-
公开(公告)号：CN110868756B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201911173228.X
申请日：2019-11-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种NOMA系统上行功率分配方法，本发明首先建立了基于NOMA的系统功率优化模型，然后利用凸优化方法，对所建的系统功率优化模型进行松弛变换求解，由于所求的解是松弛后的结果，可能存在不满足功率优化模型的多个限制条件的情况，进一步地，对不满足原模型的解，综合考虑用户速率需求、单个子载波叠加数目、SIC接收机解调等条件对功率分配方法进行调整，解决了当前NOMA系统上行链路的功率分配问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110784286B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201911059445.6
申请日：2019-11-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的非正交多址接入系统的多用户检测方法，该方法可以应用于免授权NOMA上行传输系统中，该方法利用广义Dice系数匹配准则替代传统内积匹配准则，无需已知系统的活跃用户数便可实现多用户的检测，且提高了所选用户支撑集的准确性，从而提升了多用户检测的准确性，另外，本发明设定基于噪声能量的迭代终止阀值，及时有效地终止算法的迭代，避免了活跃用户数的欠估计与过估计，最后引入大步长快速接近，小步长精确逼近的变步长机制，提高多用户检测的速率，可以在免授权NOMA上行传输系统中对用户进行快速准确的检测。
-
公开(公告)号：CN110868756A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911173228.X
申请日：2019-11-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种NOMA系统上行功率分配方法，本发明首先建立了基于NOMA的系统功率优化模型，然后利用凸优化方法，对所建的系统功率优化模型进行松弛变换求解，由于所求的解是松弛后的结果，可能存在不满足功率优化模型的多个限制条件的情况，进一步地，对不满足原模型的解，综合考虑用户速率需求、单个子载波叠加数目、SIC接收机解调等条件对功率分配方法进行调整，解决了当前NOMA系统上行链路的功率分配问题。
-
公开(公告)号：CN110784286A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911059445.6
申请日：2019-11-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的非正交多址接入系统的多用户检测方法，该方法可以应用于免授权NOMA上行传输系统中，该方法利用广义Dice系数匹配准则替代传统内积匹配准则，无需已知系统的活跃用户数便可实现多用户的检测，且提高了所选用户支撑集的准确性，从而提升了多用户检测的准确性，另外，本发明设定基于噪声能量的迭代终止阀值，及时有效地终止算法的迭代，避免了活跃用户数的欠估计与过估计，最后引入大步长快速接近，小步长精确逼近的变步长机制，提高多用户检测的速率，可以在免授权NOMA上行传输系统中对用户进行快速准确的检测。
-
公开(公告)号：CN111182511B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010107966.0
申请日：2020-02-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种mMTC场景中基于AGA的NOMA资源分配方法，包括建立在上行NOMA系统中mMTC设备总功率优化模型；根据实数型的功率变量和离散整数型的子载波分配标识变量进行基于实值编码的染色体编码；根据优化模型中的目标函数和约束条件建立自适应惩罚函数，并根据惩罚函数设计适应度函数；根据适应度函数计算个体适应度，并将当前个体进行选择复制、交叉、变异操作；对得到的下一代种群继续计算个体适应度以及通过选择复制、交叉、变异操作得到下一代种群，直至最大种群代数，该代种群中个体适应度最大的即为最优的染色体；本发明能够有效降低mMTC设备的传输功率，且易于实现。
-
公开(公告)号：CN111182511A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN202010107966.0
申请日：2020-02-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种mMTC场景中基于AGA的NOMA资源分配方法，包括建立在上行NOMA系统中mMTC设备总功率优化模型；根据实数型的功率变量和离散整数型的子载波分配标识变量进行基于实值编码的染色体编码；根据优化模型中的目标函数和约束条件建立自适应惩罚函数，并根据惩罚函数设计适应度函数；根据适应度函数计算个体适应度，并将当前个体进行选择复制、交叉、变异操作；对得到的下一代种群继续计算个体适应度以及通过选择复制、交叉、变异操作得到下一代种群，直至最大种群代数，该代种群中个体适应度最大的即为最优的染色体；本发明能够有效降低mMTC设备的传输功率，且易于实现。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.027 seconds)
