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公开(公告)号：CN116132242B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310144579.8
申请日：2023-02-07
Applicant: 北京理工大学 , 中国电子科技集团公司电子科学研究院
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开一种基于幅值均衡的通感融合性能优化方法，属于感知通信一体化领域。本发明以DFT‑s‑OFDM波形为基础，并对DFT‑s‑OFDM波形进行幅值均衡处理，通过幅值均衡，改变DFT‑s‑OFDM波形的频域幅值特性，调整符号间的相关性，实现高效的感知性能与通信性能的联合提升，提高DFT‑s‑OFDM波形的感知精度性能。本发明通过幅值均衡，DFT‑s‑OFDM频域波形更加平滑，减弱噪声增强的影响，提高DFT‑s‑OFDM波形的感知性能；同时提高DFT‑s‑OFDM波形相邻数据间的相关性，有效降低峰均比，实现感知性能与通信性能的同步提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116156516B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202310167485.2
申请日：2023-02-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于叠加传输的无人机蜂群神经网络传输方法，属于通信领域。本发明通过确定无人机蜂群网络架构；基于第一层无人机对环境进行感知，感知信号传递、合并、再传递，中心无人机节点接收信号，并做出决策，构建无人机蜂群神经网络，通过损失函数得到优化的无人机蜂群神经网络。本发明利用神经网络与无线多址接入的相似性，在无人机蜂群网络基础上，构建一个多址通信技术和神经网络技术结合的统一网络架构，并引入空中信号叠加处理技术，提高无人机蜂群网络信号检测效率，实现通信与空中信号处理联合优化的端到端网络模型，减少与检测目标无关的冗余信号对带宽的占用，解决无人机蜂群网络检测系统中传输带宽不足问题。
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公开(公告)号：CN117914329A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202310762353.4
申请日：2023-06-26
Applicant: 北京理工大学 , 中国人民解放军32802部队
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明公开的一种基于非正则校验矩阵LDPC译码器优化方法，属于LDPC软判决译码领域。本发明实现方法为：根据对不同行秩或列秩大小对消耗时钟最高行或最高列并行、其余行或列串行的译码器结构，实现对译码器结构优化，避免处理节点之间存在路由拥塞，在达到全并行译码器相同吞吐量的情况下，提高译码器的资源利用率，减少对节点数量、便于译码器的紧凑布局和布线；此外本发明还采用基于最大化互信息的低比特非均匀量化方法，对输入信号进截位量化，通过分幅处理实现低比特量化下的信息量提高，减少量化对译码器带来的性能损失，并与信号幅值软信息直接初始化方式协同提高译码器的资源利用率，减少对节点数量、便于译码器的紧凑布局和布线。
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公开(公告)号：CN116132242A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310144579.8
申请日：2023-02-07
Applicant: 北京理工大学 , 中国电子科技集团公司电子科学研究院
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开一种基于幅值均衡的通感融合性能优化方法，属于感知通信一体化领域。本发明以DFT‑s‑OFDM波形为基础，并对DFT‑s‑OFDM波形进行幅值均衡处理，通过幅值均衡，改变DFT‑s‑OFDM波形的频域幅值特性，调整符号间的相关性，实现高效的感知性能与通信性能的联合提升，提高DFT‑s‑OFDM波形的感知精度性能。本发明通过幅值均衡，DFT‑s‑OFDM频域波形更加平滑，减弱噪声增强的影响，提高DFT‑s‑OFDM波形的感知性能；同时提高DFT‑s‑OFDM波形相邻数据间的相关性，有效降低峰均比，实现感知性能与通信性能的同步提升。
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公开(公告)号：CN116527105A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310422827.0
申请日：2023-04-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B7/185 , H04W72/0446 , H04W72/044 , H04W72/1273 , H04W72/50 , H04W84/06
Abstract: 本发明公开的一种基于跨时隙调度的卫星数据下载时间最小化方法，属于卫星通信领域。本发明实现方法为：将通信时间窗口均匀划分为多个时隙；在此基础上，在能量约束下建立并求解最小下载时间上下界均值限制下的吞吐量最大化问题，判断是否能在该时间内完成卫星数据量的下载，并进一步以二分搜索的方式凸优化迭代更新最小下载时间上下界直至收敛，从而得到最小下载时间，并得到达到该最小下载时间的下载时隙选择及各个时隙的能量分配结果，提高卫星下载时间与能量的利用效率，从而减少卫星数据下载所需要连接地面站的时间，实现动态卫星信道和能量获取下的在轨数据高效下载。本发明还具有可行域更大、不涉及星间数据传输等优点。
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公开(公告)号：CN116156516A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310167485.2
申请日：2023-02-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于叠加传输的无人机蜂群神经网络传输方法，属于通信领域。本发明通过确定无人机蜂群网络架构；基于第一层无人机对环境进行感知，感知信号传递、合并、再传递，中心无人机节点接收信号，并做出决策，构建无人机蜂群神经网络，通过损失函数得到优化的无人机蜂群神经网络。本发明利用神经网络与无线多址接入的相似性，在无人机蜂群网络基础上，构建一个多址通信技术和神经网络技术结合的统一网络架构，并引入空中信号叠加处理技术，提高无人机蜂群网络信号检测效率，实现通信与空中信号处理联合优化的端到端网络模型，减少与检测目标无关的冗余信号对带宽的占用，解决无人机蜂群网络检测系统中传输带宽不足问题。
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