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公开(公告)号：CN116015547B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202211613281.9
申请日：2022-12-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度展开的马尔可夫链蒙特卡罗检测方法，包括：收集MIMO无线通信系统的训练数据集合，每一条训练数据包含一次信道实现的信道矩阵和噪声方差，以及与之对应的接收信号向量；构建深度展开的马尔可夫链蒙特卡罗检测网络；利用收集的训练数据集合，训练深度展开的马尔可夫链蒙特卡罗检测网络；在部署阶段，利用训练后的深度展开的马尔可夫链蒙特卡罗检测网络，以并行采样的方法得到样本列表；基于样本列表进行判决，获取样本列表中残差范数最小的样本或获取对数似然比，作为检测结果。本发明利用深度学习驱动，克服现有技术中经验式参数配置存在的低效和鲁棒性差的问题，兼具性能优异和计算开销低的优势。
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公开(公告)号：CN115987746B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202211613554.X
申请日：2022-12-15
Applicant: 东南大学
IPC: H04L27/34 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种涅斯捷罗夫梯度加速的马尔可夫链蒙特卡罗检测方法，包括，S1、初始化并行的P个采样器，设置采样迭代变量i＝1；S2、计算所述并行的P个采样器的每一个采样器的提议向量，包含涅斯捷罗夫梯度提议和随机游走噪声；执行梅特罗波利斯‑黑斯廷斯接受步骤，获取每一个采样器的样本，设置采样迭代变量i＝i+1；S3、判断采样迭代变量i是否大于总采样迭代次数N，若否，则执行步骤S4；若是，则进行判决；S4、判断提前停止条件是否满足，若否，则跳至步骤S2；若是，则进行判决。本发明使用涅斯捷罗夫加速梯度下降技术提升马尔可夫链蒙特卡罗随机游走的搜索效率，减少大量的无效搜索尝试，以较低的计算开销达到逼近最优最大似然检测的性能。
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公开(公告)号：CN112099619B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202010801696.3
申请日：2020-08-11
Applicant: 东南大学
IPC: G06F3/01 , G06F18/2415 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种混合视线脑机接口的时间窗长度自适应选择方法，在训练阶段分别建立脑电信号与视线追踪信号的分类模型，对分类结果进行融合，选取分类结果置信度指标，使用贝叶斯优化方法计算使得信息传输速率最大的指标阈值。在线测试阶段，选取计算周期，在每个计算周期中计算分类结果置信度指标，若没有达到指标阈值则继续采集数据延长时间窗，若达到阈值则输出分类结果。由于脑电信号和视线追踪信号的不稳定性，每个试次的最优时间是不同的，本发明提出的时间窗长度自适应选择方法为每个试次选择最优的时间窗长度，充分利用了脑电信号与视线追踪信号检测算法的累积效应，提高了混合视线脑机接口的信息传输速率。
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公开(公告)号：CN114826349B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202210409360.1
申请日：2022-04-19
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种基于可重构智能表面的发射功率最小化传输方法，该传输方法中基站发送的信号经可重构智能表面反射到达用户端，可重构智能表面能改变入射到其上信号的相位以增强用户端接收信号，从而达到在保证服务质量的前提下降低基站端发射功率的效果。该方法中基站和可重构智能表面利用已知的信道状态信息，基于发射功率最小化原则，考虑用户间不共享子载波分配策略，在满足用户性能约束的前提下，通过最大比传输预编码方案和深度强化学习算法联合设计发射端预编码矩阵和可重构智能表面处反射相位矩阵。本发明收敛速度快，以相对传统数值方法较低的计算复杂度和时延获得发射功率的有效降低。
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公开(公告)号：CN117353803A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311343120.7
申请日：2023-10-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种现网多波束入射场景下智能超表面编码设计方法，属于无线通信领域，其中，方法包括：根据目标终端的方位信息，配置一组编码给智能超表面，目标终端记录各编码对应的接收功率，据此得到从基站到智能超表面这段信道中，入射至智能超表面的信号波束数量、方向以及强度；根据所述入射波束数量及方向，确定生成每个入射波束对应的智能超表面电磁单元第一反射相位；根据所述入射波束强度，确定每个入射波束对应的功率权重系数；根据所述第一反射相位与所述功率权重系数，确定智能超表面电磁单元的第二反射相位，并生成编码。本发明可以灵活应对现网环境下复杂的多波束入射场景，保证了利用智能超表面高效地提升目标终端的通信质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114697975B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202210373149.9
