一种大规模MIMO系统的上行链路信道估计方法

    公开(公告)号:CN108832976B

    公开(公告)日:2020-10-27

    申请号:CN201810613861.5

    申请日:2018-06-14

    Inventor: 潘甦 杨望

    Abstract: 本发明提出一种大规模MIMO系统的上行链路信道估计方法,包括如下步骤:(1)使用高斯混合模型对信道的概率模型进行建模;(2)使用最优贝叶斯参数估计进行信道估计;(3)使用层次聚类算法给定迭代初值;(4)使用近似消息传递算法求解步骤二中的边缘概率密度函数;(5)使用期望最大算法迭代求解高斯混合模型的参数。本发明充分利用信道增益在波束域的稀疏特性,采用贝叶斯参数估计方法,不需要预先知道信道的统计信息,与传统的基于LS的信道估计相比,可以获得更好的MSE性能。

    一种基于业务优先级的IEEE802-11ax QoS信道访问控制方法

    公开(公告)号:CN111263463A

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN202010052884.0

    申请日:2020-01-17

    Inventor: 潘甦 唐秋璇

    Abstract: 本发明公开了一种基于业务优先级的IEEE802-11ax QoS信道访问控制方法,该方法在IEEE802.11ax标准下,基于OFDMA机制,通过RTS帧对所传输的数据分组进行业务优先级标记,并在原有标准802.11MAC协议的基础上引入了新的控制分组,目的节点可以根据网络的实时状态以及业务的优先级别来决定是否接收数据。通过业务数据分组MAC层的重传次数来表示信道竞争激烈的程度,根据信道竞争激烈的程度,低优先级业务有一定的概率被拒绝接受,而高优先级业务则不受信道状态的影响,从而使得高优先级业务能够占用更多的带宽,并且能够降低高优先级业务的时延。

    一种基于强化学习的M2M通信中中继节点的选择方法

    公开(公告)号:CN111246438A

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN202010040442.4

    申请日:2020-01-15

    Inventor: 潘甦 吴子秋

    Abstract: 本发明揭示了一种基于强化学习的M2M通信中中继节点的选择方法,包括如下步骤:S1、搭建强化学习模型框架,确定强化学习的动作集、状态集以及奖赏值;S2、对强化学习模型的框架进行细化;S3、根据具体问题对强化学习模型进行迭代循环;S4、根据训练结果对强化学习模型进行调整,应用调整后的强化学习模型进行中继节点的选择。本发明将每次通信的能量消耗情况与为中继节点供能的电池的能量均衡情况都纳入强化学习的目标中,使系统在减少能量消耗与实现能量均衡中达到平衡,避免了能量失衡、延长了整个系统的使用寿命。

    一种基于社交信任模型的低功耗中继选择方法

    公开(公告)号:CN110337092A

    公开(公告)日:2019-10-15

    申请号:CN201910548199.4

    申请日:2019-06-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于社交信任模型的低功耗中继选择方法,主要涉及物理传输层、社交网络层两大网络体系结构,在D2D通信中,由于受到传输距离短的限制,用户需要选择闲置中继用户来支持通信传输,实现资源共享。根据自身物理位置信息,利用移动用户间隐藏的社会关系,筛选出具有较强社会信任的用户作为候选中继用户,建立社交信任网络模型,在此基础上,综合考虑用户服务质量和能耗等因素,实现最佳中继用户选择策略。本发明通过社交关系网络模型和基于社交信任的低功耗模型的建立,高效利用了闲置传输资源,提高了能量效率,节约了能耗,提高了D2D通信质量,改善了网络整体性能。

