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公开(公告)号：CN114665998A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210281015.4
申请日：2022-03-22
Applicant: 北京大学
IPC: H04B17/391 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公布了一种空时一致性下的三重非平稳无线通信信道建模方法，通过捕捉环境中的簇在空时域平滑一致的演进以及建模频率相关的路径增益，有机融合了具有低复杂度的参数法和高精确度的几何法，实现了平滑一致的簇演进、簇功率的软切换和频率相关的路径增益的有效建模，解决现有的信道模型无法对空时一致性下的信道空时频非平稳特性建模的难题，提高了构建信道模型的精确度和通用性。采用本发明方法构建的毫米波大规模MIMO高动态场景下的统计信道模型具有高准确性和简单易行的特点，能支撑通信和通感一体化系统的合理设计与性能分析，同时为无线通信网络系统级算法提供一个真实可靠的仿真验证平台。
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公开(公告)号：CN112865895A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201911177440.3
申请日：2019-11-27
Applicant: 北京大学
IPC: H04B17/391 , H04W4/46
Abstract: 本发明提出了一个车载信道模型，可在车联网的快时变和双选择性的场景下，通过路径的生灭过程和生成具有相关性的抽头，联合建模车联网信道中时域和频域的双重非平稳特性，为车载系统仿真和分析提供了一个真实可靠的信道模型。该方案命名为基于车联网场景双重非平稳信道建模方案(Vehicular Scenario Based Double Non‑stationary Channel Modeling Scheme，VDNCM)。在本发明中，根据传统的车载信道模型建模步骤，进一步建模了各路径随时间的生灭和具有不同时延的抽头间的相关性，从而完成了车载信道的双重非平稳建模。此方案能够模拟车载信道中四个重要的特性，即时域和频域非平稳特性，视距分量的存在，丰富的多普勒特性。
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公开(公告)号：CN118869117A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410835044.X
申请日：2024-06-26
Applicant: 北京大学
IPC: H04B17/391 , G06F18/2321 , G01S17/89
Abstract: 本发明公布了一种基于机器联觉的激光雷达点云辅助无线信道智能建模方法，构建具有高、中和低移动智能体密度的通信与感知智能融合数据集；利用基于密度的含噪数据空间聚类对激光雷达点云进行智能化处理，提取物理环境特征，并与电磁空间进行精准匹配；挖掘激光雷达点云和电磁空间中的散射体之间的映射关系，进行散射体识别，以环境嵌入的方式建模散射体的空间属性，由此实现激光雷达点云辅助的环境嵌入无线信道智能建模。采用本发明方法可捕捉建模环境‑信道非平稳和一致性，能够构建高精度无线信道模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114665998B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202210281015.4
申请日：2022-03-22
Applicant: 北京大学
IPC: H04B17/391 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公布了一种空时一致性下的三重非平稳无线通信信道建模方法，通过捕捉环境中的簇在空时域平滑一致的演进以及建模频率相关的路径增益，有机融合了具有低复杂度的参数法和高精确度的几何法，实现了平滑一致的簇演进、簇功率的软切换和频率相关的路径增益的有效建模，解决现有的信道模型无法对空时一致性下的信道空时频非平稳特性建模的难题，提高了构建信道模型的精确度和通用性。采用本发明方法构建的毫米波大规模MIMO高动态场景下的统计信道模型具有高准确性和简单易行的特点，能支撑通信和通感一体化系统的合理设计与性能分析，同时为无线通信网络系统级算法提供一个真实可靠的仿真验证平台。
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公开(公告)号：CN119788221A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411880046.7
申请日：2024-12-19
Applicant: 北京大学
IPC: H04B17/391 , H04L41/16 , G01S7/41 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公布了一种机器联觉赋能的多模态智能信道建模方法，属于无线通信技术领域，通过设计散射体识别算法，智能化解析并建模感知数据LiDAR点云与电磁传播散射体间的非线性映射关系，并构建多模态智能信道模型，包含簇的数量、距离、角度、时延和功率参数，有效捕捉无线通信环境‑信道非平稳和一致性，可为通信系统的算法设计与性能评估提供高精度的信道建模方案。
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公开(公告)号：CN118821608A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410949422.7
申请日：2024-07-16
Applicant: 北京大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/0985 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06V20/17
Abstract: 本发明公布了一种基于机器联觉的无人机对地路径损耗实时预测方法，包括：构建6G高动态无人机场景下的通信与多模态感知融合数据集；数据集包含多模态感知图像数据和无线信道数据即路径损耗；提取多模态感知图像中的环境特征；获取环境特征与路径损耗之间的映射关系，实现6G无人机对地场景下的实时路径损耗预测。本发明属于无线通信技术领域，所构建无人机场景下的实时路径损耗预测方法可用于无人机通信系统设计和优化，指导无人机网络规划和资源分配优化。
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公开(公告)号：CN114696932B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202210298647.1
申请日：2022-03-22
Applicant: 北京大学
IPC: H04B17/391 , H04W4/40 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公布了一种用于车联网通信的空时频非平稳无线通信信道建模方法，通过将车联网通信环境中的簇区分为静态簇和动态簇，并对车联网通信的收发端与动态簇的连续任意轨迹进行建模，使得在构建空时频非平稳车联网通信信道模型中考虑到车联网通信场景中的车流量密度VTD和车辆行驶轨迹VMT的特性，从而提高信道模型构建的精确度和通用性。采用本发明方法构建大规模MIMO毫米波车联网V2V统计信道模型，在空时频非平稳V2V信道模型构建中考虑了VTD和VMT对静态簇和动态簇的阵列演进和时间演进的影响，能够解决现有的V2V信道模型不能有机融合VTD、VMT和空时频非平稳建模的不足。
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公开(公告)号：CN114696932A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210298647.1
申请日：2022-03-22
Applicant: 北京大学
IPC: H04B17/391 , H04W4/40 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公布了一种用于车联网通信的空时频非平稳无线通信信道建模方法，通过将车联网通信环境中的簇区分为静态簇和动态簇，并对车联网通信的收发端与动态簇的连续任意轨迹进行建模，使得在构建空时频非平稳车联网通信信道模型中考虑到车联网通信场景中的车流量密度VTD和车辆行驶轨迹VMT的特性，从而提高信道模型构建的精确度和通用性。采用本发明方法构建大规模MIMO毫米波车联网V2V统计信道模型，在空时频非平稳V2V信道模型构建中考虑了VTD和VMT对静态簇和动态簇的阵列演进和时间演进的影响，能够解决现有的V2V信道模型不能有机融合VTD、VMT和空时频非平稳建模的不足。
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