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公开(公告)号：CN114665938A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210419694.7
申请日：2022-04-21
Applicant: 暨南大学
Inventor： 塞奥佐罗斯.特斯菲斯 , 克里斯托斯.齐诺斯 , 冯佳慧 , 施政
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0452
Abstract: 本发明公开了一种多用户RIS预编码方法、装置、计算机设备及存储介质，步骤如下：基站通过智能反射面(RIS)反射信号给用户，考虑数字/模拟结构基站和无限/有限分辨率RIS，构建基于发送信号矩阵及RIS反射矩阵优化的多用户干扰能量的最小化问题，同时保证总功率受限；给定发送信号矩阵初始值，利用梯度投影算法更新发送信号矩阵，通过Karush‑Kuhn‑Tucker条件求解发送信号矩阵闭合解；基于更新的发送信号矩阵，利用梯度投影算法再次更新反射矩阵；若目标函数值未达到收敛条件，则继续交替迭代更新发送信号矩阵以及反射矩阵，同时基于非可和下降规则来更新迭代步长。本编码方法可有效降低硬件复杂度和保证低功耗。
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公开(公告)号：CN114120634A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111291690.7
申请日：2021-11-03
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与WiFi感知相结合的端云协同危险驾驶行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质，本发明采用深度学习方法，一方面摒弃数据预处理中小波变换、动态时间规整、主成分分析等冗杂的步骤，简化预处理步骤；另一方面提出多子载波多链路融合方法，采用全部收集到的CSI共同生成CSI‑Image，并送入深层卷积神经网络中进行训练。完成训练的分类识别模型分别部署在车机端和云端上，由车机端和云端协同识别出相应的危险驾驶行为，并警告驾驶员。本发明充分结合云端高性能和车机端近距离的特性，使该危险驾驶行为识别方法兼顾了高性能与低时延的特性，显著提高危险驾驶行为识别的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111260450A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010099879.5
申请日：2020-02-18
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供一种基于区块链技术的电力交易系统，包括：电力交易中心平台，面向交易双方提供交易申报和确认功能，通过交易申报的功能让用户对用电量和电价进行申报；以及区块处理模块，将通过所述电力交易中心平台进行申报和确认所实现的交易信息打包成新区块，存储入底层区块链中，其中所述交易信息包括根据所述交易双方的合约地址、地址所对应的加密值、交易信息和平台运营日志中的至少一项所获得的值。本发明的基于区块链技术的电力交易系统，保证双边交易的安全、可靠、隐私，鼓励余电进行双边、去中心化的交易，以区块链网络连接，保证了交易的隐私性、安全性，同时解决了交易双方的信任问题。
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公开(公告)号：CN118784153A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410934239.X
申请日：2024-07-12
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L1/00 , H04L1/1607 , H04L1/1812
Abstract: 本发明公开了一种基于码合并HARQ辅助稀疏码多址接入方法，步骤如下：确定传输模式，同步传输模式所有的用户数据在同一时间开始传输和结束，所有用户都接收到确认信号后开始传输新的数据，异步传输模式允许用户在不同时间传输数据，用户在接收到确认信号后即开始新的数据传输；对每个用户待传输数据包进行编码，生成一个编码序列；在接收端联合所有HARQ轮接收到的信号使用聚合因子图方法或比特级合并方法进行多用户检测，然后进行信道译码恢复数据比特；最后判断被恢复的比特是否通过CRC校验，若通过CRC校验，发送确认信号，否则发送否认信号；重复执行上述步骤，实现提出的通信方案。本发明能有效提高SCMA通信的可靠性性能。
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公开(公告)号：CN114390630B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202111429460.2
申请日：2021-11-29
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W40/10
Abstract: 本发明公开了一种基于信息年龄的物联网通信方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法步骤如下：引入智能反射面(RIS)反射传感器信号给基站，运用增量冗余混合自动重发请求(HARQ‑IR)技术改善信号接收质量；基站端收集信道状态信息的统计知识，通过优化设计智能反射面的相位偏移、传输速率及发送功率构建信息年龄(AoI)的最小化问题，同时保证功耗受限以及低中断概率；基于视线信道传播系数设计RIS最优相移；基于交替迭代优化思想利用连续上界最小化以及几何规划逼近分别对发送功率和传输速率进行迭代求解，直至算法收敛。本发明利用RIS技术降低传输延时以及中断概率的渐进表达式简化面向AoI物联网系统的优化设计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114793127B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202210419701.3
