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公开(公告)号：CN117639981A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311495992.5
申请日：2023-11-10
Applicant: 北京交通大学 , 中国工业互联网研究院 , 中国铁道科学院集团有限公司
IPC: H04B17/391 , H04B17/345 , H04W4/02 , H04W4/40
Abstract: 本发明提供一种基于点云的环境重构和确定性信道建模方法，属于无线通信技术领域，获取测量环境对应的点云数据以及信道测量数据，对所述环境对应的点云数据和信道测量数据进行预处理；利用预处理后的点云数据对环境进行高精度模型重构；使用重建后的高精度环境3D模型进行确定性信道建模，采用基于英伟达Optix射线追踪引擎的射线追踪仿真方法获取仿真信道数据；利用窄带测量得到的信道数据对仿真信道数据进行仿真参数的验证和校准，获得信道宽带特性仿真结果。本发明实现了实现基于点云的环境高精度采集和模型重建，并基于重建模型实现确定性信道建模，得到了准确的信道参数。
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公开(公告)号：CN119675711A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411583041.8
申请日：2024-11-07
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B7/04 , H04B17/391 , H04L25/02 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供了一种基于Vision Transformer网络实现RIS自适应重构多用户信道方法。该方法包括：基于信道模型生成随机用户位置下信道冲激响应矩阵，通过深度神经网络求解保证用户接收功率最大时RIS相移矩阵数值解；基于所求解的RIS相移矩阵和信道模型生成局部区域内信道冲激响应图，根据信道冲激响应图和对应RIS相移矩阵训练Vision Transformer网络；根据用户位置和掩码模型构建所需信道冲激响应图并输入训练好的网络，实现RIS相位的自适应求解。本发明可以针对所需多用户信道冲激响应图求解RIS相位矩阵，进而实现不同用户位置和用户数目场景下RIS自适应求解，为基于RIS实现对通信环境的智能调节提供了重要的依据。
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公开(公告)号：CN118523855A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410534080.2
申请日：2024-04-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/373 , H04B17/391 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/56 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于计算机视觉的环境语义提取与信道预测方法。该方法包括：在待测环境中部署信道测量系统，所述信道测量系统获取待测环境中的信道探测数据和RGB图像数据；对所述信道探测数据和RGB图像数据进行预处理，获得预处理后的信道特性参数和RGB图像；构建环境语义提取模型，在环境语义提取模型中输入预处理后的RGB图像数据，得到带有环境语义的图像数据；构建并训练信道预测模型，在训练好的信道预测模型中输入带有环境语义的图像数据，得到相应的信道预测结果。本发明方法探索了物理环境对于信道的影响，并充分利用了环境语义信息，不仅节省了计算开销和存储开销，还提高了模型的预测精度、速度以及泛化性能。
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公开(公告)号：CN117579203A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311495985.5
申请日：2023-11-10
Applicant: 北京交通大学 , 中国工业互联网研究院 , 中国铁道科学院集团有限公司
IPC: H04B17/391 , H04W16/18 , H04W24/06 , H04W4/30
Abstract: 本发明提供一种多模态数据驱动的无线环境重构方法，属于无线通信技术领域，采集无线环境中的多模态感知数据集；对无线信道感知数据进行处理，萃取信道特性参数，构建无线环境的电磁重构模型；对物理环境感知数据进行处理，构建无线环境的物理重构模型；基于重构模型中的每个经纬度标签和时间标签，将不同模态导出的无线环境重构模型进行匹配对齐，得到多源数据驱动的无线环境重构模型。本发明基于采集到的无线环境中低频、毫米波无线信道数据、点云数据和RGB图像数据等多模态感知数据，对无线环境进行多维重构，包括电磁传播条件重构、多径环境映射重构、三维点云模型重构和二维动态视觉重构，从而实现无线环境的精确数字化重构。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117580083A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311495982.1
申请日：2023-11-10
