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公开(公告)号：CN105578506B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201510969883.1
申请日：2015-12-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种轨道交通高速移动环境下基于信道信息的切换方法，包括：设定列车的预测切换位置，并计算所述预测切换位置与待切换基站之间的距离；根据计算出的所述距离以及所述预测切换位置对应的信道模型，计算所述预测切换位置的路径损耗；根据所述路径损耗计算列车到达所述预测切换位置处的接收信号场强；判断所述接收信号场强是否达到预设门限；若所述接收信号场强大于或等于所述预设门限，则进行切换准备，以使得列车达到所述预测切换位置时切换到所述待切换基站；若所述接收信号场强小于所述预设门限，则重复上述步骤，直至所述接收信号场强达到所述预设门限为止。本发明能够在高速移动复杂场景下实现快速、平滑、可靠的切换。
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公开(公告)号：CN105610528A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201510953893.6
申请日：2015-12-17
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/391 , H04B1/7073
CPC classification number: H04B17/391 , H04B1/7073
Abstract: 本发明公开了一种针对时变信道多径分量的分簇与跟踪方法，该方法包括以下步骤：对于第一个时刻的多径分量，采用聚类算法进行初始分簇；对于后续各个时刻的多径分量，根据前一时刻的分簇结果对当前时刻的多径分量进行分簇与跟踪。本发明利用时变信道的特性以及相邻时刻多径分量之间的联系，仅对第一个时刻的多径分量使用传统聚类算法进行初始分簇，而对接下来的各个时刻的多径分量不再利用传统聚类算法来分簇，而是利用时变信道的特性，直接基于前一时刻的分簇结果对下一时刻的多径簇进行分簇与跟踪，因此能够显著提升分簇与跟踪的准确性，且降低其复杂度。
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公开(公告)号：CN103607723A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310580797.2
申请日：2013-11-18
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04W16/22
Abstract: 本发明公开了属于无线移动通信技术领域的一种面向高速铁路线状小区的无线通信链路估计方法。该方法包含有以下步骤：1）提出一套针对高速铁路特色传播环境的分类标准；2）对各类场景下的大尺度路径损耗和阴影衰落进行建模，建立一套面向高速铁路的标准化传播模型库；3）提出面向铁路线状小区的覆盖预测方法。本发明可在不借助前期测量的前提下，更准确的预测高速铁路小区的覆盖范围，优化高速铁路的网络布置方案，合理的设置小区间基站间距，进而极大的降低对高速铁路无线通信基础设施的投入。
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公开(公告)号：CN119675711A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411583041.8
申请日：2024-11-07
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B7/04 , H04B17/391 , H04L25/02 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供了一种基于Vision Transformer网络实现RIS自适应重构多用户信道方法。该方法包括：基于信道模型生成随机用户位置下信道冲激响应矩阵，通过深度神经网络求解保证用户接收功率最大时RIS相移矩阵数值解；基于所求解的RIS相移矩阵和信道模型生成局部区域内信道冲激响应图，根据信道冲激响应图和对应RIS相移矩阵训练Vision Transformer网络；根据用户位置和掩码模型构建所需信道冲激响应图并输入训练好的网络，实现RIS相位的自适应求解。本发明可以针对所需多用户信道冲激响应图求解RIS相位矩阵，进而实现不同用户位置和用户数目场景下RIS自适应求解，为基于RIS实现对通信环境的智能调节提供了重要的依据。
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公开(公告)号：CN119070935A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411056474.8
申请日：2024-08-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/391 , H04B17/382
Abstract: 本发明提供了一种基于海洋船岸信道的岸上基站与船舶之间的无线通信方法。该方法包括构建海洋船岸信道的三维模型，该模型包含作为发射端的岸上基站、作为接收端的处于运动状态的船舶、位于岸上基站周围的半球体和位于船舶周围的圆柱体，综合考虑了岸上基站、船舶周围的散射和海平面的反射以及船舶横摇运动的影响，根据模型的几何关系计算出时变距离，得到信道的冲激响应；根据信道的冲激响应，得到基于船舶横摇运动条件下海洋信道的空时频相关函数和多普勒功率谱密度。本发明方法准确描述海洋信道的非平稳统计特性，有利于研究船舶横摇对海洋无线信道的影响，为建立海洋无线通信系统提供理论支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118523855A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410534080.2
