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公开(公告)号：CN116488684B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310472139.5
申请日：2023-04-26
Applicant: 南通大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/08
Abstract: 本公开涉及一种超大规模MIMO天线系统中可视区域的识别方法、装置、计算机设备和存储介质。包括：获取用户终端所在位置；根据超大规模MIMO天线系统覆盖的位置区域与天线阵列可视区域的关联关系，确定与所述终端所在的位置相匹配的可视区域；其中，所述关联关系来源于优化数据集，所述优化数据集为对原始数据集按照分配比例分配用于区域探测的信标用户和用于边界细化的信标用户；其中所述分配比例随着优化数据集优化过程中信标用户的数量的增加而减小。本公开实施例采用自适应调整分配比例的方法有助于提高VR识别的准确率。
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公开(公告)号：CN116232496A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310313194.X
申请日：2023-03-28
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
IPC: H04B17/30 , H04L43/16 , H04B17/391 , H04B7/0413
Abstract: 本发明提供了一种限定信标间距的超大规模MIMO可视区域识别方法，属于无线通信多天线传输技术领域。解决了超大规模MIMO系统中，当信标数量较少时，如何优化选取信标位置使得用户可视区域识别准确率提升的问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1、建立位置‑VR数据集S；步骤2、设置信标用户位置间距的上界限Dmax和下界限Dmin；步骤3、从S中选取少量位置‑VR数据作为初始元素构成信标用户集B；步骤4、每次从S中选取一个满足与B中所有信标位置距离均在[Dmin,Dmax]范围内的数据s；步骤5、重复执行步骤4，循环迭代，每次为集合B扩展一个元素；步骤6、得到位置区域‑VR数据集步骤7、获得对应的VR信息标签。本发明的有益效果为：可在超大规模MIMO阵列中对基于用户位置信息识别可视区域的方法进行优化。
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公开(公告)号：CN111162845A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN202010039118.0
申请日：2020-01-14
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
IPC: H04B13/02 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种海域视距信道生成方法，通过参数设定、射线传播类型判别、公式改写、散射区域生成、接收端的高度变化、参数计算、信道生成等步骤实现海域视距信道生成，其优点是将经过统计的多条到达路径的信道参数带入到信道生成模块，形成海域视距信道。利用随机射线追踪方法来假设诸如海浪变化等实际复杂因素以提高生成信道的精确度，降低了生成信道的复杂度，增强射线追踪方法的适用性，从而生成更符合实际情况的海域视距信道。
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公开(公告)号：CN117177326A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311074045.9
申请日：2023-08-24
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
IPC: H04W40/20 , H04W40/22 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种XL‑MIMO系统中细化VR边界的信标用户选取方法，包括：从候选用户集A中随机选取部分用户构成最初的信标用户集B，根据距离关系由B得到A中其余用户VR标签的估计值；根据VR标签将B中所有用户分成若干个互不重合的子集，使每个子集对应一个估计出的VR区域，计算每个VR区域的坐标中心点，以及区域内信标点离中心点最远的距离；若A中某一用户到任一VR区域中心点的距离小于，且其VR标签估计值与该区域的VR标签不同，则该用户可作为细化VR边界的信标用户加入B；重复以上过程，直至选出所有信标用户。利用本发明选取信标用户，有效解决了XL‑MIMO系统VR识别时因边界信标用户过少而导致VR识别效率低下等问题，使信标用户分布结构更加合理化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119402058A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411342675.4
申请日：2024-09-25
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
IPC: H04B7/185 , H04B7/06 , H04B17/391
Abstract: 本申请涉及一种系留无人机通信系统容量优化方法、装置和计算机设备。该方法包括：建立系留无人机通信系统模型和系留无人机信道模型；生成以波束成形矩阵和流体天线位置矩阵为输入、系留无人机通信系统容量为输出的系留无人机通信系统容量优化模型；将系留无人机通信系统容量优化模型分解为波束成形矩阵优化模型和流体天线位置矩阵优化模型；基于迫零算法和粒子群算法对波束成形矩阵优化模型和流体天线位置矩阵优化模型进行求解，并输入系留无人机通信系统容量优化模型，获得系留无人机通信系统的最优系统容量。采用本方法能够解决系留无人机通信系统容量优化问题，提升系统容量。
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公开(公告)号：CN116488684A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310472139.5
申请日：2023-04-26
Applicant: 南通大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/08
Abstract: 本公开涉及一种超大规模MIMO天线系统中可视区域的识别方法、装置、计算机设备和存储介质。包括：获取用户终端所在位置；根据超大规模MIMO天线系统覆盖的位置区域与天线阵列可视区域的关联关系，确定与所述终端所在的位置相匹配的可视区域；其中，所述关联关系来源于优化数据集，所述优化数据集为对原始数据集按照分配比例分配用于区域探测的信标用户和用于边界细化的信标用户；其中所述分配比例随着优化数据集优化过程中信标用户的数量的增加而减小。本公开实施例采用自适应调整分配比例的方法有助于提高VR识别的准确率。
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公开(公告)号：CN119743765A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411950165.5
申请日：2024-12-27
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
Abstract: 本申请涉及一种基于路径簇的信道角度地图构建方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：将目标场景中的通信覆盖区域映射为平面地图；从平面地图的网格点集中选取预设数量的采样点，并测量每个采样点的多路径角度数据；在每个采样点内对多路径角度数据进行聚类分析并得到属于各采样点的路径簇；基于各采样点的路径簇进行角度特征提取，得到各采样点的多维角度特征量；针对各采样点的多维角度特征量采用空间插值算法预测网格点集中非采样点的多维角度特征量；结合采样点和非采样点的多维角度特征量构建信道角度地图。采用本方法能够简化计算流程得到信道角度地图，更好地实现收发端的波束扫描、波束调度以及波束码本设计。
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公开(公告)号：CN111224911A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010028329.4
申请日：2020-01-10
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于盲均衡辅助深度学习的方法，属于通信领域，其包括如下步骤：采样，对接收到的调制信号采样，将采样好的信号送入盲均衡器；均衡，分别用多种步长对接收信号进行均衡；检查清除，对均衡后的信号数据进行检查，清除均衡失败的空数据；识别学习，将全部成功均衡的数据送到深度学习网络中，提取数据中的隐含信息，利用隐含信息对均衡后的信号加以识别。本发明还公开了基于上述方法的系统，其包括均衡模块和深度学习模块，所述均衡模块和深度学习模块双向形成传输链路。本发明的优点在于：通过利用盲均衡的方法，先对接收信号均衡，然后用深度学习网络采集潜在信息加以识别，提高了对未知信号的识别准确率。
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公开(公告)号：CN109714776A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201910017095.0
申请日：2019-01-08
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
IPC: H04W16/14 , H04W16/28 , H04W72/04 , H04W4/021 , H04B17/382 , H04B7/0456 , H04B7/0408
Abstract: 本发明公开了一种用于海域长距覆盖的混合多址接入方法，先根据上报位置信息判断同一波束覆盖下是否存在多用户分离问题，接着通过距离域分离度、角度域分离度等参数确定各用户多址方式的最优划分，最后提出相应的最优资源分配方案。本发明的优点：有效解决了海域长距离同一波束覆盖下多用户接收信号相互干扰的问题，提高了资源利用率。
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