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公开(公告)号：CN117769013A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311838149.2
申请日：2023-12-28
Applicant: 海南大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/50 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种基于泰勒近似展开的面向有源IRS的无线网络功率分配方法，该方法为：首先建立具有功率分配的有源IRS辅助的无线网络系统模型，并建立基站和有源IRS的功率分配因子与用户接收速率的优化问题；然后利用三阶泰勒近似展开方法，将目标函数中具有非凸性质的子项转化为具有凸性质的子项，最终将目标函数转化为凸函数；接着对泰勒近似展开后的目标函数进行求导运算；最后采用Ferrari方法求出具有四次平方项的目标函数的封闭解，对求出的多个封闭解进行判别，找出最优解。本发明提高了面向有源IRS的无线网络系统和速率性能、速率增益和覆盖范围。
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公开(公告)号：CN119996120A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510010126.5
申请日：2025-01-03
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN网络的有源IRS辅助上行IoT系统信道估计方法及装置，具体为：构建有源IRS辅助上行IoT网络的系统模型；构造资源受限的IoT设备和基站BS之间的功率分配因子与信道估计均方误差MSE最小化的优化问题，利用卡丹公式求解出最优的IoT设备和BS之间的功率分配因子；基于求解出的最优功率分配因子、已知的导频信号和有源IRS相移矩阵，随机生成接收信号数据集，设计基于深度学习的信道估计神经网络，使用数据集对信道估计神经网络进行训练；重新随机生成接收信号数据集，测试已经训练好的深度学习信道估计神经网络。本发明具有稳定性高、计算速度快、资源消耗低、信道估计准确率高、泛化能力强的优点。
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公开(公告)号：CN119966452A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510020761.1
申请日：2025-01-07
Applicant: 海南大学
IPC: H04B7/04 , H04B7/0413 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种可重构智能面辅助的可移动天线方向调制方法及系统，具体为：在有源智能反射面辅助大规模多输入多输出系统的基础上建立优化问题模型，配备可移动天线的基站发射的机密信息经过两条主路径到达合法用户和窃听者；在功率约束、最大反射系数约束和可移动天线位置约束下，通过设计合法用户和窃听者的符号最大化安全速率；在发射端权重矢量优化阶段，利用压缩感知方法将可移动天线位置约束转化为l2范数，通过固定窃听者可实现的传输速率并利用奇异值分解获得发射端权重矢量，在相移矩阵优化阶段，固定合法用户可实现的传输速率并通过奇异值分解获得智能反射面相移矩阵。本发明在可实现的安全速率方面得到较大的提升。
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公开(公告)号：CN117769015A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311838152.4
申请日：2023-12-28
Applicant: 海南大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/50 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种面向有源IRS无线网络的基于等间距多初始化梯度上升的功率分配方法及装置，该方法为：建立具有功率分配的有源IRS辅助的无线网络系统模型；建立基站和有源IRS的功率分配因子和用户接收速率的优化问题；根据目标函数计算对应梯度；利用等间距多点初始化‑梯度上升方法，求出目标函数的多个近似解，比较得到最优解。该装置包括模型构建、优化问题建立、优化问题求解、功率分配结果四个模块，优化问题建立模块构造基站和有源IRS的功率分配因子和用户接收速率的优化问题；优化问题求解模块利用等间距多点初始化‑梯度上升方法，得到系统的最优解。本发明提高了有源智能反面表面辅助无线网络的信道容量和信道传输速率。
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公开(公告)号：CN119996121A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510010127.X
申请日：2025-01-03
Applicant: 海南大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0452 , H04B7/04 , H04B7/145 , H04B17/391 , H04W24/06 , H04W4/80
Abstract: 本发明公开了一种基于DRN的IRS辅助多用户MIMO系统的近场信道估计方法及装置，具体为：构建IRS辅助的多用户MIMO近场通信的系统模型；建立基站到IRS、IRS到用户、基站到用户的近场信道模型；基于近场信道模型，推导最小二乘LS算法、最小均方误差MMSE算法的均方误差表达式，并计算接收信号的克拉美‑罗下界CRLB；基于深度残差网络以及联邦学习，构建FL‑DRN‑NFCE网络，即联邦学习深度残差网络近场信道估计网络，进行IRS辅助的近场多用户MIMO系统的信道估计。本发明能够捕捉信号中的复杂模式和细微差异，提高了近场信道估计的精度，减少了导频开销，降低了计算复杂度，提高了信道估计的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118784044A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410810286.3
