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公开(公告)号：CN111314030B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202010166288.5
申请日：2020-03-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于球型译码优化的SCMA多用户检测方法，属于非正交多址接入中的多用户信号检测领域。本发明首先利用球型译码算法对资源节点上的码字信息进行筛选，设置一个合理的球型半径，只有在半径内的码字信息才参与迭代，否则剔除该部分信息。接着观测合成星座点欧式距离与概率密度函数的分布规律，对合成星座点概率密度函数进行缩放处理，以此来降低叠加码字间的干扰，加快码字信息的收敛速度。本发明提出了一种基于球型译码优化的SCMA多用户检测方法仿，能得到较好的检测性能，也能降低算法的部分复杂度。
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公开(公告)号：CN111464465B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202010166289.X
申请日：2020-03-11
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
Abstract: 本发明请求保护一种基于集成神经网络模型的信道估计方法，属于无线通信领域，该方法主要包含以下内容，首先对接收信号进行处理，提取其中的导频信号，然后结合自助采样方法获取多个训练子集，利用改进后的神经网络来提取带噪导频信号与原始导频信号之间的非线性信道模型，得到多个个体神经网络模型，再根据其整体差异度判断集成模型是否满足标准，在满足差异度标准的前提下结合算数平均法进行集成，得到性能稳定的集成神经网络模型，最后利用该模型来对数据信号进行补偿恢复。本发明实现了在导频开销较低的情况下，显著降低了误码率，提高了通信有效性和可靠性，并且对神经网络采用的是并行训练方式，可有效缩短计算时间，易于在实际中应用。
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公开(公告)号：CN111464465A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010166289.X
申请日：2020-03-11
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
Abstract: 本发明请求保护一种基于集成神经网络模型的信道估计方法，属于无线通信领域，该方法主要包含以下内容，首先对接收信号进行处理，提取其中的导频信号，然后结合自助采样方法获取多个训练子集，利用改进后的神经网络来提取带噪导频信号与原始导频信号之间的非线性信道模型，得到多个个体神经网络模型，再根据其整体差异度判断集成模型是否满足标准，在满足差异度标准的前提下结合算数平均法进行集成，得到性能稳定的集成神经网络模型，最后利用该模型来对数据信号进行补偿恢复。本发明实现了在导频开销较低的情况下，显著降低了误码率，提高了通信有效性和可靠性，并且对神经网络采用的是并行训练方式，可有效缩短计算时间，易于在实际中应用。
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公开(公告)号：CN111314030A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010166288.5
申请日：2020-03-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于球型译码优化的SCMA多用户检测方法，属于非正交多址接入中的多用户信号检测领域。本发明首先利用球型译码算法对资源节点上的码字信息进行筛选，设置一个合理的球型半径，只有在半径内的码字信息才参与迭代，否则剔除该部分信息。接着观测合成星座点欧式距离与概率密度函数的分布规律，对合成星座点概率密度函数进行缩放处理，以此来降低叠加码字间的干扰，加快码字信息的收敛速度。本发明提出了一种基于球型译码优化的SCMA多用户检测方法仿，能得到较好的检测性能，也能降低算法的部分复杂度。
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