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公开(公告)号：CN113595664B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110931594.8
申请日：2021-08-13
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 电子科技大学
IPC: H04B17/382 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多用户宽带通信系统的频谱感知方法，包括以下步骤：(1)由每个子信道的接收信号计算出该子信道的协方差矩阵，将所有子信道的协方差矩阵集合Y与其对应的子信道占用状况Z作为单个训练数据构建训练集；(2)在训练集Ω上进行训练，训练完成后得到训练好的网络hθ；(3)在每个感知时刻t，对宽带信号的每个子信道分别采样并计算得到每个子信道上的协方差矩阵；(4)将所有子信道上协方差矩阵作为训练好的卷积神经网络的输入Yt，得到所有子信道上的检验统计量；(5)对每个子信道上的检验统计量进行判决得到所有子信道上的占用状况。本发明的频谱感知算法受噪声不稳定性影响较小，且在低信噪比下仍能保持良好的检测性能。
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公开(公告)号：CN113595664A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110931594.8
申请日：2021-08-13
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 电子科技大学
IPC: H04B17/382 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多用户宽带通信系统的频谱感知方法，包括以下步骤：(1)由每个子信道的接收信号计算出该子信道的协方差矩阵，将所有子信道的协方差矩阵集合Y与其对应的子信道占用状况Z作为单个训练数据构建训练集；(2)在训练集Ω上进行训练，训练完成后得到训练好的网络hθ；(3)在每个感知时刻t，对宽带信号的每个子信道分别采样并计算得到每个子信道上的协方差矩阵；(4)将所有子信道上协方差矩阵作为训练好的卷积神经网络的输入Yt，得到所有子信道上的检验统计量；(5)对每个子信道上的检验统计量进行判决得到所有子信道上的占用状况。本发明的频谱感知算法受噪声不稳定性影响较小，且在低信噪比下仍能保持良好的检测性能。
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公开(公告)号：CN113595609B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202110932417.1
申请日：2021-08-13
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 电子科技大学
IPC: H04B7/06 , H04W72/044 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的蜂窝移动通信系统协作式信号发送方法，包括以下步骤：(1)在基站发射端，每个基站首先收集本基站下用户的干扰信息和等效信道信息，并将这些信息以及上一个时刻的各个用户分配得到功率信息发送给其他基站；(2)每个基站根据本地用户的信道信息确定各个用户的波束方向；(3)根据其他基站交互的信息通过训练好的强化学习神经网络中，神经网络经过运算后输出该基站下给每个用户分配的功率；(4)每个基站就根据波束方向和功率来生成波束赋形向量，并用该波束赋形向量为发送信号做处理。本发明适用于配置了(56)对比文件Ying-Chang Liang, Junjie Tan, HaonanJia, Jintao Zhang, Lian Zhao.RealizingIntelligent Spectrum Management forIntegrated S atellite and TerrestrialNetworks《.Journal of Communications andInformation Networks》.2021,第第6卷卷(第第1期期),全文.
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公开(公告)号：CN113595609A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110932417.1
申请日：2021-08-13
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的蜂窝移动通信系统协作式信号发送方法，包括以下步骤：(1)在基站发射端，每个基站首先收集本基站下用户的干扰信息和等效信道信息，并将这些信息以及上一个时刻的各个用户分配得到功率信息发送给其他基站；(2)每个基站根据本地用户的信道信息确定各个用户的波束方向；(3)根据其他基站交互的信息通过训练好的强化学习神经网络中，神经网络经过运算后输出该基站下给每个用户分配的功率；(4)每个基站就根据波束方向和功率来生成波束赋形向量，并用该波束赋形向量为发送信号做处理。本发明适用于配置了大规模天线阵列的移动蜂窝网络，能提高整个蜂窝网络的总传输速率。
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公开(公告)号：CN114200389A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111501286.8
申请日：2021-12-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州) , 电子科技大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明属于信息与通信技术领域，涉及一种基于多天线阵列的单比特量化波达方向估计方法。本发明方法直接通过单比特采样接收信号构造单比特样本方差矩阵，并对单比特样本协方差矩阵进行特征分解得到信号子空间，然后通过多项式求根的方法得到多个信源的波达方向估计，无需进行谱峰搜索，具有较低的计算复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119892579A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510085133.1
申请日：2025-01-20
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体的说是涉及一种多反射设备信号调制与波束赋形协作优化方法。本发明的方法主要是给定主系统信号的调制方式和多反射设备的调制阶数，通过优化反射设备的信号星座点和波束赋形来最大化接收端无噪声信号的最小欧氏距离，从而提升主系统和物联网通信的误符号率性能，本发明的方案可以适用于任意阶主系统和物联网系统信号调制，方案实施简单，具有很强的应用价值。
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公开(公告)号：CN118282456A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410373246.7
申请日：2024-03-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种用于共生无线通信系统的信号发送和接收方法。本发明设定共生无线通信系统包括主系统发送机、可重构智能表面RIS、主系统接收机及次系统接收机，主系统发送机传输信息主系统接收机，RIS通过周期性调整反射系数传输信息给次系统接收机，设定主系统发送ASK信号，RIS发送PSK信号，主次系统发送符号的周期比为K。本发明通过使主次系统分别发送调幅和调相信号，避免接收端出现检测模糊性，影响检测性能。
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公开(公告)号：CN117768269A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202310893299.7
申请日：2023-07-20
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: H04L25/02 , H04B17/309
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于有源放大型可重构智能表面的信道估计方法。本发明的方法通过不断切换智能表面的反射图样，可在基站处将所需估计CSI分离开来，并进行精确估计；同时，利用有源放大型智能表面的信号功率放大功能，可提高反射信号功率，从而提升信道估计性能。对比适用于传统被动型智能表面的信道估计方法，本发明所提方法可以进一步减少信道估计误差，从而显著提升有源放大型可重构智能表面对无线通信系统的辅助效果。通过仿真及实验验证，本发明所提信道估计方法可以实现无线信道环境的准确估计，同时推动有源放大型可重构智能表面在无线通信领域的应用，具有重要的应用价值和发展潜力。
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公开(公告)号：CN112986905B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110159183.1
申请日：2021-02-05
Applicant: 电子科技大学
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环境反向散射的多反射设备定位方法。本发明使用接收机接收信号，包含来自环境射频源的直射链路信号和L个反射设备反向散射信号，接收机通过空域信号处理技术计算信号的到达角度。本发明对多个反射设备同时接入的情况，使用空域滤波的技术，只保留一个角度的信号，同时计算该信号的功率，利用功率信息，对于直射链路信号，可以估算出信源到达接收机距离，对于反射链路信号，可以估算出信源到达反射设备的距离和反射设备到达接收机的距离的乘积。通过已知的和距离有关的信息，和信号到达方向有关的信息，利用几何方法可以估计出反射设备的坐标，实现对反射信号的定位。
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公开(公告)号：CN112260740B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202011115870.5
申请日：2020-10-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，涉及一种可重构智能表面辅助的共生通信系统波束赋形设计方法。本发明方案中，反向散射设备借助来自于基站和经过智能表面加强的主链路信号来发送自身需要发送的信息符号；主接收机接收到来自于基站的主链路信号和来自于反向散射设备的反射信号。本发明设计高效迭代算法联合优化基站端(主动式)波束赋形向量w和智能表面端被动式波束赋形向量φ，在满足反射信号的可靠性及主链路通信速率要求的情况下，实现基站发送功率最小化。通过仿真验证，本发明在不影响主用户正常通信、且不额外增加能量、频谱和成本开销的情况下，大幅节省基站发送功率和能量，具有很强的应用价值以及发展潜力。
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