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公开(公告)号：CN115103372A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210691649.7
申请日：2022-06-17
Applicant: 东南大学
IPC: H04W16/22 , H04W72/12 , H04B17/391 , H04B7/0452 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的多用户MIMO系统用户调度方法，包括：首先构建多用户MIMO系统模型，提出用户调度数学优化问题，以最大化系统和速率为目标，以基站总发射功率为限制条件；接着，将优化问题建模为马尔可夫决策过程，将基站视为智能体，将经过处理的基站到用户的信道矩阵以及一个指示矩阵拼接作为状态，将选择的用户索引作为动作，并设计合适的奖励函数；然后设计深度强化学习神经网络结构并初始化深度强化学习相关参数；随后，开始训练神经网络直至收敛；最后，保存网络参数，用训练好的神经网络来进行用户调度，验证本方法的性能。本发明能够在降低实现复杂度的情况下获得较高的系统性能。
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公开(公告)号：CN113596860B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110863550.6
申请日：2021-07-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能反射面OFDM系统的低开销反射波束优化方法，包括：构建初始优化问题，在该初始优化问题中，以最大化OFDM系统的信息传输速率为优化目标，且以智能反射面元件反射系数恒模为约束；引入辅助变量t，将初始优化问题等价转化为最小化问题；根据最小化问题，获取适用于MM算法的目标函数的上界；利用MM算法，迭代求解以上界为目标函数的替代优化问题，并且在每次迭代中得到闭合形式的解；当系统的可达信息传输速率收敛后，得到最优的智能反射面无源反射波束。相对于现有基于序贯凸近似的迭代优化方法，本发明能够显著降低算法计算复杂度，利于工程实现。
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公开(公告)号：CN111313941B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202010089206.1
申请日：2020-02-12
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04L25/02 , H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种采用低精度ADC的多用户大规模MIMO‑OFDM系统传输方法，所述方法包括：给出上行速率的闭合表达式，得到最有利的多径信道时延功率谱应满足的条件；基于速率表达式，根据已知系统参数和所需用户速率，计算合适的发送功率和OFDM子载波数；在多径信道下，设计基于OFDM的多用户正交导频序列；用户发送导频信号，基站对接收信号进行低精度量化，并完成信道估计；用户传输上行数据，基站根据估计的信道，对量化后的接收信号进行最大比合并。本发明可用于低精度ADC多用户大规模MIMO‑OFDM系统，降低基站的硬件成本和功耗，给出的传输方法能够有效满足用户上行速率的传输要求。
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公开(公告)号：CN109890035B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201910083058.X
申请日：2019-01-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种中继无人机航迹规划和用户接入联合优化方法，引入具有存储功能的无人机作为移动中继无人机，联合优化多小区网络中的中继无人机航迹和小区边缘用户的接入策略，从而最大化小区边缘用户的信息传输速率。按如下步骤进行：首先，构建边缘用户和速率最大化问题并固定用户接入矩阵，通过放缩求取上、下界的方法将航迹规划子问题转化为凸问题并求解得到最优无人机航迹；然后，固定无人机航迹，通过求解拉格朗日对偶函数获得最优用户接入矩阵；最后，迭代以上步骤交替优化无人机航迹和用户接入矩阵，直到迭代算法收敛。本发明方法综合考虑多小区中继网络中无人机航迹和用户接入的优化，有效提升了无线通信网络中多小区边缘用户的信息传输速率。
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公开(公告)号：CN109474316B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201811395382.7
申请日：2018-11-22
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0417 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度循环神经网络的信道信息压缩反馈方法，首先通过离散傅里叶变换将信道矩阵转化到角度‑时延域，然后保留信道矩阵中包含非零元素的列，并将这些列组成的复数矩阵拆分成双通道实数矩阵，用户侧首先利用卷积网络来抽取信道的频域特征，接着通过全连接神经网络和长短时间记忆网络对抽取的频域特征进行压缩，压缩信号通过系统反馈链路传输给基站，基站利用全连接神经网络和长短时间记忆网络对信号进行解压缩，并使用多层卷积神经网络对信道矩阵进行恢复重建。本发明通过引入循环神经网络，有效压缩了信道的时间冗余度，在保证较高性能的前提下提高了信道信息的压缩率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109586777B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201910054980.6
