基于栅瓣的近场宽带XL-MIMO系统的波束训练方法、系统及设备

    公开(公告)号:CN119921823A

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202510148873.5

    申请日:2025-02-11

    Abstract: 本发明公开了基于栅瓣的近场宽带XL‑MIMO系统的波束训练方法、系统及设备,涉及无线通信技术领域。本发明包括选择大于半波长的基站天线间距,激活对应的天线并将其连接至TTD元件;基于大于半波长的天线间距,设计栅瓣产生与覆盖机制,生成包含用户潜在范围区域的码本;利用基站依次发送码本内的导频信号以进行粗略搜索。本发明分两阶段搜索用户位置。粗略搜索阶段通过选择大于半波长的基站天线间距并计算TTD参数,在角度和距离维度上设计基于栅瓣的码本,从而确定多个潜在用户位置。精确搜索阶段则将天线间距恢复至半波长,并根据粗略搜索阶段的结果,精确识别增益最优的用户位置,从而获得最终的用户位置估计。

    一种面向NLOS环境的基于观测残差的EKF实现方法

    公开(公告)号:CN118444244A

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202410525934.0

    申请日:2024-04-29

    Abstract: 本发明公开了一种面向NLOS环境的基于观测残差的EKF实现方法,该方法利用每一步的先验位置估计值计算与基站之间的距离差,从而得到与观测值的残差,将残差值代替协方差矩阵进行滤波计算。同时为了缓解协方差矩阵的大幅度变化而带来的卡尔曼增益突变,根据当前时刻值与协方差的迹生成卡尔曼增益衰减因子,将衰减因子乘上对应时刻的卡尔曼增益进行滤波迭代,得到最终的位置估计。本发明从定位轨迹、均方根误差以及定位时间三个角度验证了所提方法的高精度和高稳定性,相对于传统的EKF方法,本发明的定位精度提高了61%。

    近场全向智能反射面辅助的通信感知一体化方法

    公开(公告)号:CN117614500A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311381534.9

    申请日:2023-10-24

    Abstract: 本发明提供一种近场全向智能反射面辅助的通信感知一体化方法,步骤如下:S1设计全向智能反射面系统模型,并分别计算近场全向智能反射面中的导向矢量,包括:均匀线性阵列、均匀平面阵列、通信用户以及感知目标之间的导向矢量;S2:采用导向矢量构建通信信号模型、感知信号模型;S3:提出一种双层迭代算法来设计全向智能反射面的透射和反射系数、发射信号的协方差矩阵、混合波束成形,使得感知性能达到最优;S4:计算两阶段导向矢量作为码本得到模拟波束,从而计算出数字波束。该方法针对近场中通信用户的信号传输和感知目标的探测,提出一种双层迭代算法以达到通感性能最优,提高探测感知目标的精度。

    基于迁移学习的下行MISO-OFDMA协作传输方法

    公开(公告)号:CN114389784B

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202210072264.2

    申请日:2022-01-21

    Abstract: 本发明是一种基于迁移学习的下行MISO‑OFDMA协作传输方法,包括步骤1:定义下行MISO‑OFDMA系统的关键参数;步骤2:利用深度Q网络在当前环境下训练当前智能体,为每个智能体构建一个深度Q网络即为多智能体深度Q网络,解决波束协作和资源分配问题;步骤3:以不同方案改变当前环境并提出一种迁移学习框架,所述迁移学习框架在新环境下通过步骤2中训练好的智能体的知识和新智能体的经验来训练新智能体;步骤4:动态调整波束成形协作和资源分配策略,以最大化所有用户的和速率。本发明可以有效地提升系统性能,加快神经网络的收敛速度,使新智能体更快更有效地适应新的网络环境。

    基于不完整信息的智能反射表面的干扰测试方法

    公开(公告)号:CN114124259B

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202110931314.3

    申请日:2021-08-13

    Abstract: 本发明公开基于不完整信息的智能反射表面的干扰测试方法,属于计算、推算或计数的技术领域。根据测试方已知的通信系统的信息及服务区内用户群构建下层优化模型约束集合;根据当前测试设备参数和所了解的智能反射表面构建上层优化模型约束集合;根据所得的上下层约束集合构建双层优化的测试方案决策模型,得到本轮测试的测试方案并预测通信系统接收到测试信号后的表现;观测通信系统在测试方案作用下的表现;在观测到的实际表现和预测结果相等时,结束试验,不相等则根据观测方式修改约束集合后重新生成测试方案,在不完全了解系统的情况下经过有限次试验后即可正确检测出干扰测试下的系统真实表现,具有测试过程快速准确的优点。

    一种可学习维特比与核速率信号检测方法

    公开(公告)号:CN115967470A

    公开(公告)日:2023-04-14

    申请号:CN202211482240.0

    申请日:2022-11-24

    Abstract: 本发明属于无线通信领域,具体的说,是一种可学习维特比与核速率信号检测方法。首先,通过收集通信的发送数据X与接收数据Y;其次,搭建CNN‑BiLSTM网络作为分类神经网络;对CNN‑BiLSTM网络进行训练,得到条件概率密度;然后,使用基于Akaike信息准则的混合高斯模型去拟合信道接收数据Y的分布或者通过自适应核密度估计方法获得边缘概率密度;最后,通过训练好的CNN‑BiLSTM神经网络和参数估计、非参数估计,学习传统基于模型的方法所依赖的信道未知状态。该方法能够在不考虑信道状态信息的情况下仍能保证信号检测的准确性,此外,与传统的维特比检测不同,该方法对信道状态信息的不确定性具有较高的鲁棒性。

    基于AE和Transformer的运动想象脑电信号分类方法

    公开(公告)号:CN115381466A

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202210960891.X

    申请日:2022-08-11

    Abstract: 本发明公开基于AE和Transformer的运动想象脑电信号分类方法,属于计算、推算或计数的技术领域。针对传统运动想象脑电识别系统不能精准提取出显著特征信号、提取出的特征信号含有冗余信息、分类准确率低等问题,采用基于深度学习的Transformer技术,在脑电信号已经经过信号预处理以及采用滤波器组共空间技术进行特征提取的基础之上,根据不同的权重矩阵参数,调整Transformer的网络结构,从而优化分类结果,提升分类准确率。同时,因为Transformer模型的复杂度较高,采用AE自编码器对特征向量进行降维处理后送入Transformer分类器,提升分类效率。

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