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公开(公告)号:CN119835123A
公开(公告)日:2025-04-15
申请号:CN202411924568.2
申请日:2024-12-25
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州) , 亿核通信技术(衢州)有限公司
IPC: H04L25/02 , H04W72/044
Abstract: 本发明公开一种新型波束域分辨率增强的信道估计方法,属于通信领域的信道估计技术领域;本发明的实施步骤如下:步骤1,波束域过采样;步骤2,基于空间分辨率增强的波束域信道估计;步骤3,波束域过采样重构;本申请可以有效提升信道估计的精度和性能;也可以增强信道分簇的效果,从而提高各类基于信道分簇处理技术的性能。
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公开(公告)号:CN118972012A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411125746.5
申请日:2024-08-16
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: H04B17/391 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于但不限于无线通信技术领域,公开了一种信道估计方法、系统、设备、介质及终端,包括:采样子网络对输入的含噪信道图像进行压缩采样,获得压缩感知测量值;两个重建子网络尝试学习从信道测量值到真实信道的端到端映射;初步重建子网络对信道测量值进行线性的初步重建;然后通过深度重建子网络进行非线性深度重建。本发明根据3GPP TR 38.901建立信道模型进行仿真,所用频带为5GHz,CSCENet在大动态信噪比[‑20dB 10dB]范围内表现出色。在信噪比为‑15dB时,与LS和LMMSE相比,CSCENet分别实现了近21dB和7dB的增益。对于高信噪比场景,CSCENet可以实现与LMMSE几乎相同的性能(信噪比从5到10dB)。
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公开(公告)号:CN118488565A
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410565715.5
申请日:2024-05-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: H04W72/0453 , H04W72/044 , H04W72/541 , H04W72/542 , H04W72/53
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域,具体公开一种基于循环最小化法的无线资源分配联合优化方法及系统,旨在解决自动驾驶车载雷达间的互干扰问题;基于感知通信一体化多波束设计,该算法采用多维资源联合优化实现通信与感知功能的协同设计。通过联合优化子载波与功率资源,本发明采用循环最小化法来最大化感知功能的输出信干噪比,从而优化整体性能。数据仿真结果显示,该算法能够显著提高感知功能的性能,并有效减少互干扰。本发明的实施不仅提升了自动驾驶车辆的安全性和可靠性,还促进了无线通信技术的创新发展。本发明具有广阔的应用前景,对于推动自动驾驶和无线通信领域的融合具有重要意义。
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公开(公告)号:CN118171690A
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202410218796.1
申请日:2024-02-28
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于人工智能神经网络技术领域,公开了一种用于机器学习的注意力机制的网络架构设计方法及系统,通过多分支映射操作将原始输入特征张量映射为多个分支特征张量;对每分支的输入特征张量进行卷积运算,得到每分支的输出特征张量;将每分支输出的特征张量进行按维度拼接操作,得到新的多尺度特征张量;基于所得多尺度特征张量提取注意力权重;对提取到的注意力权重进行再校准操作,建立起局部和全局的通道注意力相互依赖关系,得到校准后的注意力权重;将校准后的注意力权重作用于多分支输出所得的多尺度特征张量,得到经过注意力机制调整后的特征张量。本发明的多分支注意力机制MBA模块非常灵活,可以和其他卷积神经网络以及注意力机制组合使用。
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公开(公告)号:CN119892283A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202510035570.2
申请日:2025-01-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: H04J3/06 , H04W72/542 , G08G5/57
Abstract: 本发明属于无人机通信感知一体化技术领域,公开了一种基于LoS参考径的双基ISAC时钟同步算法设计及系统,旨在解决发射端和接收端时钟异步导致的测量误差问题。接收端通过通信感知一体化设计,接收基于LoS径的通信信号与基于非视距(NLoS)径的感知信号。本发明提出基于LoS参考径辅助的时钟同步算法,利用LoS信号的传播特性测量信号的时延和多普勒频率,精确估算时钟偏差和多普勒频率偏差。算法结合通信与感知信号,通过动态调整补偿接收端的时钟偏差,减少异步误差积累,显著提升感知精度和系统性能。仿真结果表明,该方法在低空经济等应用场景中有效增强了系统的通信与感知功能。
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公开(公告)号:CN119135250A
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202411367147.4
申请日:2024-09-29
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: H04B7/185 , H04B7/06 , H04B17/391 , H04W12/122
Abstract: 本发明属于但不限于无人机通信技术领域,公开了一种无人机通感一体化网络中的协同探测方法及系统,构建无人机通感一体化系统,基站与探测无人机共同执行探测任务;在协同探测场景下,建立无人机通信与感知信号发射接收信号模型;根据最大似然准则,将基站与无人机的探测集合采用EKF算法进行感知数据融合;对可达通信速率的最大化问题进行数学建模;通过联合优化无人机轨迹与波束成形算法增强通信性能,解决可达通信速率的最大化的优化问题。本发明能够解决黑飞无人机因其高机动性、小型化及易受建筑物遮挡等问题,本发明利用通信融合感知信息有效改善感知准确性,提升协同感知距离,增强探测性能。
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公开(公告)号:CN118433749A
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202410584213.7
申请日:2024-05-11
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
Abstract: 本发明公开了一种基于通感一体化技术的通信性能优化方法,属于车辆联网通信技术领域,包括以下步骤:S1:设置路边单元和车辆通信系统;S2:将路边单元与车辆通信系统的通信过程划分为多个时隙,在一个时隙内,路边单元向车辆通信系统发送通感一体化信号波和接收回波;S3:通过回波获得通信容量和误码率;S4:建立最大化通信容量的优化问题和约束条件;S5:采用深度强化学习算法,在约束条件下选出在下一时隙中满足优化问题的调制模式;S6:路边单元通过在下一时隙中应用选出的调制模式,对通信容量进行实时优化,本申请减少了导频信息,并且使用深度强化学习算法,在保证满足误码率约束同时最大化通信容量。
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