    基于极端学习机的空间相关MIMO系统的盲调制识别算法

    公开(公告)号:CN110300077A

    公开(公告)日:2019-10-01

    申请号:CN201910298916.2

    申请日:2019-04-15

    Inventor: 潘甦 王宇

    Abstract: 基于极端学习机的空间相关MIMO系统的盲调制识别算法,包括如下步骤:步骤S1、构建一个具有Nt个发射天线和Nr个接收天线的MIMO系统;发射天线的个数Nt大于等于接收天线的个数Nr;步骤S2、MIMO系统中BS有M根天线、MS有N根天线,使用 矩阵表示窄带MIMO信道;步骤S3、对信号x的N个样本进行特征提取;步骤S4、将N个样本组成训练集,确定期望准确度,隐藏层节点数归零,训练ELM。本发明可以在无需知道传输信道相应参数的情况下对MIMO通信系统进行调制识别,从而应对信号的相关性问题。

    一种基于积极评价系统的网络拓扑控制方法

    公开(公告)号:CN110266542A

    公开(公告)日:2019-09-20

    申请号:CN201910560808.8

    申请日:2019-06-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于积极评价系统的网络拓扑控制方法,应用于分布式共享网络拓扑控制邻域,其核心是积极评价系统,主要涉及双向通信、恶意惩罚和激励三个阶段。双向通信主要是获取邻居节点的ID以及它们的分享比,从而获得综合信任值。恶意惩罚是指针对全局关系比低于预设阈值的情况,用线性关系来相应降低综合信用值,直至被认定恶意节点将其隔离,使它不参与信息的转发。激励则对邻居节点赋予虚拟信任值,排在前面的将优先参与拓扑的连接及信息的转发。通过积极评价系统,在扩展方向上调动节点,同时确保节点始终保持与网络主干的连接,建立动态网络拓扑图。

    一种实现零代理IP快速漫游的系统及方法

    公开(公告)号:CN109413226A

    公开(公告)日:2019-03-01

    申请号:CN201811454747.9

    申请日:2018-11-30

    Inventor: 潘甦 王亚利

    Abstract: 本发明一种实现零代理IP快速漫游的系统及方法,该系统包括:DHCP处理单元,用于接收移动终端发送的DHCP请求,并进行DHCP ACK响应;ARP处理单元,用于接收移动终端的ARP请求;DNS处理单元,用于接收和分析移动终端发送的DNS请求;静态路由管理单元,用于根据漫游接入的终端动态添加相应的静态路由项,并定期的进行清理不再使用的过期静态路由项。本发明能够有效解决由于漫游切换时延造成数据服务中断,数据分组丢失,能够缩短移动终端漫游过程中由于重新获取IP地址所产生的网络切换时延,简化了子网间的代理配置。

    一种基于NOMA技术的认知无线电网络的功率分配方法

    公开(公告)号:CN108990070A

    公开(公告)日:2018-12-11

    申请号:CN201810875939.0

    申请日:2018-08-03

    Inventor: 潘甦 汤嘉诚

    Abstract: 本发明公开了一种基于NOMA技术的认知无线电网络的功率分配方法,该方法按以下步骤进行:1)建立系统模型,分析处于边缘区域的次级用户的通信情况;2)建立目标优化模型;3)求解目标优化问题,对次级用户的最大信息传送速率和主用户基站的发送功率进行优化。本发明提出的目标函数是一个标准的凸优化问题,可以直接求解。本发明可以在确保主用户通信质量的前提下,研究次级用户发射端和中继节点间的最优功率分配问题,实现次级用户吞吐量的最大化。

    一种基于MU-MIMO有限反馈系统的用户调度方法

    公开(公告)号:CN108418615A

    公开(公告)日:2018-08-17

    申请号:CN201810007367.4

    申请日:2018-01-04

    Inventor: 潘甦 郁林

    Abstract: 本发明涉及一种基于MU-MIMO有限反馈系统的用户调度方法,分别针对系统用户集合和待选用户端集合中的各个用户端,由基站端根据所获用户端所对应的码字,获得用户端的预编码矩阵,并进一步获得用户端的综合信干燥比;然后选择待选用户端集合,迭代选择 所对应的用户端,加入至系统用户集合,直至系统用户集合的用户数达到系统最大用户数,实现用户调度,如此充分利用MIMO空间信道资源,给出反映用户k容量的综合信干燥比值,以此综合信干燥比值为依据,进行用户调度比直接计算用户容量减少了计算量。

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