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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114978254B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202210519716.7
申请日：2022-05-12
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04L27/26 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于OFDM系统的机器学习辅助低复杂度鲁棒预编码算法，为避免鲁棒预编码方法中的大量矩阵求逆运算和迭代运算，降低计算复杂度，搭建卷积神经网络以代替迭代运算。将信道状态信息作为输入，训练网络，从而拟合由信道状态信息到鲁棒预编码算法中关键参数拉格朗日乘子的非线性过程。通过拉格朗日乘子即可较为简单的获得最优预编码矩阵。与此同时，为了降低导频开销以及算法复杂度，仅选取上行探测时隙频谱范围内的部分子载波插入导频。同时，将本探测周期之前的三个探测周期所测量的信道状态信息同时输入神经网络中，使神经网络可以综合处理并对目前全频谱范围内子载波的预编码关键因子拉格朗日乘子实现预测和插值。
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公开(公告)号：CN113113748A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110381946.7
申请日：2021-04-09
Applicant: 东南大学
IPC: H01P3/08
Abstract: 本发明提供了一种微波取样器电路结构，包括脉冲发生电路和取样器电路；脉冲发生电路包括阶跃恢复二极管和接地的微波传输线，阶跃恢复二极管的两个信号输入端分别接两个差分的低频信号，两个信号输出端分别接一个耦合电容的输入端，两个耦合电容的输出端分别接一个微波传输线和一个取样保持电容的输入端，取样保持电容的输出端接所述取样器电路的一个信号输入端。本发明有效地避免了扇形槽线对微波取样器取样性能带来的脉冲不稳定的影响以及频带受限的缺点，通过阶跃恢复二极管产生边沿很窄的取样脉冲信号，并通过肖特基势垒二极管构成采样保持器进行采样和输出，可以达到对低频信号的采样效果。
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公开(公告)号：CN114900214B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202210488206.8
申请日：2022-05-06
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04L25/02 , H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种基于OFDM系统的线性预编码方法，采用OFDM系统对信道进行正交频分复用，将信道转换为若干窄带子信道，考虑到各个子信道在预编码矩阵求解过程中的拉格朗日算子等参数在时间与频率方向上均为慢变，仅选取部分时间与频率方向上的子载波插入导频，分别获取必要的参数。运用获取到的已知频率点的参数，通过插值算法估计其余频率的信道参数，从而直接推算出所有的预编码矩阵。线性预编码算法采用插值法对未知子载波的信道参数进行估计，降低了算法的复杂度，提高了运算效率及实用性。线性预编码算法采用的OFDM技术在对抗频率选择性衰落或窄带干扰有巨大优势。
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公开(公告)号：CN114900214A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210488206.8
申请日：2022-05-06
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04L25/02 , H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种基于OFDM系统的线性预编码方法，采用OFDM系统对信道进行正交频分复用，将信道转换为若干窄带子信道，考虑到各个子信道在预编码矩阵求解过程中的拉格朗日算子等参数在时间与频率方向上均为慢变，仅选取部分时间与频率方向上的子载波插入导频，分别获取必要的参数。运用获取到的已知频率点的参数，通过插值算法估计其余频率的信道参数，从而直接推算出所有的预编码矩阵。线性预编码算法采用插值法对未知子载波的信道参数进行估计，降低了算法的复杂度，提高了运算效率及实用性。线性预编码算法采用的OFDM技术在对抗频率选择性衰落或窄带干扰有巨大优势。
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公开(公告)号：CN114978254A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210519716.7
申请日：2022-05-12
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04L27/26 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于OFDM系统的机器学习辅助低复杂度鲁棒预编码算法，为避免鲁棒预编码方法中的大量矩阵求逆运算和迭代运算，降低计算复杂度，搭建卷积神经网络以代替迭代运算。将信道状态信息作为输入，训练网络，从而拟合由信道状态信息到鲁棒预编码算法中关键参数拉格朗日乘子的非线性过程。通过拉格朗日乘子即可较为简单的获得最优预编码矩阵。与此同时，为了降低导频开销以及算法复杂度，仅选取上行探测时隙频谱范围内的部分子载波插入导频。同时，将本探测周期之前的三个探测周期所测量的信道状态信息同时输入神经网络中，使神经网络可以综合处理并对目前全频谱范围内子载波的预编码关键因子拉格朗日乘子实现预测和插值。
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