一种毫米波MIMO频率选择性信道估计方法

    公开(公告)号:CN117014258A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202311069563.1

    申请日:2023-08-23

    Abstract: 本发明公开了一种毫米波MIMO频率选择性信道估计方法,包括构建毫米波MIMO频率选择性信道模型,表示为紧凑的矩阵形式;基于毫米波MIMO频率选择性信道的稀疏结构,将信道估计问题表征为稀疏重构问题;利用压缩感知的思想求取重构问题的最优解,并计算出信道估计值。本发明有效的提高了稀疏信道索引估计的准确度,从而提升了信道估计的性能,使其性能相比传统的基于压缩感知的毫米波信道估计技术得到大幅提升。

    方向调制中混合中继的RIS相移矩阵和波束成形联合优化方法

    公开(公告)号:CN117478185A

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202311466829.6

    申请日:2023-11-06

    Abstract: 本发明公开了一种方向调制中混合中继的RIS相移矩阵和波束成形联合优化方法,首先建立具有全双工恶意攻击者的混合中继的RIS辅助方向调制系统模型,并构建系统安全速率最大化问题;随后在交替迭代的结构下对变量进行优化,固定混合中继的RIS相移矩阵和发射波束成形向量,根据Rayleigh‑Ritz定理优化接收波束成形向量;固定混合中继的RIS相移矩阵和接收波束成形向量,基于Dinkelbach算法优化发射波束成形向量;固定发射和接收波束成形向量,基于相位对齐和拉格朗日乘子法优化混合中继的RIS相移矩阵;交替更新接收波束成形向量、发射波束成形向量和混合中继的RIS相移矩阵,直至接收前后系统安全速率之差绝对值小于设定阈值。本发明提升了系统的安全性能。

    一种基于深度学习的无人机系统电磁环境特征提取方法

    公开(公告)号:CN118627002A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410665997.6

    申请日:2024-05-27

    Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的无人机系统电磁环境特征提取方法,该方法结融合了一致性正则化和伪标签技术,旨在提高无人机信号分类的准确性,该方法特别适用于标注数据稀缺的情况,通过利用未标注数据的内在分布特征来增强有限的标注数据。在训练过程中该方法关注两部分损失函数,对部分有标注数据计算监督损失,对剩余无标注数据计算无监督损失,在神经网络反向传播过程中,这两部分损失函数都参与模型参数的更新优化。这种结合有标注和无标注数据的半监督学习方法,可以有效提升模型在无人机信号分类任务上的精度,特别适用于标注数据稀少的实际应用场景。

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