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公开(公告)号：CN108631839A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810177926.6
申请日：2018-03-05
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06 , H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种基于天线选择和干扰对齐的异构蜂窝网络干扰抑制方法,本发明属于移动无线通信技术领域，特别涉及在异构蜂窝网中基于天线选择与干扰对齐联合优化的下行干扰抑制方法。一方面通过天线选择与干扰对齐联合优化得到的系统容量比将这两步分开进行得到的系统容量有明显提升。另一方面通过贪心算法而非遍历所有可能天线组合，在宏蜂窝基站天线数目M取值较大时能大大降低算法的执行时间。同时在干扰对齐的时候选择了最优的预编码矩阵，进一步使系统容量得到提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108631839B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201810177926.6
申请日：2018-03-05
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L25/03 , H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种基于天线选择和干扰对齐的异构蜂窝网络干扰抑制方法,本发明属于移动无线通信技术领域，特别涉及在异构蜂窝网中基于天线选择与干扰对齐联合优化的下行干扰抑制方法。一方面通过天线选择与干扰对齐联合优化得到的系统容量比将这两步分开进行得到的系统容量有明显提升。另一方面通过贪心算法而非遍历所有可能天线组合，在宏蜂窝基站天线数目M取值较大时能大大降低算法的执行时间。同时在干扰对齐的时候选择了最优的预编码矩阵，进一步使系统容量得到提升。
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公开(公告)号：CN108847850A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810607378.6
申请日：2018-06-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CRC-SSCL的分段极化码编译码方法，属于通信信道编译码领域，主要涉及基于CRC-SSCL(CRC aided Simplified Successive Cancellation List)的极化码译码算法，以及为进一步降低CRC-SSCL的存储单元、计算复杂度及译码时延，提出的基于极化码的CRC-SSCL译码算法的分段编译码算法。为了进一步降低CRC-SSCL译码算法的计算复杂度和路径存储单元，本文将基于文献[3]的思想，对信息序列提出新的适用于CRC-SSCL算法的分段原则。每一段信息序列加CRC进行校验，在译码过程中每当完整译完一段信息序列后使用CRC选出一条路径进行剪枝。因此相对于文献[2]提出的SSCL译码算法，本发明提出的Multi-CRC SSCL可以进一步降低复杂度、存储单元。同时在此基础上本发明还提出了一种自适应调节列表L大小的Multi-CRC AD SSCL算法。
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公开(公告)号：CN108649976B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201810087553.3
申请日：2018-01-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B1/10 , H04B7/026 , H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种无线传感网中基于双环的节点选择旁瓣抑制方法，该方法属于无线通信领域，主要涉及传感网络协作波束成形中，基于双环的节点选择旁瓣抑制方法。本发明在现有技术的基础上，改进设计了基于双环和扇区结合的方法，能在保证接收端要求SNR的前提下，极大的减小了协作波束的旁瓣值，使旁瓣得到了有效的抑制。通过分析目的节点接收到的协作远场波形可以得到该节点选择方案的性能，在保证较窄的波束主瓣的前提下，能明显的看出本文的方法对波形旁瓣的抑制效果；本发明利用了当节点足够稀疏时，协作波束的方向性会更加明显；从环和扇区中进行节点选择，提高了系统性能的优势，提出在双环扇区进行交叉的选择，有效的提升了节点的稀疏性，增强了传输性能。
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公开(公告)号：CN108649976A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810087553.3
申请日：2018-01-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B1/10 , H04B7/026 , H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种无线传感网中基于双环的节点选择旁瓣抑制方法，该方法属于无线通信领域，主要涉及传感网络协作波束成形中，基于双环的节点选择旁瓣抑制方法。本发明在现有技术的基础上，改进设计了基于双环和扇区结合的方法，能在保证接收端要求SNR的前提下，极大的减小了协作波束的旁瓣值，使旁瓣得到了有效的抑制。通过分析目的节点接收到的协作远场波形可以得到该节点选择方案的性能，在保证较窄的波束主瓣的前提下，能明显的看出本文的方法对波形旁瓣的抑制效果；本发明利用了当节点足够稀疏时，协作波束的方向性会更加明显；从环和扇区中进行节点选择，提高了系统性能的优势，提出在双环扇区进行交叉的选择，有效的提升了节点的稀疏性，增强了传输性能。
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公开(公告)号：CN108632763A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810184342.1
申请日：2018-03-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WiFi指纹的室内定位加权K近邻方法,属于室内定位领域，主要涉及基于WiFi指纹匹配的指纹库中匹配点的选择和行人位置的计算技术。在目标节点与指纹库中的节点匹配时，提供了一种新的权值计算方法。相对于传统WKNN的算法在计算权值时只考虑欧氏距离，本发明方法中的权值计算公式不仅考虑到考虑到欧氏距离，还考虑到实际匹配计算过程中目标节点与指纹信息库中节点能够匹配到的WiFi数量。解决了传统WKNN算法计算中没有考虑到WiFi匹配数量导致定位精度低的问题。本发明在实际定位场景中可有效的提高定位精度，取得更好的定位效果。
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