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公开(公告)号：CN115694581A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211253700.2
申请日：2022-10-13
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京机电工程总体设计部
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/185 , H04B17/382 , H04B17/391 , H04W16/18 , H04W16/22 , H04W84/06
Abstract: 本发明属于星地一体化网络领域，公开了一种基于智能反射面辅助的星地一体化网络用户终端接入优化方法。在星地一体化网络系统中建立系统模型；得到用户接收卫星网络和地面网络信号的表达式；建立智能反射面辅助的星地一体化网络用户终端接入优化问题；将优化问题分解为地面移动网络优化问题、卫星网络优化问题和用户接入匹配问题；分别对地面移动网络和卫星网络进行优化；判断地面网络优化参数和卫星网络优化参数是否收敛，若不收敛重新进行优化，若收敛则进行用户终端接入。用以解决在地面网络的边缘地带，用户终端选择卫星网络接入，通信速率受限于卫星的能力，无法达到很高的速率的问题。
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公开(公告)号：CN115499871A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211161295.1
申请日：2022-09-23
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京机电工程总体设计部
IPC: H04W28/02 , H04W72/04 , H04W72/08 , H04B7/0413 , H04B17/336 , H04B17/382
Abstract: 本发明提出CF‑mMIMO场景下HTC和MTC共存的功率分配方法。所述方法包括初始化参数、迭代、记录功率分配方案步骤完成功率分配。通过本发明所述方法可以在最大化HTC设备的频谱效率的同时最大化MTC能量效率。本发明所述方法通过改变λ可以均衡频谱效率和能量效率之间的关系，本发明提出的功率分配方法在频谱效率和能量效率方面要优于其他的功率控制方法。
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公开(公告)号：CN112492676B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202011390355.8
申请日：2020-12-02
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京机电工程总体设计部
Abstract: MUSA下行链路的综合考虑信道容量和误码率的功率分配方法，涉及通信技术领域，是为了解决现有的NOMA系统的功率分配方法难以准确地估计出来信道增益，以及分配方法复杂的问题。本方法综合考虑信道容量以及误码率性能，有效性和可靠性都能得到保障。本方案提出的功率分配算法，只需要在MUSA系统中上行发送导频，进而较为准确地估计出来信道增益，就可以对下行的用户进行功率分配，方法简单，计算复杂度较低，易于实现。
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公开(公告)号：CN112543043A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011340423.X
申请日：2020-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京机电工程总体设计部
IPC: H04B7/0426 , H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 一种基于非正交多址接入技术的波束空间下分布式功率分配方法，属于无线通信领域，为了解决用户终端数目经常会大于射频链路数量，从而导致用户间干扰难以抑制，并导致频谱效率明显降低的问题。本发明随机生成原始信道矩阵；根据离散透镜阵列特性，将原始信道矩阵转换到波束空间；采用最大幅值波束选择算法进行波束选择，确定出基站发射端即将使用的波束集合，并由波束集合得到发射机和接收机之间的实际信道矩阵；采用破零预编码算法，抑制不同波束间的干扰；形成用户簇，在同一个用户簇的用户间引入非正交多址接入技术；对下行链路的多个用户进行簇间和簇内分布式功率分配，得出功率分配结果。有益效果为明显提升系统频谱效率。
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公开(公告)号：CN115643142B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202211225882.2
申请日：2022-10-09
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京机电工程总体设计部
IPC: H04L27/20 , H04L27/22 , H04B17/336 , H04B17/391 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于LSTM的QDPSK差分解调方法，本发明涉及电子和通信技术领域，本发明利用LSTM网络具有记忆功能的特性，解决DNN网络无法进行差分译码的问题。采用QDPSK差分调制解调方式能有效解决基于DNN的QPSK解调器在载波提取时存在的反向工作问题。同时，本发明不仅在基带下进行仿真，还在带通下存在干扰时进行设计，测试了神经网络的抗干扰情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113342529B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110679260.6
