信息，利用当前时隙的反馈和上一时隙的反馈值决定下一时隙的相位扰动步长和校正因子，在保留之前算法的优势上，实时的调整相位扰动步长和校正因子，在相位差很小时适当减小扰动步长，远离收敛值时适当增加扰动步长，提高扰动的正确率，加快了收敛的速度。
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公开(公告)号：CN106054123A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610404072.1
申请日：2016-06-06
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种稀疏L阵及其二维DOA估计方法，属于无线移动通信技术领域。本发明的稀疏L阵列包括由阵元间距等于波长的稀疏均匀线阵和一个辅助阵元构成第一子阵、由最小阵元间距小于或等于半倍波长的任意稀疏线阵构成的第二子阵，两个线阵的共有阵元为参考阵元，辅助阵元到参考阵元的距离为半倍波长。在二维DOA估计时，首先基于第二子阵的接收数据计算其自相关矩阵，并对其进行特征分解后估计对应的第二角度，再基于其计算信源自相关矩阵；基于两个子阵接收数据的互相关矩阵、信源自相关矩阵得到第一子阵的阵流行矩阵，从而完成第一子阵所对应的第一角度的估计处理，得到二维DOA。本发明的复杂程度低、DOA估计的精确度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105827296A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610345205.2
申请日：2016-05-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B7/06
CPC classification number: H04B7/0645 , H04B7/0663
Abstract: 本发明提供一种基于2bit反馈协作波束成形方法，充分利用反馈控制信息对接收信号强度的监控与扰动幅值的选取，最大化加快系统收敛速度。当RSS较小时，即距离系统要求值较远时，扰动步长取大值Λ1，有利于加快收敛速度；当RSS增大后，即距离系统要求值较小时，扰动步长取小值Λ2，有利于减少错误扰动的次数。同时当随机扰动失效时，校正因子更新为上一时隙随机扰动的相反值，用于纠正扰动方向。本发明通过加强对RSS的监控来选择不同的扰动步长，使收敛过程更具智能性，需要快速收敛的地方加快收敛，需要精确控制的地方加大力度，使得该2bit反馈算法适用于多种场景，反馈系统的收敛速度显著提高。
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公开(公告)号：CN105656819A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610162680.6
申请日：2016-03-21
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: H04L25/024 , H04B7/024 , H04L25/0242 , H04L25/0256
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知和大规模MIMO的自适应信道估计方法，属于无线通信技术领域。本发明包括：获取信道矩阵在角度域分解Ur、Ut，并计算对应的测量矩阵Φ、感知测量值Y；基于系统前一时刻的索引集Γn-1、测量矩阵Φ、感知测量值Y迭代计算共享信道参数估计值由Φ、Y迭代求解稀疏信号估计值最后，基于发射天线数M、发射天线的信噪比P、发射天线的导频长度T根据公式得到信道矩阵估计值本发明的信道估计不需要已知共享信道信息，自适应利用前一时刻的索引集，比传统子空间追踪算法具有更小的误差。
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公开(公告)号：CN105163389A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510396932.7
申请日：2015-07-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多射频多信道无线mesh网络部分相交信道分配方法，包括以下步骤：S1.计算各节点的邻居节点数和各节点距离网关节点的距离，各节点将自己的邻居节点数和距离网关节点的距离发送给自己两跳范围内的节点；S2.计算所有节点的信道分配的优先级，确定各节点分配信道的顺序，将各节点的优先级按升序排列，信道分配的优先级越小，对应节点的优先级越高；S3.各节点根据信道分配的优先级进行信道分配；S4.各节点进行信道选择；S5.各节点完成信道分配后将自己的信道分配情况、连通节点和连通强度发送给自己两跳范围内的节点。本发明适用于多射频部分相交信道的场景，可以应用于双射频部分相交信道的场景，可以不需要公共信道，降低了射频成本。
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公开(公告)号：CN118035795A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410317163.6
申请日：2024-03-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/0895 , G06N3/098
Abstract: 本发明提出了一种采用双系统架构的无线信号识别方法，属于无线通信领域。该方法联合基于数据驱动的深度学习系统(系统一)和基于知识驱动的传统通信系统(系统二)，两系统依次协同工作，实现系统间的相互优化和升级：系统一输出的初步识别结果有助于减少系统二的计算耗时；系统二输出的附有标签的未知类样本有助于丰富和强化系统一训练数据集。此外，系统一联合训练分类网络、生成网络以及自监督网络，能够有效学习数据的潜在表示和特征，更好地理解数据的内在结构和模式，提升已知样本和未知样本的识别性能。该双系统的闭集识别性能优于目前主流识别器CNN和ResNet，开集识别性能优于SoftMax开集识别器，实现无线信号的高准确率、低延时的闭集/开集识别。
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公开(公告)号：CN117609777A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311035924.0
申请日：2023-08-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种用于无线信号识别的通用多任务学习框架，属于无线通信领域。该框架使用共享特征提取网络提取信号广泛特征，结合注意力机制和分类器实现无线信号中不同任务的分类识别，该框架能够快速收敛且能在较小运算、时间代价下实现信号并行多任务的高效识别。同时，为了解决多任务间的权重分配问题，引入考虑不同任务间损失梯度变化的动态权重分配函数，实现不同任务间权重的自动分配，使得损失值的收敛更快且更鲁棒，而且也进一步提高了学习框架的学习速率和准确率。提出的多任务框架实现了端到端的学习方式，方便新任务的快速扩展。与传统的基准网络进行对比，本发明所提框架具有更好的识别性能。因此，本发明实现了无线信号多任务的有效识别，能够在常见的无线通信场景下展现良好效用。
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