申请日：2022-04-21
Applicant: 暨南大学
Inventor： 塞奥佐罗斯.特斯菲斯 , 克里斯托斯.齐诺斯 , 宋子阳 , 施政
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种双功能雷达通信方法、装置、计算机设备及存储介质，步骤如下：多天线基站在下行链路上采用均匀线性天线阵列(ULA)将信号发送给多个单天线用户，同时，在接收端采用专用ULA接收雷达信号；基站端收集信道状态信息的统计知识，通过满足通信和雷达部分的服务质量约束来构建传输总功率最小化问题；给定预编码矩阵标准正交化约束，以最大化雷达输出信噪比来获得最佳雷达接收波束赋形矩阵；给定接收波束赋形矩阵，利用秩一法将功率最小化问题简化成半定规划问题，并通过内点法求解最优预编码矩阵；通过功率控制进一步修正最优预编码矩阵以满足通信和雷达感知需求。本通信方法有效降低雷达通信系统的设计复杂度并保证功耗需求。
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公开(公告)号：CN114665938B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210419694.7
申请日：2022-04-21
Applicant: 暨南大学
Inventor： 塞奥佐罗斯.特斯菲斯 , 克里斯托斯.齐诺斯 , 冯佳慧 , 施政
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0452
Abstract: 本发明公开了一种多用户RIS预编码方法、装置、计算机设备及存储介质，步骤如下：基站通过智能反射面(RIS)反射信号给用户，考虑数字/模拟结构基站和无限/有限分辨率RIS，构建基于发送信号矩阵及RIS反射矩阵优化的多用户干扰能量的最小化问题，同时保证总功率受限；给定发送信号矩阵初始值，利用梯度投影算法更新发送信号矩阵，通过Karush‑Kuhn‑Tucker条件求解发送信号矩阵闭合解；基于更新的发送信号矩阵，利用梯度投影算法再次更新反射矩阵；若目标函数值未达到收敛条件，则继续交替迭代更新发送信号矩阵以及反射矩阵，同时基于非可和下降规则来更新迭代步长。本编码方法可有效降低硬件复杂度和保证低功耗。
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公开(公告)号：CN114390630A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111429460.2
申请日：2021-11-29
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W40/10
Abstract: 本发明公开了一种基于信息年龄的物联网通信方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法步骤如下：引入智能反射面(RIS)反射传感器信号给基站，运用增量冗余混合自动重发请求(HARQ‑IR)技术改善信号接收质量；基站端收集信道状态信息的统计知识，通过优化设计智能反射面的相位偏移、传输速率及发送功率构建信息年龄(AoI)的最小化问题，同时保证功耗受限以及低中断概率；基于视线信道传播系数设计RIS最优相移；基于交替迭代优化思想利用连续上界最小化以及几何规划逼近分别对发送功率和传输速率进行迭代求解，直至算法收敛。本发明利用RIS技术降低传输延时以及中断概率的渐进表达式简化面向AoI物联网系统的优化设计。
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公开(公告)号：CN113644940A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110756403.9
申请日：2021-07-05
Applicant: 暨南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于统计CSI的智能反射面的相移设计方法，该方法包括以下步骤：首先，获取收发端与智能反射面(RIS)的参数配置、信道状态信息(CSI)的统计知识；然后利用统计CSI优化RIS的相位偏移使得中断概率最小；继而运用中断概率的渐近表达式简化优化问题；最后，使用数值优化方法如遗传算法迭代求解最佳相位偏移值。本发明利用CSI的统计知识进行RIS相位偏移的优化设计，从而避免了频繁的信道估计、信令交互等引起通信系统开销；此外，基于渐进中断概率实现的最佳设计方法具有极低复杂度。
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公开(公告)号：CN110855335B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201911015106.8
申请日：2019-10-24
Applicant: 暨南大学
Inventor： 施政 , 杨光华 , 塞奥佐罗斯·特斯菲斯 , 马少丹 , 屈挺
IPC: H04B7/0426 , H04B7/0413 , H04W52/14 , H04W52/26 , H04W72/04 , H04W72/08
Abstract: 本发明公开了一种基于功率与速率联合优化的下行虚拟MIMO‑NOMA方法，该方法包括以下步骤：首先，终端节点通过自组网协议形成若干虚拟阵列天线簇，每簇将路径损耗和信道统计特征汇报给基站；然后，在基站侧构建系统平均吞吐量最大化问题，利用交替迭代优化算法进行功率和速率的联合优化；接下来，基站将NOMA解码顺序信息反馈至各簇，使用预编码与叠加编码技术对各簇请求的多数据流进行功率域复用；最后，利用迫零检测来分割数据量以及连续干扰消除技术进行期望信号解码。与传统OMA、NOMA以及虚拟MIMO技术相比，该方法在高信噪比可以显著提高系统容量并保证了簇公平性。
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