一种基于多载波的自主变参通信方法及系统

    公开(公告)号:CN119854950A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202510345305.4

    申请日:2025-03-24

    Abstract: 本发明属于无线通信技术领域,公开了一种基于多载波的自主变参通信方法及系统。本发明中通信双方进行频谱感知,筛选出空闲信道并划分为若干个子信道;将多载波信号通信频段的中心频点写入特征参数集,通信双方基于特征参数集建立双向通信链路;通信双方根据变参时长进行变参通信,每次变参通信中,更新特征参数集,写入新的多载波信号通信频段的中心频点、各子信道对应的子载波的频段信息以及配置信息;通信双方基于特征参数集发送并接收包含导频序列的多载波信号,并基于导频序列计算得到子载波的误比特率;通信双方交互误比特率信息,并结合特征参数集配置各个子载波,实现变参通信。本发明能够显著提高无线通信系统的可靠性。

    一种基于多智能体深度强化学习的5G基站光储微电网系统调度方法

    公开(公告)号:CN115459359B

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202211025661.0

    申请日:2022-08-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体深度强化学习的5G基站光储微电网系统调度方法,本发明步骤如下:首先将微电网引入5G基站中建立系统模型,之后为5G基站的负载建立数学模型,先通过智能反射表面(RIS)增强基站的发射信号,再将5G基站光储微电网储能调度问题描述为马尔科夫决策过程(MDP),不同的5G基站光储微电网之间可以进行能量共享,以多个5G基站光储微电网系统调度模型为状态空间,以每个基站的储能充放电、不同基站之间可以进行能量交换为动作空间,通过对电价、负荷量等数据和探索性策略对神经网络参数不断进行训练,并获得最优的储能调度策略,最终降低基站的运营成本。

    针对绿色无线网状网流量领域的GNN基站关联方法、系统

    公开(公告)号:CN117580107B

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202311419825.2

    申请日:2023-10-30

    Abstract: 本发明公开了针对绿色无线网状网流量领域的GNN基站关联方法、系统,将大时间、空间尺度的绿色无线网络流量时间序列分割成小时间、空间尺度的、动态异构的子集;将该子集经过第一步表征后得到动态的异构二部图,再利用第二步表征的边处理、设备标签选取、编码和优选的特征工程,获得边定义文件和节点定义文件,得到静态同构二部图;利用静态同构二部图对图神经网络进行训练,完成关联基站索引的下游任务的预测。本发明可同时提高绿色无线网流量预测的准确率与减少无线资源分配策略评估时间,并可推广至含有N个基站与M个设备的无线网状网配置以及更长的流量时间序列。

    一种反馈受限下RIS辅助的通信系统下行传输方法及装置

    公开(公告)号:CN117119498B

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311369256.5

    申请日:2023-10-23

    Abstract: 本发明公开了一种反馈受限下RIS辅助的通信系统下行传输方法及装置,其方法包括:获取目标通信系统中基站到RIS节点、RIS节点到用户终端、基站到用户终端的信道状态信息;基于获取的信道状态信息,采用信道增益优先准则对基站的发射天线进行选择;在反馈受限条件下,对RIS节点和选择的发射天线到用户终端的信道状态信息进行量化;基于量化结果,计算系统下行传输有效速率;在基站的发射功率受限条件下,以RIS节点的相位为约束,以RIS节点的相移矩阵、选择的发射天线的数量和波束赋形向量为变量,构建系统下行传输有效速率最大化问题并求解,基于求解结果进行目标通信系统的下行传输;本发明的复杂度低且能够有效提高系统下行传输有效速率。

    一种有源可重构智能表面辅助的WPC能耗优化方法

    公开(公告)号:CN116567792B

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310770014.0

    申请日:2023-06-28

    Abstract: 本发明公开了一种有源可重构智能表面辅助的WPC能耗优化方法,在物联网设备最小传输速率、总传输时间和ARIS最大振幅约束条件下,构建联合优化时间资源、发射功率和ARIS反射系数的系统总能耗最小化问题。将所构建的系统总能耗最小化问题分解为三个子问题,并通过交替优化时间资源、混合接入点发射功率和ARIS反射系数迭代求解,直至ARIS辅助的WPC系统能耗收敛,获得优化后的时间资源、混合接入点发射功率和ARIS反射系数。本发明相比于传统无源可重构智能表面和传统无可重构智能表面,该能耗优化方法可以获得一种使得WPC系统总能耗达到更小的前景方案。

