公开(公告)号：CN101394217B

公开(公告)日：2013-08-14

申请号：CN200710151834.2

申请日：2007-09-20

Applicant: 华为技术有限公司 ,  东南大学

Inventor： 王炎 ,  朱鹏程 ,  李元杰

IPC: H04B7/06

CPC classification number: H04B7/0417 ,  H04B7/0639

Abstract: 本发明涉及一种抗反馈误差的方法及系统及装置。在本发明实施例中，接收端根据当前传输信道状态信息在码书中选择码字，并确定所述码字对应的序号信息，进而确定所述序号信息对应的传输序号信息，并将所述传输序号信息通过反馈信道发送至发送端；发送端接收所述传输序号信息，并确定所述传输序号信息对应的序号信息，进而确定所述序号信息对应的码字，并确定该码字对应的波束，发送端采用所述确定的波束发送信号。从而改善了量化的波束形成系统的性能，且在系统工作过程中，获取量小，无冗余。

公开(公告)号：CN103078703A

公开(公告)日：2013-05-01

申请号：CN201210586077.2

申请日：2012-12-28

Applicant: 东南大学

Inventor： 龚淑蕾 ,  朱鹏程 ,  尤肖虎

IPC: H04L1/00 ,  H04L27/26 ,  H04B7/04 ,  H04B7/06 ,  H04B7/08

Abstract: 本发明公开了一种应用于下行链路的多点联合协作系统的传输方法，采用动态小区选择原理，基于最大化最小信干噪比准则，实时选择出获得最优传输性能的基站。本发明基于上一时刻的预编码矩阵和信道矩阵计算出每个基站的信干噪比，根据最大化最小信干噪比准则，实时选择出获得最优性能的基站进行传输并更新预编码矩阵和信道矩阵，相对于采用联合传输方法和联合调度方法，可以在获得的系统性能增益和系统所需的反馈开销之间权衡，在共享部分信息的基础上尽可能地提高小区边缘用户的吞吐量。能够降低用户之间的干扰，提高小区边缘用户的吞吐量，可以应用于蜂窝移动通信系统的下行多点联合协作系统传输。

公开(公告)号：CN101986583B

公开(公告)日：2013-05-01

申请号：CN201010567182.2

申请日：2010-12-01

Applicant: 东南大学

Inventor： 曹秀英 ,  杨喜 ,  彭盛亮 ,  朱鹏程

IPC: H04B17/00

Abstract: 基于协方差匹配的多天线频谱感知方案具体包括半盲检测方法和全盲检测方法。半盲检测方法通过比较接收信号取样协方差矩阵与已知的噪声协方差矩阵(这里表示噪声方差，M表示接收天线数目，IM表示M×M单位矩阵)，构造了新的检测量而全盲检测方法利用主信号没有出现时，其归一化的取样协方差矩阵应该近似等于对角阵的事实，构造了另一个新的检测量这两种方法利用相关性作为构造判决量的基础，均无需预先知道主用户信号和传输信道的统计特性；尤其对于基于协方差匹配的全盲检测算法，在噪声方差未知的情况下也能有效地实施频谱感知。

公开(公告)号：CN103001685A

公开(公告)日：2013-03-27

申请号：CN201210594267.9

申请日：2012-12-31

Applicant: 东南大学

Inventor： 李佳珉 ,  朱鹏程 ,  王东明 ,  尤肖虎

IPC: H04B7/06

CPC classification number: H04B7/024 ,  H04B7/0617 ,  H04L25/03343 ,  H04L25/03891 ,  H04W12/00 ,  H04W28/06 ,  Y04S40/24

Abstract: 本发明公开了一种应用于协作多点传输的分布式协作多小区波束成型方法，所述方法首先针对MISO IC场景提出一种改进的分布式迭代波束成型算法，该算法选择虚拟SINR作为判决标准进行初始化，然后迭代地求解在对其它用户造成的干扰一定时最大化虚拟SINR的受限优化问题；然后，基于分层信道的观点，利用一种启发式的功率分配机制将该算法推广到多小区数据共享场景。本发明提供的一种应用于协作多点传输中的分布式协作多小区波束成型方法，只利用本地信道状态信息进行波束成型设计，降低了所需反馈的信息量，获得了相较MRT和ZF更好的性能；可以应用于协作多点传输系统的下行MU-MIMO传输。

公开(公告)号：CN119483668A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202510052693.7

申请日：2025-01-14

Applicant: 东南大学

Inventor： 李佳珉 ,  孙晓雨 ,  梅雅萍 ,  朱鹏程 ,  王东明

IPC: H04B7/0413 ,  H04B7/0456 ,  H04B7/06 ,  H04B7/08 ,  H04B17/336 ,  H04B17/391 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种协作通感一体化场景中节点模式选择和波束赋形方法，属于无线通信领域。本发明提出了一种可以在通信和传感性能之间取得最佳平衡的系统节点模式选择与波束赋形方案，第一阶段首先建立系统的信道模型和数据传输模型，推导出上下行通信信干噪比表达式以及感知信干噪比表达式；第二阶段推导出最大比传输MRT波束赋形、迫零ZF波束赋形以及共轭感知波束赋形的表达式；第三阶段设计基于多智能体分层强化学习算法的节点模式选择与波束赋形算法；第四阶段调用算法以得到对每个接入节点进行双工模式选择和波束向量设计。该方法能够提高系统效率，推动无蜂窝协作通感一体化系统的实际部署，因此本发明具有一定的实际价值。