Applicant: 北京交通大学 , 中国铁道科学院集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种面向6G的高动态无线环境多源数据感知方法，属于无线通信技术领域，利用多频段射频收发机采集无线环境中的低频、毫米波无线信道数据，获取参数级感知数据；利用激光雷达扫描功能和全景视觉记录采集无线环境中的点云数据和RGB图像数据，获取环境级感知数据；基于GNSS天线构建移动状态感知分系统，获取实时的动态轨迹感知数据；针对高动态无线环境感知系统进行供电和测量配置，获取高动态无线环境下的多源感知数据集。本发明能够在高移动性场景下对无线传播环境开展多模态数据感知，充分获取并同步配准实时的多模态环境信息和信道数据，包括多频段信道探测数据、环境点云数据、RGB场景图像数据和GNSS地理位置数据等。
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公开(公告)号：CN118523855B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202410534080.2
申请日：2024-04-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/373 , H04B17/391 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/56 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于计算机视觉的环境语义提取与信道预测方法。该方法包括：在待测环境中部署信道测量系统，所述信道测量系统获取待测环境中的信道探测数据和RGB图像数据；对所述信道探测数据和RGB图像数据进行预处理，获得预处理后的信道特性参数和RGB图像；构建环境语义提取模型，在环境语义提取模型中输入预处理后的RGB图像数据，得到带有环境语义的图像数据；构建并训练信道预测模型，在训练好的信道预测模型中输入带有环境语义的图像数据，得到相应的信道预测结果。本发明方法探索了物理环境对于信道的影响，并充分利用了环境语义信息，不仅节省了计算开销和存储开销，还提高了模型的预测精度、速度以及泛化性能。
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公开(公告)号：CN117650860A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311495994.4
申请日：2023-11-10
Applicant: 北京交通大学 , 中国铁道科学院集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种面向Sub‑6G和毫米波的集成化动态信道探测系统及方法，属于无线通信信道探测技术领域，基于软件无线电平台，采用软硬件结合的架构以及通用基带结合独立上下变频模块的设计搭建了可面向Sub‑6G和毫米波的信道探测方法及系统，提出了面向整套系统的集成化工装设计方案，并自主开发了控制信号生成、发射和接收的信道探测软件以及探测数据处理算法和信道参数萃取算法。本发明能够在高动态复杂场景下开展多频段的信道测量和建模，同时具有高度集成化、高便携性、可编程性、可扩展性以及满足高速移动性等优点。本发明可以应用在各种热点研究领域，如车联网通信、毫米波通信、通信感知一体化、轨道交通等，具备广阔的应用和研究前景。
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公开(公告)号：CN116470972A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310143058.0
申请日：2023-02-21
Applicant: 北京交通大学 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: H04B17/391 , H04W4/46 , H04W24/06
Abstract: 本发明提供了一种人工智能信道仿真和数据拓展方法。该方法包括：利用信道仿真算法根据实测的真实信道数据训练信道生成网络，通过信道生成网络产生生成模型；信道生成器将信道仿真算法产生的生成模型导入，利用所述生成模型产生生成信道数据，对所述生成信道数据进行展示和验证。本发明方法能够根据少量测量数据大幅扩充信道数据集，改善AI与信道相结合的背景下数据短缺的需求。以实现使用AI方法对测量信道进行仿真，扩充信道测量数据。改善基于AI的新通信模式对海量数据的迫切需求，且有助于V2V的信道研究、通信系统设计和性能评估。
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公开(公告)号：CN221171449U
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202323040377.3
申请日：2023-11-10
Applicant: 北京交通大学 , 中国工业互联网研究院 , 中国铁道科学院集团有限公司
Abstract: 本实用新型提供一种多模态动态环境感知设备承载装置，属于无线通信设备技术领域，包括圆柱形框架，所述圆柱形框架包括位置相对的上侧连接部和下侧连接部；所述上侧连接部上可拆卸的连接有多个感知设备安装支架；所述下侧连接部上开拆卸的连接有多个磁铁底座，所述磁铁底座内设有磁铁。本实用新型通过自定义感知设备安装支架和螺纹盲槽以及磁铁底座，可以将多种感知设备安装在圆柱型框架上、位于同一平面的任意位置，可以服务于动态信道测量与建模、无线环境重构、通信感知一体化等相关领域研究；操作方便，可扩展性强，减少了设备和线缆冗余，提高了多模态数据对环境同步刻画的准确度。
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