申请日：2024-04-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/373 , H04B17/391 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/56 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于计算机视觉的环境语义提取与信道预测方法。该方法包括：在待测环境中部署信道测量系统，所述信道测量系统获取待测环境中的信道探测数据和RGB图像数据；对所述信道探测数据和RGB图像数据进行预处理，获得预处理后的信道特性参数和RGB图像；构建环境语义提取模型，在环境语义提取模型中输入预处理后的RGB图像数据，得到带有环境语义的图像数据；构建并训练信道预测模型，在训练好的信道预测模型中输入带有环境语义的图像数据，得到相应的信道预测结果。本发明方法探索了物理环境对于信道的影响，并充分利用了环境语义信息，不仅节省了计算开销和存储开销，还提高了模型的预测精度、速度以及泛化性能。
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公开(公告)号：CN117579203A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311495985.5
申请日：2023-11-10
Applicant: 北京交通大学 , 中国工业互联网研究院 , 中国铁道科学院集团有限公司
IPC: H04B17/391 , H04W16/18 , H04W24/06 , H04W4/30
Abstract: 本发明提供一种多模态数据驱动的无线环境重构方法，属于无线通信技术领域，采集无线环境中的多模态感知数据集；对无线信道感知数据进行处理，萃取信道特性参数，构建无线环境的电磁重构模型；对物理环境感知数据进行处理，构建无线环境的物理重构模型；基于重构模型中的每个经纬度标签和时间标签，将不同模态导出的无线环境重构模型进行匹配对齐，得到多源数据驱动的无线环境重构模型。本发明基于采集到的无线环境中低频、毫米波无线信道数据、点云数据和RGB图像数据等多模态感知数据，对无线环境进行多维重构，包括电磁传播条件重构、多径环境映射重构、三维点云模型重构和二维动态视觉重构，从而实现无线环境的精确数字化重构。
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公开(公告)号：CN115361043B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202210825072.4
申请日：2022-07-14
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/06 , H04B17/391
Abstract: 本发明提供一种高铁毫米波通信系统的通信控制方法及控制系统，属于机高铁通信技术领域，获取系统统计信道状态信息；在基站端及车顶中继端均随机产生独立的波束赋形向量，并根据最大化信噪比原则选出最优的波束赋形对；基于获取的系统统计信道状态信息以及最优的波束赋形对构建遍历容量优化模型；求解遍历容量优化模型更新反射表面的相位矩阵并优化波束赋形对；基于更新的相位矩阵和优化后的波束赋形对进行通信链路的选择。本发明动态调节智能反射表面各反射单元的相位，增强系统鲁棒性；收发端波束赋形方案与IRS相位调节参数矩阵，优化了直连链路与反射链路间的选择问题，提高了系统可靠性并使得系统遍历容量最大化。
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公开(公告)号：CN115209376A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210826458.7
申请日：2022-07-14
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于反射面辅助的高速列车通信覆盖概率增强方法及系统，属于机无线通信技术领域，包括：初始化可重构智能表面的高速列车通信研究场景模型参数；计算在第个时间时隙的BS‑MR、BS‑RIS、RIS‑MR链路及系统等效信道的信道模型；计算在第个时间时隙的系统信噪比；计算在第个时间时隙，RIS反射振源的最佳相位；计算在第个时间时隙的覆盖概率。本发明基于智能可重构智能表面辅助的高速列车通信覆盖概率增强方法，以有效增强HST的覆盖性能，从而保障通信的连续性。
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公开(公告)号：CN114362851A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210021766.2
申请日：2022-01-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/30 , H04B17/391 , H04L25/02 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的无线信道数据去噪方法。该方法包括：获取信道测量场景中的信道冲激响应数据序列；构建双向循环神经网络，将所述信道测量场景中的信道数据序列输入到所述双向循环神经网络中进行训练，得到训练好的双向循环神经网络；将待去噪的信道数据输入到所述训练好的双向循环神经网络，双向循环神经网络输出去噪后的信道冲激响应数据。本发明通过对双向循环神经网络进行训练，从而准确、快速地去除信道数据中的噪声，进而有效提高信道特性参数分析的准确性。
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