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公开(公告)号：CN106301683A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610633758.8
申请日：2016-08-04
Applicant: 东南大学
IPC: H04L1/00
CPC classification number: H04L1/0036 , H04L1/0052
Abstract: 本发明公开了一种基于SCMA系统的DMPA译码方法及译码器架构，方法包括初始化、资源节点更新、层节点更新、概率计算与符号判决4个步骤；架构包括用于初始化的初始化单元、用于资源节点更新的资源节点更新单元、用于层节点更新的层节点更新单元和用于概率计算与符号判决的概率计算单元。本发明的有益效果为：利用MPA解码原理在稀疏系统中低复杂度的性质提出DMPA算法，极大降低了SCMA系统的译码复杂度，并针对DMPA算法的硬件架构作出时序和资源复用上的系列优化，得到极为简单的低复杂度译码器架构，使得在处理速度允许的范围内，极大降低了硬件消耗，并提高了硬件使用效率。
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公开(公告)号：CN106301387A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610670263.2
申请日：2016-08-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式排序方法，包括以下步骤：S1.1：由一个父节点扩展得到两个子节点，其中路径度量值较大的称为FC节点，路径度量值较小的称为NC节点；S1.2：采用步骤S1.1得到L个FC节点和L个NC节点，其中，L个FC节点的路径度量值构成数组PMFC，L个NC节点的路径度量值构成数组PMNC；S1.3：从数组PMFC中找出最小数，记为PML；再从数组PMNC中找出最大数，记为PM1；S1.4：如果PML>PM1，则最优候选节点为数组PMFC中的所有节点；否则，将PML对应的数与PM1对应的数交换，再返回步骤S1.3。本发明还公开了采用分布式排序方法构成CRC辅助极化码连续消除列表译码器的方法。本发明能够将计算复杂度从 降低到 将系统延时从kL2降低到kL。
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公开(公告)号：CN105656538A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201511024228.5
申请日：2015-12-30
Applicant: 东南大学
CPC classification number: H04B7/0854 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO系统的低复杂度置信传播检测算法，运用其等效的实数域模型来构建相应的因子图，将复数域运算转化为实数域运算，实现基于BP的迭代检测；其中，因子图用来表示接收信号和发射信号间依赖关系，将发射信号作为信号节点，接收信号作为观测节点；每一个信号节点根据从观测节点获取的后验信息来更新先验信息，接着传递给所有与之相连的观测节点；每一个观测节点根据来自信号节点的先验信息来计算后验信息，然后传递回与之相连的信号节点。本发明实现了基于符号的大规模MIMO检测算法，且避免了高维矩阵求逆，能够很好地适用于大规模MIMO的应用场景。
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公开(公告)号：CN105515590A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510907710.7
申请日：2015-12-09
Applicant: 东南大学
IPC: H03M13/13
CPC classification number: H03M13/13
Abstract: 本发明公开了一种基于随机二进制数据流的有效低复杂度串行抵消列表极化码译码算法及其译码构架，算法步骤为：将接收到的待译码向量通过信道消息缩放算法后转变为相应输入概率；将计算好的输入概率值生成对应的随机二进制数据流，将数据流分别输入到两个基本碟形译码框架；数据流通过两组基本碟形译码框架混合节点的计算后得到译码的条件概率值；通过反相器计算出四条路径的条件概率随机数据流；将四个条件概率分别通过一个与门实现最终判别路径概率；通过反馈模块的计算，整合信号，反馈给基本碟形框架中，数据流再次通过基本碟形译码框架，并得到条件概率值；得到最优路径译码结果。本发明降低了系统的复杂度，同时改善了随机数据流译码的性能。
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公开(公告)号：CN105337696A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510644126.7
申请日：2015-10-08
Applicant: 东南大学
IPC: H04L1/00
CPC classification number: H03M13/13 , H03M13/09 , H04L1/0045
Abstract: 本发明公开了一种基于分段CRC校验的极化解码方法，属于无线通信信道编码技术领域。本发明利用分段循环冗余校验对现有列表连续消除极化解码算法进行改进，在编码端对原始信息序列进行分段CRC校验极化编码；在解码端，将整个列表连续消除解码过程分为多个区段，在每个区段均进行CRC校验，根据CRC校验结果判断解码失败或进行无效路径的筛除。本发明通过将分段循环冗余校验与列表连续消除极化解码方法相结合，可有效降低极化解码的时间复杂度，尤其在低信噪比区域，显著的降低了解码的时间复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105320844A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201510834478.9
