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公开(公告)号：CN111654456B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202010519889.X
申请日：2020-06-09
Applicant: 江南大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , H04B7/0456
Abstract: 本发明涉及一种基于降维分解的毫米波大规模MIMO角域信道估计方法及装置,包括：建立毫米波大规模MIMO系统收发信号与三维信道矩阵的系统模型；将所述系统模型转换成二维模型，得到接收端的接收角和发送端的发射角的二维角域模型，对所述二维角域模型进行奇异值分解得到信号子空间和噪声子空间的正交投影矩阵；利用毫米波大规模MIMO系统的角度域稀疏性，将接收端的接收角和发送端的发射角分布在多点均匀网格上，求出初始支撑集，再构造离网误差的优化公式，通过逐步逼近的方法实现方位和俯仰角度的精确估计值；根据所述方位和俯仰角度的精确估计值重新构造阵列流型矩阵，估计路径增益矩阵。本发明在降低算法复杂度的同时提高了估计的精度。
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公开(公告)号：CN109560886B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201910090853.1
申请日：2019-01-30
Applicant: 江南大学 , 中科怡海高新技术发展江苏股份公司
IPC: H04B17/391 , H04W16/22
Abstract: 本发明公开了一种随机多指数衰减模型建立方法及其应用，属于无线通信技术领域。通过本发明提供的一种随机多指数衰减模型的建立方法建立的模型适合面向未来室内微微蜂窝通信中，其考虑到无线信号在室内超短距离传输过程中会涉及到的反射，散射等特性，以及信号多簇到达现象，将每个簇内每个到达径的功率增益看成随时延bin增长而衰减的指数衰减函数。与单指数衰减模型相比，更能贴近测量数据，且更符合物理解释，当通信传播中存在多个明显的尖锐脉冲(到达簇)时，多指数衰减模型能够准确描述；此外，能够判断簇的确切到达位置。
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公开(公告)号：CN109743086A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910167502.6
申请日：2019-03-06
Applicant: 江南大学
IPC: H04B7/0413 , H04L25/02
Abstract: 本发明提供一种大规模MIMO系统的信道估计方法，随着天线数目的增加，其计算复杂度不会变得更加复杂，进而可以利用现有设备完成大规模MIMO系统的信道估计。其包括步骤：S1：根据MIMO系统模型利用接收信号向量r构造样本协方差矩阵 S2：基于所述样本协方差矩阵 采用FSCAPI子空间追踪算法求解所述信号子空间RS；S3：利用导频序列Φ求得基于导频的信道增益矩阵的初始估计 S4：利用所述信号子空间RS和所述信道增益矩阵的初始估计 对模糊矩阵Ej进行求解；S5：基于所述信号子空间RS、所述模糊矩阵Ej和所述信道增益矩阵的初始估计 利用ILSP算法对所述信道增益矩阵的初始估计 进行重新估计，得到信道增益矩阵的最终估计
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公开(公告)号：CN111654456A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010519889.X
申请日：2020-06-09
Applicant: 江南大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , H04B7/0456
Abstract: 本发明涉及一种基于降维分解的毫米波大规模MIMO角域信道估计方法及装置,包括：建立毫米波大规模MIMO系统收发信号与三维信道矩阵的系统模型；将所述系统模型转换成二维模型，得到接收端的接收角和发送端的发射角的二维角域模型，对所述二维角域模型进行奇异值分解得到信号子空间和噪声子空间的正交投影矩阵；利用毫米波大规模MIMO系统的角度域稀疏性，将接收端的接收角和发送端的发射角分布在多点均匀网格上，求出初始支撑集，再构造离网误差的优化公式，通过逐步逼近的方法实现方位和俯仰角度的精确估计值；根据所述方位和俯仰角度的精确估计值重新构造阵列流型矩阵，估计路径增益矩阵。本发明在降低算法复杂度的同时提高了估计的精度。
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公开(公告)号：CN109245804B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201810979928.7
申请日：2018-08-27
Applicant: 江南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种基于雅可比迭代的大规模MIMO信号检测方法，属于无线通信技术领域。所述方法包括将矩阵求逆过程转化为矩阵乘法和矩阵加法的迭代过程，并利用梯度算法和整体校正加速法，分别为雅可比算法提供搜索方向及确定迭代方程的校正系数。本发明通过采用改进后的雅可比迭代法对高维矩阵求逆过程进行估计，将矩阵求逆过程转化为矩阵乘法和矩阵加法的迭代过程，大大降低了计算复杂度，利用梯度算法和整体校正加速法，分别为雅可比算法提供搜索方向及确定迭代方程的校正系数，使得迭代收敛性更好，收敛速率更快。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109245804A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810979928.7
