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公开(公告)号：CN110430577B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201910724873.X
申请日：2019-08-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时间相关性的无人机基站群组部署方法。在所述方法中，地面基站的覆盖盲区作为无人机基站群组覆盖的目标区域，根据目标区域的环境参数(位置、大小、建筑物平均高度)确定无人机基站群组的部署位置和部署范围。由于无人机基站传输时，三维空间信道中视距和非视距链路之间的转换及障碍物的遮挡情况的变化导致了链路状况波动，瞬时速率不再能准确表征网络的平均速率，因此引入时间相关性，并获取大尺度时间的网络性能。具体地，用干扰相关系数度量时间相关性，用联合覆盖率表征大尺度时间的网络性能，根据联合覆盖率随无人机基站群组的部署高度和群内无人机基站数量的变化关系，确定最优的部署高度和无人机基站的数量。
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公开(公告)号：CN110430584B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910720589.5
申请日：2019-08-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种毫米波网络中非活跃用户的上行多波束初始接入方法。具体的，非活跃用户发送上行参考信号进行全向波束扫描，小站侧收集各个用户的SINR信息并建立波束对信息记录表，保存SINR值最大的两个波束对的相关信息；宏站接收控制范围内小站的波束对信息记录表并判决非活跃用户的最优波束对和次优波束对，将最优波束对信息告知小站和用户进行波束对连接；无线链路失败检测并利用次优波束对进行快速波束恢复，若仍无法满足链路性能需求，由下一次波束扫描的最优波束对恢复波束连接。本发明分析了波束扫描周期、小站密度、用户速率对初始接入性能的影响，通过和现有波束初始接入方法比较验证初始接入性能增益。
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公开(公告)号：CN110401964B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201910724874.4
申请日：2019-08-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W24/06 , H04W52/22 , H04B7/0456
Abstract: 本发明提出了一个名为UcnNet的深度残差网络，拟合以用户为中心网络(UCN)下实数域的加权最小均方误差(WMMSE)算法。具体地，为了有效地管理UCN中的耦合干扰，推导多小区协作下基于WMMSE的实数域功率控制算法，用于产生接近系统总容量最优的训练标签；然后输入多级残差结构、批归一化层的网络进行训练，输出通过满足功率约束的激活函数，给定输入信道信息，预测各基站发射功率。UcnNet训练完成后，在输入全局信道信息的情况下，通过较少的计算可以产生与WMMSE类似的输出。实验仿真结果展示了UcnNet的高度拟合能力，拟合效率可达97.68％，同时实现了超过WMMSE迭代算法100倍的效率提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110430577A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910724873.X
申请日：2019-08-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时间相关性的无人机基站群组部署方法。在所述方法中，地面基站的覆盖盲区作为无人机基站群组覆盖的目标区域，根据目标区域的环境参数(位置、大小、建筑物平均高度)确定无人机基站群组的部署位置和部署范围。由于无人机基站传输时，三维空间信道中视距和非视距链路之间的转换及障碍物的遮挡情况的变化导致了链路状况波动，瞬时速率不再能准确表征网络的平均速率，因此引入时间相关性，并获取大尺度时间的网络性能。具体地，用干扰相关系数度量时间相关性，用联合覆盖率表征大尺度时间的网络性能，根据联合覆盖率随无人机基站群组的部署高度和群内无人机基站数量的变化关系，确定最优的部署高度和无人机基站的数量。
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公开(公告)号：CN110430584A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910720589.5
申请日：2019-08-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种毫米波网络中非活跃用户的上行多波束初始接入方法。具体的，非活跃用户发送上行参考信号进行全向波束扫描，小站侧收集各个用户的SINR信息并建立波束对信息记录表，保存SINR值最大的两个波束对的相关信息；宏站接收控制范围内小站的波束对信息记录表并判决非活跃用户的最优波束对和次优波束对，将最优波束对信息告知小站和用户进行波束对连接；无线链路失败检测并利用次优波束对进行快速波束恢复，若仍无法满足链路性能需求，由下一次波束扫描的最优波束对恢复波束连接。本发明分析了波束扫描周期、小站密度、用户速率对初始接入性能的影响，通过和现有波束初始接入方法比较验证初始接入性能增益。
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公开(公告)号：CN110401964A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910724874.4
申请日：2019-08-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W24/06 , H04W52/22 , H04B7/0456
Abstract: 本发明提出了一个名为UcnNet的深度残差网络，拟合以用户为中心网络(UCN)下实数域的加权最小均方误差(WMMSE)算法。具体地，为了有效地管理UCN中的耦合干扰，推导多小区协作下基于WMMSE的实数域功率控制算法，用于产生接近系统总容量最优的训练标签；然后输入多级残差结构、批归一化层的网络进行训练，输出通过满足功率约束的激活函数，给定输入信道信息，预测各基站发射功率。UcnNet训练完成后，在输入全局信道信息的情况下，通过较少的计算可以产生与WMMSE类似的输出。实验仿真结果展示了UcnNet的高度拟合能力，拟合效率可达97.68％，同时实现了超过WMMSE迭代算法100倍的效率提升。
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公开(公告)号：CN110430542B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201910721824.0
申请日：2019-08-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种面向无人机站点群组网的快速波束跟踪机制。具体的，用户通过上行波束扫描选择最优波束对与无人机群组建立波束对连接，并将次优波束对作为备份波束对；随着无人机站点和用户的移动，若原服务波束对和备份波束对都无法满足链路性能需求，用户对原服务波束对进行分层的两次波束跟踪；若原服务波束对两次波束跟踪结果仍无法满足波束对链路性能要求，用户对原备份波束对进行分层的两次波束跟踪。本发明的快速波束跟踪方法中增加了快速波速恢复过程，并且基于先前的波束跟踪结果来调整波束跟踪地区，与基于IEEE 802.11ay协议中的波束跟踪方法相比，在保证波束链路性能的同时减少了波束跟踪开销。
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公开(公告)号：CN110430542A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910721824.0
申请日：2019-08-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种面向无人机站点群组网的快速波束跟踪机制。具体的，用户通过上行波束扫描选择最优波束对与无人机群组建立波束对连接，并将次优波束对作为备份波束对；随着无人机站点和用户的移动，若原服务波束对和备份波束对都无法满足链路性能需求，用户对原服务波束对进行分层的两次波束跟踪；若原服务波束对两次波束跟踪结果仍无法满足波束对链路性能要求，用户对原备份波束对进行分层的两次波束跟踪。本发明的快速波束跟踪方法中增加了快速波速恢复过程，并且基于先前的波束跟踪结果来调整波束跟踪地区，与基于IEEE 802.11ay协议中的波束跟踪方法相比，在保证波束链路性能的同时减少了波束跟踪开销。
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