申请日：2024-06-21
Applicant: 海南大学
IPC: H04B7/08 , H04B7/0413 , G01S3/14
Abstract: 本发明公开了一种基于异构混合模数结构的大规模MIMO接收机DOA估计方法及系统，该方法为：初始化大规模MIMO接收机结构的基本参数；将天线阵列划分为多个独立的小组，每个小组采用相异的混合模数结构；通过对每个小组的虚拟天线阵列进行独立的DOA估计，产生多个候选角度集合，其中每个候选角度集合包含唯一真解以及多个伪解；对多个候选角度集合采用交叉距离最小的方法挑选出每个小组对应的真解，通过对多个真解进行加权合并，得到最终的DOA估计。所述系统包括初始化、小组划分、候选角度集合生成和DOA估计这几个模块。本发明对降低了大规模MIMO接收机DOA估计的硬件成本，能够实现快速的相位模糊消除，提高了DOA估计的精度和效率，并且能够根据实际的性能以及电路成本的需求，动态的调整小组天线数及子阵数，灵活性高。
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公开(公告)号：CN118842497A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410813176.2
申请日：2024-06-21
Applicant: 海南大学
IPC: H04B7/08 , H04B7/0413 , G01S3/14 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种基于加速局部加权K均值聚类的DOA估计方法及系统，具体为：首先建立基于新型的异构子链接混合模拟和数字大规模MIMO接收阵列的DOA估计系统模型；然后接收来自多个天线阵列的信号，进行信号的预处理，将预处理后的信号分组，并计算每个子阵列组的克拉美罗下界CRLB；接着对每个子阵列组使用root‑MUSIC方法，获得候选解集，对初始候选解集使用加速加权K均值聚类算法，通过局部搜索和递归更新，得到各组的真实解；最后将所有子阵列组得到的真实解合并，并通过加权平均算法得到最终的DOA估计。本发明降低了DOA估计的计算复杂度，加快了DOA估计过程，提高了DOA估计的准确性和可靠性，适用于大规模MIMO系统和未来低延迟、高可靠性的无线通信网络。
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公开(公告)号：CN116980939A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310959516.8
申请日：2023-07-31
Applicant: 海南大学
IPC: H04W24/02 , H04W28/06 , H04W28/22 , H04W72/0457
Abstract: 本发明公开了一种有源IRS辅助单基站单用户系统的用户可达速率迭代优化方法及装置。该方法为：构建有源IRS辅助单基站单用户的通信系统模型；建立最大化用户的信噪比的优化问题，迭代有源IRS的归一化向量和二范数来满足IRS的功率约束；引入辅助变量，忽略直达得到近似信噪比ASNR，进行关于归一化向量的求导，向所得表达式代入初始值，得到IRS向量的归一化向量，由功率约束得到IRS向量的二范数，IRS向量的归一化向量与二范数进行迭代直到满足阈值，实现用户可达速率的优化。该装置包括模型构建、优化问题构建、近似信噪比求解、归一化向量求导、迭代求解五个模块。本发明实现了低计算复杂度，获得了较高的可达速率性能。
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公开(公告)号：CN116980011A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310959622.6
申请日：2023-07-31
Applicant: 海南大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/0456 , H04B7/01
Abstract: 本发明公开了一种混合IRS辅助DM的低复杂度波束成形优化方法及系统。该方法为：对基站发射天线、混合IRS配备的反射元件、用户配备的接收天线进行初始化设置；获取基带发射信号，构建混合IRS辅助方向调制的最大化信噪比优化问题模型，并通过交替优化算法求解；固定混合IRS相移矩阵，采用最大化信泄噪比算法优化发射波束成形向量；固定发射波束成形向量，采用相位对齐和等幅度反射准则优化混合IRS相移矩阵。该系统包括初始化、优化问题模型构建、发射波束成形向量优化、混合IRS相移矩阵优化四个模块。本发明通过交替优化分别设计发射波束成形向量和混合IRS相移矩阵，提高了系统的速率性能，实现了性能、成本及功耗的平衡。
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公开(公告)号：CN119997002A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510010128.4
申请日：2025-01-03
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于块‑序‑模变密钥矩阵加密算法的RFID安全认证协议方法及系统，具体为：首先构建移动RFID网络的系统模型；然后构建自适应模值加密算法、自更新加密顺序加密算法和对角分块局部转置密钥矩阵加密算法；接着基于自适应模值加密算法、自更新加密顺序加密算法和对角分块局部转置密钥矩阵加密算法，构造块‑序‑模变密钥矩阵加密算法；最后基于块‑序‑模变密钥矩阵加密算法，构建基于块‑序‑模变密钥矩阵加密算法的RFID安全认证协议。本发明在不需要额外存储新的密钥矩阵的前提下，扩展了密钥空间的可行域，提高了协议的安全性和实时性，节省了RFID标签存储空间，适合部署在存储资源受限的低成本RFID标签内使用。
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