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公开(公告)号：CN114867030A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210649530.3
申请日：2022-06-09
Applicant: 东南大学
IPC: H04W16/10 , H04W16/22 , H04W28/16 , H04B7/0413 , H04B7/0426
Abstract: 本发明公开了一种双时间尺度智能无线接入网切片方法。该方法基于无蜂窝小区分布式大规模MIMO系统架构，并结合非正交多址接入和海量终端动态多连接，针对网络状态长期变化的特点，在两个时间尺度上利用强化学习算法分别进行物理资源块分配和功率分配，以实现在不同时间和资源粒度下的自适应资源配置。本发明相对于现有技术，设置上下层联合配置资源，给定上层各片的物理资源块数量配置，下层控制根据小时间尺度内物理层的环境变化对每个用户进行物理资源块分配和功率分配并且动态选择链路，提高系统的频谱效率，满足了未来6G海量流量超高可靠性、超低延迟服务的需求，对研究移动场景下的实时资源分配具有十分重要的意义。
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公开(公告)号：CN114867030B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210649530.3
申请日：2022-06-09
Applicant: 东南大学
IPC: H04W16/10 , H04W16/22 , H04W28/16 , H04B7/0413 , H04B7/0426
Abstract: 本发明公开了一种双时间尺度智能无线接入网切片方法。该方法基于无蜂窝小区分布式大规模MIMO系统架构，并结合非正交多址接入和海量终端动态多连接，针对网络状态长期变化的特点，在两个时间尺度上利用强化学习算法分别进行物理资源块分配和功率分配，以实现在不同时间和资源粒度下的自适应资源配置。本发明相对于现有技术，设置上下层联合配置资源，给定上层各片的物理资源块数量配置，下层控制根据小时间尺度内物理层的环境变化对每个用户进行物理资源块分配和功率分配并且动态选择链路，提高系统的频谱效率，满足了未来6G海量流量超高可靠性、超低延迟服务的需求，对研究移动场景下的实时资源分配具有十分重要的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116346185A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310258039.2
申请日：2023-03-17
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/0452
Abstract: 本发明公开了一种无蜂窝毫米波下基于波束图像堆叠的智能波束追踪方法。该方法针对无蜂窝毫米波多用户移动网络中的波束分配与追踪的复杂度高，提出一种基于波束图像堆叠的多智能体深度强化学习方法，同时智能体与环境交互，动态感知环境变化，缩小波束搜索空间，从而降低了波束分配与追踪的开销。此外，本发明提出一种有效的智能体动作空间的设计方法，以解决常规方法学习速度慢以及无法进行有效最优波束的预测等问题。仿真结果证明所提方法能有效提升智能体的学习能力，降低波束扫描开销的同时提升系统性能，对于实现无蜂窝毫米波多用户移动网络中的低开销通信具有非常重要的意义，因此本发明具有一定的实际价值。
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公开(公告)号：CN113067783B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110291262.8
申请日：2021-03-18
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明涉及一种用于分布式天线系统的协方差矩阵估计方法，该方法针对协方差矩阵未知情况下的无蜂窝大规模MIMO系统的信道估计问题，提出一种通过改变训练导频消除干扰和噪声得到协方差未知情况下的精确信道估计，以解决现有技术未考虑协方差矩阵未知，导致现实情况下信道估计的准确度不高的问题。此外，根据估计的信道信息利用大规模矩阵理论，对系统频谱效率进行计算，分析系统性能。本发明所提出的方法不额外增加导频，只是利用发送导频的特殊结构，有效消除干扰和噪声，计算复杂度不高，且适用于各种无线通信系统，此外，利用随机矩阵理论，对系统性能进行评价，可以拓展到各种场合，具有一定的价值。
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公开(公告)号：CN113938360A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111186420.X
申请日：2021-10-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于指纹定位的分布式MIMO系统协方差矩阵估计方法，该方法针对由于环境快速变化导致的协方差矩阵随时间变化的情况，通过引入随机相移消除干扰和噪声，并利用指纹定位改变导频分配方式获得更准确的协方差矩阵估计，以解决现有技术大多未考虑协方差矩阵未知，以及协方差矩阵估计不准确、计算复杂度高的问题。本发明相对于现有技术不额外增加导频，在估计准确性高的基础上计算复杂度低，所提出的基于指纹定位的导频分配更新算法，能够进一步有效的提高协方差矩阵估计的准确性，适用于各种无线通信系统，对于研究移动场景的非理想因素具有非常重要的意义，因此本发明具有一定的实际价值。
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公开(公告)号：CN113067783A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110291262.8
申请日：2021-03-18
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明涉及一种用于分布式天线系统的协方差矩阵估计方法，该方法针对协方差矩阵未知情况下的无蜂窝大规模MIMO系统的信道估计问题，提出一种通过改变训练导频消除干扰和噪声得到协方差未知情况下的精确信道估计，以解决现有技术未考虑协方差矩阵未知，导致现实情况下信道估计的准确度不高的问题。此外，根据估计的信道信息利用大规模矩阵理论，对系统频谱效率进行计算，分析系统性能。本发明所提出的方法不额外增加导频，只是利用发送导频的特殊结构，有效消除干扰和噪声，计算复杂度不高，且适用于各种无线通信系统，此外，利用随机矩阵理论，对系统性能进行评价，可以拓展到各种场合，具有一定的价值。
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公开(公告)号：CN113938360B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202111186420.X
申请日：2021-10-12
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/02 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种基于指纹定位的分布式MIMO系统协方差矩阵估计方法，该方法针对由于环境快速变化导致的协方差矩阵随时间变化的情况，通过引入随机相移消除干扰和噪声，并利用指纹定位改变导频分配方式获得更准确的协方差矩阵估计，以解决现有技术大多未考虑协方差矩阵未知，以及协方差矩阵估计不准确、计算复杂度高的问题。本发明相对于现有技术不额外增加导频，在估计准确性高的基础上计算复杂度低，所提出的基于指纹定位的导频分配更新算法，能够进一步有效的提高协方差矩阵估计的准确性，适用于各种无线通信系统，对于研究移动场景的非理想因素具有非常重要的意义，因此本发明具有一定的实际价值。
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