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公开(公告)号：CN113242605B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110506094.X
申请日：2021-05-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种低时延网络中基于多中继的资源分配方法。针对多数据源多中继传输场景，本发明在满足传输时延限制的条件下进行资源分配。通过联合优化中继匹配和块长分配，最小化系统传输的平均错误概率。在数学上，将优化问题建模为整数规划问题。提出了一种基于交替迭代的联合优化算法，将联合优化问题分解为中继匹配和块长分配两个子问题，交替优化两个子问题，直到目标收敛。本发明提供的算法能够在时延限制下显著降低平均错误概率，满足高可靠低时延要求。
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公开(公告)号：CN114142905A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111507344.8
申请日：2021-12-10
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/08 , H04B7/0413
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种时变信道下基于牛顿(Newton)迭代法的MIMO检测算法的改进方法。大规模MIMO作为5G的关键技术之一，相较于传统的单天线系统具有高信息传输速率、高可靠性、高频谱利用率的优势，是5G系统中最具发展潜力的技术之一。在大规模MIMO系统中，信号检测是决定系统可靠性的关键技术，也是难点之一，传统的MIMO检测算法普遍存在计算复杂度高、收敛速度慢的弊端。本发明在传统牛顿迭代算法的基础上，考虑到信道的时变特性，提出一种矩阵逆跟踪检测方法。本发明通过利用信道在时域上的相关特性，对MMSE滤波矩阵进行跟踪，在每个采样点仅进行一次牛顿迭代运算，如此，既可以提高算法收敛速度，又可以降低计算复杂度。
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公开(公告)号：CN109743268B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201811488677.9
申请日：2018-12-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的大规模多输入多输出系统毫米波信道估计和压缩方法，所述方法包括以下步骤：步骤1)基站通过有限的射频链路向用户发送导频，用户通过有限的射频链路收集合并基站发送的导频信号；步骤2)用户对接收导频信号做一系列预处理，以便其输入深度神经网络；步骤3)收集神经网络离线训练的样本；步骤4)进行具体的神经网络离线训练过程；步骤5)进行深度神经网络的在线装配和信道压缩与估计。
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公开(公告)号：CN113507350A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110767385.4
申请日：2021-07-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种评估免授权重传方案在超可靠低延迟下的中断概率的方法，包括如下步骤：1)实时用户采用短包形式传输数据包，通过免授权重传技术访问基站；2)系统结合时延约束建立中断概率问题模型：给定发射功率，建立信道模型，得到在基站处的信干噪比，给定信干噪比阈值和超可靠低延迟约束下交付的时延，结合时延约束得到最大的往返传输过程次数，再利用概率论和随机几何建立中断概率问题模型；3)系统传输中断概率：根据模型计算得到免授权重传方案中断概率的闭合解。本发明可以准确地评估出系统在超可靠低延迟服务需求下的中断概率、以及揭示网络的系统参数对信息传输中断概率的影响。
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公开(公告)号：CN109361433B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201811452132.2
申请日：2018-11-30
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开一种子阵列协作的室内多用户太兆赫兹通信系统波束训练方法，该方法包括两个阶段，第一阶段为多子阵列并行穷搜阶段，该阶段将用户接入点的所有多子阵列并行分时隙遍历整个角度域，使得所有被服务的用户在第一阶段搜索结束后反馈接收信号功率最大的时隙序号；第二阶段为单子阵列串行搜索子空间，确定用户所处角度和反馈第二阶段中接收信号功率最大时的时隙序号，根据第二阶段得到的反馈向量和第一阶段得到的指示向量构造用户角度索引向量，并配置模拟波束成形矩阵。本发明对接入点多子阵列数目、每个子阵列内的天线数目及天线间距无特殊要求，适用于典型配置的室内多用户频分双工太兆赫兹通信系统，并能有效减少波束训练开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109474314B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201811571367.3
