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公开(公告)号：CN114785388B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202210424206.1
申请日：2022-04-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/0452 , H04B7/0426
Abstract: 本发明实例提出一种智能全向面辅助的多用户大规模SIMO上行M阶调制加权和速率优化方法。本发明实例针对直射径被遮挡场景下的多用户大规模SIMO上行M阶调制通信的特点，同时考虑了用户侧的发射功率限制以及智能全向面器件单元所需满足的约束条件，通过联合优化用户侧的波束赋形、智能超表面的反射系数与透射系数以改善系统上行加权和速率。本发明实例提出一种基于流形优化以及梯度下降法的算法对用户侧的波束赋形、智能超表面的反射系数与透射系数矩阵进行联合优化，能够有效地提升在直射径被遮挡场景下的多用户大规模SIMO上行M阶调制加权和速率，同时降低优化问题求解与物理层实现的复杂度。
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公开(公告)号：CN114785388A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210424206.1
申请日：2022-04-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/0452 , H04B7/0426
Abstract: 本发明提出一种智能全向面辅助的多用户大规模SIMO上行M阶调制加权和速率优化方法。本发明针对直射径被遮挡场景下的多用户大规模SIMO上行M阶调制通信的特点，同时考虑了用户侧的发射功率限制以及智能全向面器件单元所需满足的约束条件，通过联合优化用户侧的波束赋形、智能超表面的反射系数与透射系数以改善系统上行加权和速率。本发明提出一种基于流形优化以及梯度下降法的算法对用户侧的波束赋形、智能超表面的反射系数与透射系数矩阵进行联合优化，能够有效地提升在直射径被遮挡场景下的多用户大规模SIMO上行M阶调制加权和速率，同时降低优化问题求解与物理层实现的复杂度。
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公开(公告)号：CN114785387A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210425553.6
申请日：2022-04-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/0452
Abstract: 本发明提出一种智能全向面辅助的多用户大规模MISO下行加权和速率优化算法。本发明针对直射径被遮挡场景下的多用户大规模MISO通信的特点，同时考虑了基站侧的发射功率限制以及智能全向面器件单元所需满足的约束条件，通过联合优化基站侧的功率分配、智能超表面的反射系数与透射系数以改善系统下行加权和速率。本发明提出一种基于分式规划以及极大化极小方法的算法对基站侧的功率分配、智能超表面的反射系数与透射系数矩阵进行联合优化，能够有效地提升在直射径被遮挡场景下的多用户大规模MISO下行加权和速率，同时降低优化问题求解与物理层实现的复杂度。
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公开(公告)号：CN114785387B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202210425553.6
申请日：2022-04-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/0452
Abstract: 本发明实例提出一种智能全向面辅助的多用户大规模MISO下行加权和速率优化算法。本发明实例针对直射径被遮挡场景下的多用户大规模MISO通信的特点，同时考虑了基站侧的发射功率限制以及智能全向面器件单元所需满足的约束条件，通过联合优化基站侧的功率分配、智能超表面的反射系数与透射系数以改善系统下行加权和速率。本发明实例提出一种基于分式规划以及极大化极小方法的算法对基站侧的功率分配、智能超表面的反射系数与透射系数矩阵进行联合优化，能够有效地提升在直射径被遮挡场景下的多用户大规模MISO下行加权和速率，同时降低优化问题求解与物理层实现的复杂度。
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