申请日：2018-08-27
Applicant: 江南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种基于雅可比迭代的大规模MIMO信号检测方法，属于无线通信技术领域。所述方法包括将矩阵求逆过程转化为矩阵乘法和矩阵加法的迭代过程，并利用梯度算法和整体校正加速法，分别为雅可比算法提供搜索方向及确定迭代方程的校正系数。本发明通过采用改进后的雅可比迭代法对高维矩阵求逆过程进行估计，将矩阵求逆过程转化为矩阵乘法和矩阵加法的迭代过程，大大降低了计算复杂度，利用梯度算法和整体校正加速法，分别为雅可比算法提供搜索方向及确定迭代方程的校正系数，使得迭代收敛性更好，收敛速率更快。
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公开(公告)号：CN110417515B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201910758663.2
申请日：2019-08-16
Applicant: 江南大学 , 中科怡海高新技术发展江苏股份公司
IPC: H04L1/00 , H04B7/0413 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种基于离散迭代估计的大规模MIMO信号检测方法，属于无线通信技术领域。所述方法通过基于离散估计迭代的检测方法将求解最大似然问题转换为求解有约束的凸优化问题，在大规模MIMO系统中可以获得较好的检测性能，该方法同时还具有较低的计算复杂度，适用于大规模MIMO系统，同时为了加快离散估计迭代信号检测方法的收敛速度，提高检测方法的性能，本发明提出将自动更新的阻尼法应用到该检测方法中，根据增广式拉格朗日表达式，离散迭代算法和欧几里得距离，采用改进的离散迭代算法对接收信号矩阵y进行检测，得到发射信号估计值提高了检测方法的误码性能和收敛速度。
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公开(公告)号：CN110417515A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910758663.2
申请日：2019-08-16
Applicant: 江南大学
IPC: H04L1/00 , H04B7/0413 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种基于离散迭代估计的大规模MIMO信号检测方法，属于无线通信技术领域。所述方法通过基于离散估计迭代的检测方法将求解最大似然问题转换为求解有约束的凸优化问题，在大规模MIMO系统中可以获得较好的检测性能，该方法同时还具有较低的计算复杂度，适用于大规模MIMO系统，同时为了加快离散估计迭代信号检测方法的收敛速度，提高检测方法的性能，本发明提出将自动更新的阻尼法应用到该检测方法中，根据增广式拉格朗日表达式，离散迭代算法和欧几里得距离，采用改进的离散迭代算法对接收信号矩阵y进行检测，得到发射信号估计值 提高了检测方法的误码性能和收敛速度。
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公开(公告)号：CN109560886A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201910090853.1
申请日：2019-01-30
Applicant: 江南大学
IPC: H04B17/391 , H04W16/22
Abstract: 本发明公开了一种随机多指数衰减模型建立方法及其应用，属于无线通信技术领域。通过本发明提供的一种随机多指数衰减模型的建立方法建立的模型适合面向未来室内微微蜂窝通信中，其考虑到无线信号在室内超短距离传输过程中会涉及到的反射，散射等特性，以及信号多簇到达现象，将每个簇内每个到达径的功率增益看成随时延bin增长而衰减的指数衰减函数。与单指数衰减模型相比，更能贴近测量数据，且更符合物理解释，当通信传播中存在多个明显的尖锐脉冲(到达簇)时，多指数衰减模型能够准确描述；此外，能够判断簇的确切到达位置。
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公开(公告)号：CN109660308B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201910090550.X
申请日：2019-01-30
Applicant: 江南大学
IPC: H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种多墙穿透损耗模型的建立方法及其应用，属于无线通信技术领域。通过利用两个独立的Gamma变量的乘积来描述两面墙存在或不存在情况下的接收功率。提出了一种闭合表达式来表示穿过两堵墙所引起的信号损耗的小尺度分布特性，解决了目前存在的多面墙所导致的信号波动更加复杂从而传统模型无法进行准确描述其特性的问题，使得能够对超密集小小区网络下无线信号的墙体嵌入损耗进行准确预测，从而更好的解决室内通信的覆盖空洞和增强用户的体验质量。
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