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公开(公告)号：CN116319194A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310326411.9
申请日：2023-03-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , H04B17/336 , H04W64/00
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种低精度量化下的大规模MIMO系统信道估计和定位方法。本发明提出了一种交替迭代算法框架。在第一阶段，利用通GTurbo和稀疏贝叶斯学习从中提取信道参数。在第二阶段，利用高斯牛顿法通过获得的信道参数估计来恢复用户端位置。实验结果表明，本发明所提出的毫米波通信系统定位方法在量化比特数较低的情况下，依然能够实现精确的信道参数估计和用户定位，并在高信噪比的情况下接近对应的理论下界。
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公开(公告)号：CN115604815A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211122290.8
申请日：2022-09-15
Applicant: 电子科技大学(CN)
IPC: H04W64/00 , H04L25/02 , H04B7/0452
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种采用低精度量化的毫米波通信系统定位方法。本发明在信道估计阶段提出了一种交替迭代算法框架。首先通过广义Turbo算法恢复出未量化信道，并利用多任务稀疏贝叶斯学习进行信道粗估计，随后基于期望最大化进行信道细估计，迭代上述过程完成信道参数估计。位置估计阶段将位置信息得到的信道参数与算法估计的信道参数的残差作为优化函数，利用牛顿法求解该优化问题。实验表明，本发明所提出的毫米波通信系统定位方法在低精度量化的情况下，依然能够实现精确的用户定位，并达到对应的理论下界。
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公开(公告)号：CN109257080B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201811045599.5
申请日：2018-09-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B7/0456 , H04L27/26
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，涉及大规模MIMO系统下行链路中的多用户相位噪声补偿抑制方法。本发明主要包括：首先利用导频对应位置的接收符号计算相位噪声的公共相位误差并进行补偿，然后进行数据符号的判决，将判决结果作为以下迭代的初始值，然后通过变分贝叶斯算法进行迭代，最后在已知接收信号的条件下数据符号的估计值将收敛于一个稳定的值。本发明的有益效果为能够实现大规模MIMO系统中高阶调制方式下的数据符号的判决，有效抑制相位噪声带来的不利影响，通过合适的预编码技术也有效抑制了多用户的干扰，从而显著提高系统性能。
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公开(公告)号：CN107947839B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201711203980.5
申请日：2017-11-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体的说是涉及一种用于大规模MIMO系统的相位噪声补偿抑制方法。本发明的方法主要包括：假定相位噪声为零的情况下，对各天线上的接收信号进行最大比合并，得到数据符号的初始值；采用变分贝叶斯算法根据获得的初始值进行迭代，在已知接收信号ri的条件下数据符号的估计值将收敛于一个稳定的值。本发明的有益效果为，能够实现大规模MIMO系统中高阶调制方式下的数据符号的判决，且判决方法避免了传统变分贝叶斯推断算法当中高维矩阵求逆的运算，将其转化为了对角阵求逆的运算，既降低系统的复杂度，又提高了系统的性能。
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公开(公告)号：CN108111441B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810030602.X
申请日：2018-01-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , H04L27/26
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体的说是涉及一种基于变分贝叶斯推断的信道估计方法。本发明的方法利用了大规模MIMO信道的稀疏结构与其结构的相似性，创新性地构建了大规模MIMO信道的稀疏模型(分层先验模型)，引入概率事件来控制信道所在位置属于完全共有还是非完全共有，提出了基于变分贝叶斯推断的信道估计算法(简称Mixture_VBI)，同时与OMP、ASSP、Geniu‑LS等信道估计方法相比，本发明提高了信道估计的准确性，在一定条件下，可使得信道估计误差达到10‑3。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106100711B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201610443927.1
申请日：2016-06-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B7/0452 , H04B7/06
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，它特别涉及一种在无线多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)通信系统中利用时分双工系统的信道互易性进行迭代从而同时快速地获得多个波束成形奇异矢量的方法。本发明利用LANCZOS算法的快速收敛特性和在一个阶段的迭代中可以获得多个特征向量的性质，设计了一种时分双工系统下的快速迭代波束成形方法，可以大大降低天线训练阶段的开销，快速地得到多流波束成形的多个波束成形矢量。
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公开(公告)号：CN107231216B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201710536204.0
申请日：2017-07-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，涉及基于GAMP算法的相位噪声补偿抑制方法。本发明是先利用已知的LOS信道和由发送符号序列的初始值，得到相位噪声的初始判决，然后通过GAMP算法迭代实现相位噪声的恢复，最后在接收信号上对相位噪声进行补偿和频域均衡，进而对发送信号进行解调，如此循环，能够逐步得到更加准确的发送符号数据的估计，提高系统的可靠性，减小误码率。
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公开(公告)号：CN108768480A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810748661.0
申请日：2018-07-10
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: H04B7/0452 , H04B7/0851 , H04L5/0025 , H04L5/0048 , H04L25/0391 , H04L27/362 , H04L27/38
Abstract: 本发明属无线通信技术领域，涉及一种带有相位噪声的大规模MIMO系统上行链路数据估计方法。本发明采用了变分贝叶斯推断算法，变分贝叶斯推断算法是一种求解未知随机变量的后验分布的算法，通过不断地迭代，得到样本已知的条件下的隐藏变量的均值与方差。本发明的有益效果为能够在相位噪声存在的条件下实现对大规模MIMO系统上行链路的数据符号估计，显著提高系统的误比特率性能。
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公开(公告)号：CN108696465A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201811045597.6
申请日：2018-09-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
CPC classification number: H04L25/0204 , H04B7/0413 , H04L25/024
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，涉及带有双端相位噪声的大规模MIMO系统上行链路信道估计方法。本发明主要包括：首先在初始阶段，假定相位噪声不存在，进行粗略的信道估计，然后通过变分贝叶斯算法进行迭代，最后在已知接收信号的条件下信道矢量将收敛于一个稳定的值。本发明的有益效果为能够在相位噪声存在的条件下实现对大规模MIMO系统上行链路的信道估计，获得准确的信道信息，显著提高系统性能。
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公开(公告)号：CN108512787A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810331269.6
申请日：2018-04-13
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体的说是一种大规模MIMO系统的超精细信道估计方法。本发明主要利用压缩感知原理和牛顿优化方法，在变分贝叶斯推断的基础上提出一种改进的信道估计算法，以实现信道的超精细估计。本发明与传统方法相比，本发明基于变分贝叶斯推断方法，不需要任何先验信息直接估计信道，且在该基础上结合牛顿优化方法，进一步优化由贝叶斯推断得到的粗估计值，大大提高了信道估计的准确性。
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