公开(公告)号：CN115175344B

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202210792354.9

申请日：2022-07-05

Applicant: 东南大学

Inventor： 朱鹏程 ,  刘博 ,  尹雨婷 ,  尤肖虎

IPC: H04W72/044 ,  H04W72/0453 ,  H04W72/54 ,  H04B7/0413 ,  H04B7/0426

Abstract: 本发明公开了一种网络切片下联合子载波和功率分配的分布式MIMO能效优化方法，包括：建立下行分布式MIMO系统模型；建立eMBB和URLLC切片下联合功率和子载波分配的能效问题的目标函数和约束条件；基于大M法、整数松弛、分式规划、辅助变量近似以及凸差分规划的方法将原问题转化为凸问题；本发明能够有效提高网络切片架构下分布式MIMO系统的频谱效率和能量效率，满足不同用户服务质量(QoS)的需求，具有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN114928852B

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202210550894.6

申请日：2022-05-18

Applicant: 东南大学

Inventor： 朱鹏程 ,  刘博 ,  尹雨婷 ,  李佳珉 ,  王东明 ,  尤肖虎

IPC: H04W24/02 ,  H04W52/06 ,  H04L41/14 ,  H04L41/0893

Abstract: 本发明公开了一种eMBB和URLLC切片下的分布式大规模MIMO能效优化方法，包括：建立下行分布式大规模MIMO的数学模型；建立eMBB和URLLC切片下系统能效问题的目标函数和约束条件；基于半定松弛、丁克尔巴赫法、重加权l1范数以及辅助变量将原问题转化为凸问题；采用内外层循环算法求解转化后的凸问题。本发明能够有效提高分布式大规模MIMO系统的能效，高效调度eMBB与URLLC的资源，实现在共享的物理架构上满足不同用户服务质量(QoS)的需求，具有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN118474904A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410685108.2

申请日：2024-05-30

Applicant: 东南大学

Inventor： 朱鹏程 ,  司付平 ,  李佳珉 ,  尤肖虎

IPC: H04W74/0833 ,  H04B7/0413 ,  H04B7/0456 ,  H04B17/391

Abstract: 本发明公开了一种基于块坐标下降算法的异步活跃用户检测方法，适用于通信领域使用。建立基于无蜂窝大规模MIMO的非正交异步随机接入的数学模型，通过利用接入点异步接收信号协方差矩阵的秩一求和特性，将异步活跃用户检测问题重构成一个最大似然估计问题；利用块坐标下降算法求解重构后的最大似然估计问题；本发明能够达到异步活跃用户检测性能与复杂度的良好折中，满足海量终端异步随机接入场景，具有很好的应用前景。

公开(公告)号：CN118449641A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410579908.6

申请日：2024-05-11

Applicant: 东南大学

Inventor： 朱鹏程 ,  盛政 ,  李佳珉 ,  尤肖虎

IPC: H04B17/391 ,  H04B17/00 ,  H04B7/0413

Abstract: 本发明提出了一种基于Transformer的无蜂窝大规模MIMO系统活跃用户检测方法，属于无线通信领域，实现步骤为：1)根据无蜂窝大规模MIMO系统的信道模型和接收信号组成，产生训练和测试用数据集；2)根据地理位置对用户进行分组，确定每个接入点负责检测的用户；3)每个接入点分别训练自己的基于Transformer的神经网络，其由预处理和线性投影、稀疏注意力Transformer块、单查询注意力、相关性检测共四个模块组成；4)中央处理器接收到每个接入点的神经网络参数，固定其保持不变，只训练融合模块的神经网络参数；5)在完成接入点和中央处理器处神经网络训练后，进行活跃用户检测；与传统的深度学习活跃用户检测方法相比，本发明能在用户导频改变时，快速准确地输出用户活跃状态。

公开(公告)号：CN115865296B

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202211476602.5

申请日：2022-11-23

Applicant: 东南大学

Inventor： 李佳珉 ,  孙晓雨 ,  汪晗 ,  朱鹏程 ,  王东明 ,  尤肖虎

IPC: H04L5/00 ,  H04B7/0413 ,  H04B17/391

Abstract: 本发明公开了一种基于协方差的正交导频序列活跃检测方法。本发明针对无蜂窝分布式大规模MIMO通信系统中大规模免授权接入时面临的活跃用户检测问题，突破了传统活跃用户检测算法中受多种干扰影响的瓶颈问题。具体方案为，本发明首先提出了一种通信系统中设备间的协方差干扰度量方式，并利用最小化‑最大协方差干扰导频分配的方法，确定通信系统中各个接入设备发送的导频序列和发射功率。接着本发明采用部分更新坐标下降法来对在最小化‑最大协方差干扰的导频分配模式下的设备活跃性进行检测。该方法避免了非正交导频序列检测算法中导频开销过大的问题，对处理移动场景中的活跃用户检测问题具有非常重要的意义，因此本发明具有一定的实际价值。