申请日：2015-11-26
Applicant: 东南大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种用化学反应网络实现M/N占空比时钟信号的方法，首先，借助圆图提出了用4N个化学反应网络实现N相振荡器，生成N个1/N占空比的相时钟信号，并通过4类不同的有向箭头一一映射出CRNs所需的所有3类化学反应，可以十分方便而高效地得到目标CRNs；然后再次借助圆图，用12个化学反应方程构造了二相振荡机制，生成较为理想的1/2占空比的时钟信号；最后，将前两项技术结合起来，将两张圆图相类齿轮耦合，该耦合作用表现在化学反应方程上即只需对4个化学反应方程作些许调整，成功地产生了目标M/N占空比的时钟信号。本发明不仅具有首创性，还具有普适一般性，且通俗易懂，能推广到解决用化学反应网络实现任意有理数M/N占空比时钟信号的设计当中。
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公开(公告)号：CN105187073A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510669655.2
申请日：2015-10-13
Applicant: 东南大学
IPC: H03M13/11
CPC classification number: H03M13/13 , H03M13/1128 , H03M13/1191
Abstract: 本发明公开了一种极化码的BP译码方法，属于信道编码技术领域。本发明利用基于提前终止迭代策略的BP译码算法进行极化码的译码，所述基于提前终止迭代策略的BP译码算法的迭代提前终止的判断条件为：因子图最左端的对数似然比的符号在连续两次迭代过程中均未发生变化。本发明还公开了一种极化码的BP译码装置。本发明借助对数似然比符号收敛特性进行BP译码的迭代终止判断，能够在不造成译码性能损失的情况下显著减小译码迭代次数，尤其在中、高信噪比信道中效果更为明显。并且该方法简单易懂，计算复杂度低，硬件实现简单。
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公开(公告)号：CN104954056A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510306991.0
申请日：2015-06-05
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/04 , H04B1/7105 , G06F17/16
CPC classification number: H04B7/0413 , G06F17/16 , H04B1/7105
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO线性检测中矩阵求逆的硬件构架，包括预计算模块和矩阵求逆子模块，其中，预计算模块包括下三角脉动乘法器、加法器、共轭转置模块、倒数模块、取反模块和向量乘法器，下三角脉动乘法器分别与加法器和共轭转置模块连接，加法器依次通过倒数模块和取反模块与向量乘法器连接，共轭转置模块与向量乘法器连接，矩阵求逆子模块为IIR滤波器结构，预计算模块中的向量乘法器和倒数模块分别与矩阵求逆子模块连接。本发明还提供了一种大规模MIMO线性检测中矩阵求逆方法。本发明大大降低了计算复杂度和硬件代价；迭代计算可以得到任意精度的准确度；提供了丰富的灵活度，不花费额外的硬件代价。其兼容性好。
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公开(公告)号：CN114268411B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202111308201.4
申请日：2021-11-05
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室 , 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种硬输出MIMO检测方法和系统、电子设备及存储介质。该方法包括：将符号级的LLR信息转换为比特级的LLR信息；以及输出比特级的LLR信息以进行译码，其中，在将符号级的LLR信息转换为比特级的LLR信息时，基于树形格雷码对符号集进行搜索。本发明通过构造二叉树并利用树形格雷码，有效地解决了符号级LLR信息转换为比特级LLR信息时搜索复杂度高的问题，从而提高了检测方法的效率。
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公开(公告)号：CN118264368A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410432650.7
申请日：2024-04-10
IPC: H04L1/00 , H04B7/0413
Abstract: 本申请涉及一种多输入多输出MIMO检测方法、设备、介质和程序产品。该方法包括：获取搜索树模型，搜索树模型从第N层到第一层，每层的节点个数分别为Q，Q2，...，QN，每层的节点为调制星座集中的任一符号，N为发射天线的个数，Q为调制星座集的符号个数；根据搜索树模型中各层的层级性能确定搜索树模型中的各层的目标搜索宽度，层级性能用于量化该层保留正确部分路径的能力，各层的目标搜索宽度小于等于固定搜索宽度；从搜索树模型的第N层开始，采用宽度优先搜索的策略根据各层的目标搜索宽度逐层向下搜索，直至第一层；输出最优路径，并将最优路径作为MIMO检测结果。采用本方法能够降低MIMO检测方法复杂度。
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