    一种基于载波选择的多载波物理层密钥生成方法及其系统

    公开(公告)号:CN116668025B

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310958969.9

    申请日:2023-08-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于载波选择的多载波物理层密钥生成方法,属于无线通信技术领域,包括以下步骤:S1、载波选择过程:通信双方根据通信频段和子载波数量将无线信道划分为多个子信道;通信双方对各个子信道进行频谱感知,选择出本地空闲子信道并通过控制信道发送给对方,融合得到公共空闲子信道;通信双方在公共空闲子信道对应的子载波发送导频训练序列,计算各个公共空闲子信道的接收信噪比并以此进行排序筛选,选择出本地子载波;然后通过控制信道互相发送给对方,融合得到公共子载波;S2、密钥生成过程。相比于现有物理层密钥生成方法,本发明利用多载波能有效提高物理层密钥的生成速率,同时借助子载波选择能降低物理层密钥的不一致率。

    一种基于外部时钟的自主变参通信同步方法及系统

    公开(公告)号:CN116527078B

    公开(公告)日:2023-09-26

    申请号:CN202310802058.7

    申请日:2023-07-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于外部时钟的自主变参通信同步方法及系统,属于无线通信技术领域。该方法包括:首先,通信双方获取同一外部时钟源信号,据此对本地时间进行校正;其次,通信呼叫方通过呼叫应答机制与通信应答方自主建立双向通信链路;然后,通信双方进入自主变参通信阶段,根据同步时钟改变各自的系统发送和接收参数;与此同时,通信双方实时比较变参时刻的时间差值,在差值大于预设阈值时校正本地时钟,保持双方本地时钟的一致性。本发明提出的方法能够降低通信双方变参时刻的同步误差,在实现变参通信抗干扰的同时保持传输可靠性。

    一种多业务网络资源分配方法

    公开(公告)号:CN113709885B

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202111184662.5

    申请日:2021-10-12

    Abstract: 本发明公开一种多业务网络资源分配方法,在满足业务b传输速率要求及所添加限制条件的前提下,以业务a的传输时延最小为优化目标,优化求解预构建的业务a的传输总时延函数,构建面向业务a的网络切片;计算满足业务b传输速率要求及所添加限制条件的发送终端s2接入网带宽和接收终端d2接入网带宽,将分配核心网带宽Ca后的核心网总带宽作为业务b的核心网带宽Cb,构建面向业务b的网络切片;根据面向业务a的网络切片和面向业务b的网络切片对网络资源进行分配,本发明显著降低传输时延。

    一种有源可重构智能表面辅助的WPC能耗优化方法

    公开(公告)号:CN116567792A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310770014.0

    申请日:2023-06-28

    Abstract: 本发明公开了一种有源可重构智能表面辅助的WPC能耗优化方法,在物联网设备最小传输速率、总传输时间和ARIS最大振幅约束条件下,构建联合优化时间资源、发射功率和ARIS反射系数的系统总能耗最小化问题。将所构建的系统总能耗最小化问题分解为三个子问题,并通过交替优化时间资源、混合接入点发射功率和ARIS反射系数迭代求解,直至ARIS辅助的WPC系统能耗收敛,获得优化后的时间资源、混合接入点发射功率和ARIS反射系数。本发明相比于传统无源可重构智能表面和传统无可重构智能表面,该能耗优化方法可以获得一种使得WPC系统总能耗达到更小的前景方案。

    一种IRS辅助的空移键控调制系统的相移优化方法

    公开(公告)号:CN115412141B

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202210991250.0

    申请日:2022-08-18

    Abstract: 本发明属于无线通信技术领域,具体涉及一种IRS辅助的空移键控调制系统的相移优化方法。本发明的方案是,通信系统包含具有Nt个发射天线的发射端,由N个反射元组成的智能反射表面,具有一条天线的接收端,发射端在一个时刻中选择激活单个发射天线通过IRS将传递的索引信息发送到接收端。本发明以最小化联合差错概率上限为目标构建IRS相移优化模型,在优化模型过程中,采用连续凸近似的方法,把非凸问题通过一阶泰勒展开转化成凸问题进行求解。本发明较于传统方案降低了传输差错概率,并且可以获得更高的分集增益,极大降低了优化复杂度。

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