申请日：2021-06-18
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京机电工程总体设计部
Abstract: 本发明提出了基于强化学习的无小区大规模多天线架构下移动边缘计算卸载方法，方法包括：设置网络中CF‑MEC环境参数，确定用户设备UE与AP之间的数量关系；计算密集型任务的生成，使整个网络的时延tall最小化；定义动作、状态和奖励，训练深度Q网络，并保存网络模型；本发明的方法运行在和所有AP都相连的CPU上；并且在无小区大规模多天线架构中，每个AP都会将关于某个特定接收信号的局部软判决传输至CPU进行最终的综合判决，因此在CPU处可以获得全部的上行信号，同时在CPU处运行的本方法能够获得所有的卸载任务信息，并为它们一一选择合适的服务器来最优化整个网络所经历的卸载时延。
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公开(公告)号：CN114882236A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110542902.8
申请日：2021-05-19
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京机电工程总体设计部
Abstract: 本发明提供一种基于SinGAN算法的探地雷达地下空洞目标自动识别方法。步骤1：利用SinGAN算法对已获取的地下空洞目标的探地雷达回波图像进行图像增广处理，得到处理后的具有相似分布的探地雷达回波图像；步骤2：对步骤1生成的探地雷达回波图像进行标注明确相关目标像素位置；步骤3：将步骤2中已标注的数据随机分配至训练集和验证集；步骤4：利用步骤3的训练集和验证集对深度学习目标识别算法进行训练，得到权重模型；步骤5：将步骤4获得的权重模型输入已有深度学习算法模型，对地下空洞目标探地雷达回波图像进行目标识别检测。本发明解决现有方法难以检测识别地下空洞目标的问题。
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公开(公告)号：CN114035858A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111254423.2
申请日：2021-10-27
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京机电工程总体设计部
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的无小区大规模MIMO下移动边缘计算的分布式计算卸载方法，属于移动边缘计算领域，包括：设置CF‑MEC训练环境；基于CF‑MEC训练环境，使用M/M/1排队论模型生成计算任务；在每个用户设备上构建深度Q网络，利用计算任务对被分配到任务的用户设备上的深度Q网络进行训练，直至贪婪策略的概率趋近于1，训练结束得到训练后的深度Q网络；将待测数据输入训练后的深度Q网络中，使用户设备对边缘服务器进行独立计算卸载决策。该方法通过在每个用户设备上部署训练好的深度Q网络，用户可以自行根据网络中的相关信息进行卸载决策，从而尽可能降低自身运行计算密集型任务的时延，提高用户体验。
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公开(公告)号：CN113708803A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110684805.2
申请日：2021-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京机电工程总体设计部
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06
Abstract: 本发明提出在Cell‑freeMassiveMIMO下的正交多址与非正交多址的结合方法，将所有用户分成L簇，每簇内用户数为1或2，每簇内的用户使用相同的导频，不同簇用户使用相互正交的导频，则正交导频的个数为L；将AP随机分为两部分，一部分为OMA用户提供服务，另一部分为NOMA用户提供服务；下行链路的数据传输依赖于共轭波束赋形，得到单用户下行数据传输的频谱效率；使用的功率分配算法来最大化最小SINR的功率控制算法P1，将功率控制转化为凸优化问题P2；对凸优化问题P2使用二分查找方法来找到下行最大最小化SINR的解，根据具体的用户数量和信道相关时间情况，将正交多址接入与非正交多址接入相结合，在不同的用户数量和相关时间条件下都能得到最佳的频谱效率。
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公开(公告)号：CN112564754B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202011386015.8
申请日：2020-12-01
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京机电工程总体设计部
IPC: H04B7/06 , H04B7/0413 , H04B7/0456
Abstract: 一种毫米波Massive MIMO系统下基于自适应交叉熵的波束选择方法，涉及无线通信技术领域。本发明是为了在毫米波波段Massive MIMO系统中选择有效的波束，来降低硬件复杂度和提高系统频谱效率。一种毫米波Massive MIMO系统下基于自适应交叉熵的波束选择方法，将Massive MIMO系统中的物理信道模型转换到波束空间下，获得波束空间下信道矩阵Hb，利用自适应交叉熵方法对信道矩阵Hb进行波束选择，使得波束空间下K个单天线用户能够接收到K×1维信号矢量
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