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公开(公告)号:CN106330249A
公开(公告)日:2017-01-11
申请号:CN201510778478.1
申请日:2015-11-13
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: H04B1/525 , H04B7/0617 , H04B7/15585
Abstract: 本发明公开了一种全双工中继系统的交替迭代波束成形检测器。该检测器同时采用基于最小化均方误差接收波束成形来抑制中继端的自干扰,以及最小化均方误差发射波束成形矩阵来减少中继发射信号的泄露到中继接收机,随后在两者之间引入迭代结构,进一步优化波束成形矩阵以提高和速率与误码率性能。
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公开(公告)号:CN105743561B
公开(公告)日:2018-11-20
申请号:CN201610030925.X
申请日:2016-01-18
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04B7/155 , H04B7/08 , H04B17/40 , H04B17/391 , H04B17/336
Abstract: 本发明公开了一种基于中继网络最大比合并的最大化和速率的信道配对方法,先在中继端对接收到的信号进行信道相位消除,然后在中继发射端对处理后的信号进行最大比合并处理,最后在第二个时隙对上下行信道进行空间信道配对。
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公开(公告)号:CN105743561A
公开(公告)日:2016-07-06
申请号:CN201610030925.X
申请日:2016-01-18
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04B7/155 , H04B7/08 , H04B17/40 , H04B17/391 , H04B17/336
Abstract: 本发明公开了一种基于中继网络最大比合并的最大化和速率的信道配对方法,先在中继端对接收到的信号进行信道相位消除,然后在中继发射端对处理后的信号进行最大比合并处理,最后在第二个时隙对上下行信道进行空间信道配对。
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公开(公告)号:CN105187102A
公开(公告)日:2015-12-23
申请号:CN201510496840.6
申请日:2015-08-13
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04B7/04
CPC classification number: H04B7/0456 , H04B7/0452
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO(Multi-input multi-output)系统下基于超松弛迭代方法的低复杂度迫零预编码方法,在基站设计低复杂度迫零预编码方法时,为了降低大规模MIMO系统下大维度矩阵求逆极高的复杂度,而采用超松弛迭代的方法来代替矩阵求逆计算。同时,为了提高收敛速度,减少迭代次数,我们根据最大化和速率准则,根据推导公式计算得到最佳的松弛因子a。
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公开(公告)号:CN104301019A
公开(公告)日:2015-01-21
申请号:CN201410502475.0
申请日:2014-09-26
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: H04B7/0617 , H04L25/08
Abstract: 本发明公开了一种星载AIS基于接收盲波束成形的同信道干扰抑制方法,星载AIS接收机的信号检测模块进行信号检测之前先进行盲波束成形,盲波束成形利用用户信号本身的恒模特性实现波束成形。本发明利用恒模算法对用户信号实现盲波束成形,使期望信号和干扰信号分离并恢复出期望信号,频谱利用率较高,并且可以显著抑制同信道干扰,明显改善信号检测的误比特性能。
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公开(公告)号:CN105680984A
公开(公告)日:2016-06-15
申请号:CN201510237995.8
申请日:2015-05-11
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: H04L1/005 , H04J11/005
Abstract: 本发明公开了一种宽带多用户MIMO-OFDM系统的分组交替迭代检测方法,在基站将子载波平均分为I组,先利用半正定松弛检测算法将基站接收到的每组信号进行组内检测,利用检测到的信号计算组间干扰,并在基站接收信号中减去该组间干扰形成新的接收信号,将该信号返回到检测器的输入端进行下一次检测,而后依次重复迭代,直到达到初设的迭代次数。
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公开(公告)号:CN104506468A
公开(公告)日:2015-04-08
申请号:CN201510012970.8
申请日:2015-01-09
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种时域稀疏信道估计方法,在接收端的信号处理主要分为信道估计和均衡两个阶段,而信道估计又分为两步:训练序列处的信道估计和数据符号处的信道估计。本发明首先利用最大似然准则估计训练序列处的信道冲激响应,然后利用基于采样点的二次多项式内插算法获得数据符号处的信道冲激响应。二次多项式内插的性能明显优于线性内插算法,并逼近利用了信道统计特性的Jakes内插。
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