申请日：2018-12-21
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开一种毫米波多用户大规模MIMO基‑4并行波束训练方法，该方法包括基‑4模拟多精度码本生成算法及基‑4多用户并行搜索算法。所述基‑4模拟多精度码本生成算法联合运用虚拟子阵列技术和多子波束拼接技术拓宽码字波束宽度，相位补偿技术用于改善波束样式；所述基‑4多用户并行搜索算法根据层次化搜索结果动态激活子阵列实现多用户并行波束训练。本发明具有波束训练时间开销少、角度估计准确率高的优点，适用于基站采用部分连接混合预编码结构、基站侧每个子阵列为均匀线性阵列的毫米波多用户大规模MIMO无线通信系统。
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公开(公告)号：CN112260749A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011136894.9
申请日：2020-10-22
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/185 , H04B7/0426 , H04B7/0456
Abstract: 本发明提供了一种毫米波卫星自回传的波束赋型方法，适用于卫星通信技术领域。针对卫星信道衰落大，偏远地区的用户无法直接接入卫星的限制，建立用户，建立卫星、地面站、基站的自回传系统模型；针对某个通信时隙，卫星与基站分别计算各自的预波束赋型矢量；根据当前的波束赋型矢量，以地面用户的和速率为优化目标，获取最优的波束赋型矢量；判断是否满足迭代完成的条件；若满足，则根据奇异值分解获得最优的波束赋型矢量。其将卫星通信覆盖广的优势与蜂窝网络的优势相结合，有效消除地面网络与卫星网络间的相互干扰，提高了地面用户的总速率性能，节省了频谱资源。
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公开(公告)号：CN108767333B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201810521616.1
申请日：2018-05-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于“三分离”步骤的铅酸电池非冶金资源化工艺，并使用资源化产物为原料制造新铅酸电池。它包括如下步骤：拆解废旧铅酸电池，得到铅膏、澄清的硫酸和塑料3种成分；将铅膏脱硫，然后加入还原剂在酸性条件下还原其中的PbO2，使所有的铅元素进入溶液；得到的铅盐溶液与硫酸盐和硫酸反应，得到高电化学活性的硫酸铅并用于制造新铅酸电池。塑料依铅膏处理方法同法处理，将其上粘附的含铅物质全部洗脱而无害化，所得溶液与相应的铅膏处理液混合使用。本发明方法简单易行，不需要复杂的拆分设备，制备过程符合清洁生产要求，而且能缩短电池生产周期，降低生产成本。
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公开(公告)号：CN106685867B
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201710045415.4
申请日：2017-01-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种LTE分布式中继系统中具有自适应噪声门限的上行噪声抑制方法，包括：在上行链路方向远端单元的基带数字信号处理单元中增加底噪声抑制模块，将接收到的LTE上行数字基带信号通过一个分析滤波器组，得到各资源块子频带数字信号；接着通过功率计算单元，计算出各资源块数字信号功率值及当前底噪声功率值；由自适应噪声门限模块更新当前噪声门限值，得到噪声开启门限和噪声关闭门限；接着在判别单元中将当前计算出各资源块数字信号功率与噪声门限进行比较，按照相应的比较判别方法将功率较低的子频带信号置零，达到对底噪声的抑制效果；抑制噪声后的各资源块子频带信号再通过综合滤波器组，得到重构后的LTE数字基带信号。
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公开(公告)号：CN109787685A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910219853.7
申请日：2019-03-21
Applicant: 东南大学
IPC: H04B10/116 , H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种基于子载波预留的可见光OFDM系统自适应低峰比方法。本发明的方法包括：(1)在发射端，信源产生的二进制比特信息流经过自适应正交幅度调制形成发射端的频域数据信号；(2)确定可见光通信系统中的预留子载波数和相应位置；(3)对OFDM子载波上的频域数据信号做共轭对称处理；(4)计算出预留子载波频域值；(5)将OFDM频域信号经过IFFT运算，加上循环前缀得到驱动LED的时域电信号；(6)对电信号进行直流偏置或削波，继而驱动LED发射光信号；(7)在接收端，光信号通过光电二极管转化为电信号；(8)得到的电信号变换到频域信号；(9)解调得到二进制信息流。本发明降低了系统对功放和LED灯线性度的要求，减少了非线性失真。
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