申请日：2019-01-21
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本发明提供了一种具有解析结构的码本产生及收发协作自适应波束训练方法，包括PS‑DFT多精度码本生成算法和自适应波束训练算法，多精度码本具有模拟/数字混合结构：阵列上的DFT基本子波束由模拟射频组件产生，子波束的选择、子波束间的相位调整及功率分配通过数字基带组件实现；自适应波束训练算法根据不同的传输信噪比和相干时间自适应地选择波束训练的初始级和结束级。本发明硬件实现复杂度低、带内波束平坦、角度估计准确率高、有效频谱效率高，适用于通信双方采用全连接混合预编码结构的毫米波大规模天线点对点无线通信系统，且收发两侧使用的阵列为半波天线间距的均匀线性阵列。
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公开(公告)号：CN113225276A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110500686.0
申请日：2021-05-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向智能反射面辅助通信系统的半盲信道估计方法，包括以下步骤：首先基站将相应的智能反射面反射相位配置信令发送给智能反射面，智能反射面根据信令进行配置；用户向基站发送导频符号，基站根据接收信号对级联信道进行初始化估计；接着，用户向基站发送数据符号，经由智能反射面反射到达基站；基站先计算由接收信号和缺损数据组成的完备数据集的概率密度函数，对其求对数似然函数，通过计算对数似然函数的条件期望最大化时的级联信道估计,迭代获取精确的级联信道估计值。本发明可以利用较少的导频信号对级联信道进行估计，有效地降低大规模智能反射面系统的导频开销，提高了系统的通信速率。
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公开(公告)号：CN108900228B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201810920900.6
申请日：2018-08-14
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/0456 , H04W52/26 , H04W52/42
Abstract: 本发明公开了一种大规模天线安全通信中最优伪噪声功率配置方法，基于一个大规模天线安全通信系统，采用低精度DAC的基站作为发射端，且在信息中加入伪噪声对窃听者进行干扰，对伪噪声采用特定的预编码方案，可以使其只对窃听终端产生干扰而不对合法用户造成任何影响。本发明在最大化安全传输速率的准则下给出了最优的信号‑噪声功率分配比例，即伪噪声功率配置方法，有效提高安全传输的能量效率。本发明计算复杂度低，对大规模天线系统中实现高安全性的无线通信具有重要意义。
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公开(公告)号：CN106301634B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201610821802.8
申请日：2016-09-13
Applicant: 东南大学
IPC: H04B17/40
Abstract: 本发明公开了一种采用数模混合检测的大规模天线阵列中继传输方法，多用户以相同功率发送模拟信号，中继对信号进行模拟信号的放大转发，基站射频链路单元匹配大规模天线阵子对接收信号进行检测，模拟射频检测器提取多用户‑中继和中继‑基站级联信道的相位信息，数字基带检测器在级联信道与模拟检测器乘积的等效信道上使用线性检测，两者由射频链路相连；基站分析接收信号的信干噪比，计算出对应的有效传输速率下的用户所需发射功率，将其反馈给用户；最后多用户按基站反馈的发射功率发送模拟信号。本发明能够在保证系统有效传输速率前提下可以通过增加接收天线数目来按指数规律降低用户上行发射功率，提高系统能量效率。
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公开(公告)号：CN107809274B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201710972043.X
申请日：2017-10-18
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0452 , H04L25/03
Abstract: 本发明提出的一种基于新型移相开关网络的混合预编码方法，模拟射频预编码的开关网络采用多选一的开关，使得模拟移相器个数相比传统移相器网络中移相器个数明显减少，由于开关的功耗远小于移相器，因此达到大大减小混合预编码电路功耗的作用；此外，模拟射频预编码的移相器网络中移相器个数加倍，使得每两个移相器与一个多选一的开关相连，使得混合预编码方案的优化更加灵活并且性能接近纯数字预编码；将开关网络与移相器网络相结合，能够在保证一定频谱效率的前提下大大减少混合预编码电路功耗，提高系统的能量效率。
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