申请日：2022-04-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种增强陆地无线覆盖的无人机集群分布式部署方法。首先，配置有方向天线的无人机集群随机部署在陆地多用户上方的近空区域；其次，各无人机通过GPS定位系统可获取自身实时的三维位置信息；然后，集群无人机网络保持连通性，无人机通信链路受到噪声和衰落影响，各无人机通过无人机通信链与邻居无人机通信；最后，随机选择无人机并通过无人机通信链路交互位置信息，通过迭代和异步更新，集群确定最优部署位置。本发明依靠局部位置信息实现无人机集群无线覆盖范围的增强，实现了低能耗、低延时的无人机集群无线覆盖增强。可应用于许多无线通信场景，包括但不限于：赈灾和救援通信、军事通信和传感网通信。
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公开(公告)号：CN116566449A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310675814.4
申请日：2023-06-08
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种多智能超表面辅助的多用户传输方法，该方法适用于单小区下行多用户传输系统，首先固定各个RIS的相移矩阵，设计基站对各个用户的发送预编码矩阵；然后固定基站对各个用户的发送预编码矩阵，设计各个RIS的相移矩阵；通过交替优化发送预编码矩阵和相移矩阵，直到系统的遍历和速率收敛到最优值。本发明利用各智能超表面与基站及用户间的统计信道状态信息，设计基站发送预编码和各智能超表面相移矩阵，具有鲁棒性强、系统遍历和速率高的优点。
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公开(公告)号：CN116527093A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211613306.5
申请日：2022-12-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种双时间尺度智能反射表面辅助系统波束成形方法，适用于智能反射表面辅助的多用户下行传输系统，基站发送的信号先经过基站波束成形处理，再经智能反射表面反射到用户端，从而达到在用户端增强其接收信号的效果。该方法采用两个智能体，分别用于在统计信道状态信息与瞬时信道状态信息状态下获取智能反射表面波束成形与基站波束成形，以最大化系统的和速率。本发明训练时平稳快速，在线使用时能以极短的时间达到近似最优的性能。
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公开(公告)号：CN116390102A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310010156.7
申请日：2023-01-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能反射面辅助的单天线系统低复杂度相位设定方法，该方法适用于发送端和接收端分别配置单天线并部署智能反射面来辅助通信的系统；所部署的智能反射面各单元可独立配置相移值且具有q比特的离散相移分辨率，方法包括以下步骤：根据发射端和接收端的位置信息，计算发射端‑智能反射面‑接收端的各段电磁波波程；根据电磁波波程，计算智能反射面的理想连续相位；设计量化阈值，将所得理想连续相位转化为智能反射面可实际配置的离散相位。该方法能够以较低的相位设计复杂度保证接收信号质量，可以有效改善智能反射面辅助单天线通信系统的信道质量，具有强实用性和高有效性。
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公开(公告)号：CN115865575A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211509806.4
申请日：2022-11-29
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , H04B17/391 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种可重构智能表面辅助MIMO系统分离信道重建方法，包括如下步骤：用户发送两个时间段的导频，第一个时间段中采用单时刻、占用全部子载波的导频，第二个时间段中采用连续时刻、仅占用部分子载波的导频，并设置了随机RIS反射系数；通过RIS反射信号，基站抽取目标用户分离信道中所有传播路径的方向角、时延和增益信息；分离信道参数的抽取过程分成两个阶段，基站先根据RIS‑BS段的已知LoS信道完成UE‑RIS段角度和时延的抽取，再根据前面的结果完成RIS‑BS段的其余NLoS路径角度和时延的抽取，并分别估计增益，最终完成全部的信道参数估计；基站利用参数完成分离信道重建。本发明实现了低信噪比条件下的RIS级联信道数据传输。
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