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公开(公告)号：CN118018152A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410250906.2
申请日：2024-03-05
Applicant: 南通大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本公开是关于一种在线数据解码方法和装置。所述方法包括：获取数据包以及对应传输链路中当前的丢包率、修复数据包的插入百分比；其中，所述数据包包括源数据包和修复数据包；在所述插入百分比小于目标插入百分比的情况下，基于动态反高斯消元法对所述源数据包进行解码处理；在所述插入百分比大于所述目标插入百分比的情况下，基于动态正向高斯消元法对所述源数据包进行解码处理。本公开实施例可以降低编码成本，提高编码效率。
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公开(公告)号：CN117318775A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311618291.6
申请日：2023-11-30
Applicant: 南通大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04L25/02
Abstract: 本发明提供一种多用户通信系统及其传输方法、设备及介质，涉及通信领域，该方法包括：获取用户波束空间信道矢量；根据用户波束空间信道矢量生成波束序列；根据波束序列，使得每个时隙中每个用户选择的波束符合要求，生成每个时隙的迫零预编码矩阵；根据迫零编码矩阵将多个用户的数据流转换为多路数字基带信号；将数字基带信号转换为模拟基带信号；将模拟基带信号变换为射频信号，馈送至所选择的天线或波束上；放大由波束选择网络馈送的射频信号，并以无线电磁波的形式辐射出去，译码恢复用户的数据流。本发明能避免毫米波透镜天线阵列多用户通信系统在同一个时隙中的用户选择相同波束，提高系统总传输速率。
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公开(公告)号：CN116226696A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310232202.8
申请日：2023-03-12
Applicant: 南通大学
IPC: G06F18/2321 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及电场强度的预测方法、装置、电子设备及存储介质。包括：获取待测点的属性信息，所述属性信息包括多个维度；所述属性信息至少包括位置信息和地理环境信息；获取所述属性信息与预设的样本聚类中心的距离，确定距离最小的样本聚类中心对应的场强预测模型；其中，所述场强预测模型为基于经过聚类处理以后的样本属性信息与电场强度的对应关系训练获得；将所述属性信息输入至所述目标场强预测模型，输出所述待测点的电场强度。本公开实施例能够提高电场强度预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115314082A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210811398.1
申请日：2022-07-11
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
IPC: H04B7/0413
Abstract: 本发明属于无线通讯技术领域，具体为一种超大规模MIMO系统中用户可视区域识别方法，所述方法包括步骤一、选择信标用户，建立位置‑VR数据集，在用户中选择信标用户主动上行发送导频信号，然后测量他们对应的VR；步骤二、根据信标用户的位置信息对区域进行划分，根据实际复杂度或准确率要求，划分的VR区域边界是线性或非线性的；在低复杂度场景下，选取Voronoi单元线性划分法；在高准确率场景下，选取神经网络非线性划分法。本发明能够通过获取部分已知用户VR信息，估计其余大量未知用户的VR信息。
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公开(公告)号：CN111224911A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010028329.4
申请日：2020-01-10
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于盲均衡辅助深度学习的方法，属于通信领域，其包括如下步骤：采样，对接收到的调制信号采样，将采样好的信号送入盲均衡器；均衡，分别用多种步长对接收信号进行均衡；检查清除，对均衡后的信号数据进行检查，清除均衡失败的空数据；识别学习，将全部成功均衡的数据送到深度学习网络中，提取数据中的隐含信息，利用隐含信息对均衡后的信号加以识别。本发明还公开了基于上述方法的系统，其包括均衡模块和深度学习模块，所述均衡模块和深度学习模块双向形成传输链路。本发明的优点在于：通过利用盲均衡的方法，先对接收信号均衡，然后用深度学习网络采集潜在信息加以识别，提高了对未知信号的识别准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110177390A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910427588.1
申请日：2019-05-22
Applicant: 南通大学
IPC: H04W40/32
Abstract: 本发明公开了一种密集分布式无线通信系统半动态重叠分簇算法，首先，在限制簇规模的条件下，中心处理单元利用周期性获取的长时信息状态信息对远程接入单元(RAU)进行半动态非重叠分簇；然后，通过设置门限值，找出簇边缘用户；接着，分别计算每个协作簇到本簇和其它簇的边缘用户的平均大尺度衰落，通过比值，找出重叠用户；最后，每个协作簇对簇内用户进行联合传输同时避免对重叠用户的干扰，形成虚拟的重叠簇。本发明以用户为中心，利用长时信道信息进行重叠分簇，能够适应用户位置的移动变化，改善簇边缘用户的服务质量，提高系统吞吐量，并且具有算法复杂度低，信令开销小的优点。
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公开(公告)号：CN109948506A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910191797.0
申请日：2019-03-14
Applicant: 南通大学 , 江苏省南通环境监测中心
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多角度垃圾分类云平台，通过前端图像采集模块获取垃圾图片,并判断其是否能达到分类需求；通过无线高速传输模块把垃圾图像传送到垃圾分类云平台；垃圾分类云平台对垃圾图像进行识别，利用基于深度学习模型的垃圾分类模块给出分类结果，并把每次识别结果存储于云平台数据库模块；同时将分类结果传送到前端图像采集与传输模块，控制模块根据收到的分类命令对垃圾进行分类，在完成垃圾分类后，前端再传送确认指令至云平台以结束此次分类流程。本发明采用垃圾分类模块与数据库模块相结合的方式，使用分布式系统，便于深度学习模型的升级与更新，并结合多角度识别与判断技术，提升识别准确率。
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公开(公告)号：CN109714776A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201910017095.0
申请日：2019-01-08
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
IPC: H04W16/14 , H04W16/28 , H04W72/04 , H04W4/021 , H04B17/382 , H04B7/0456 , H04B7/0408
Abstract: 本发明公开了一种用于海域长距覆盖的混合多址接入方法，先根据上报位置信息判断同一波束覆盖下是否存在多用户分离问题，接着通过距离域分离度、角度域分离度等参数确定各用户多址方式的最优划分，最后提出相应的最优资源分配方案。本发明的优点：有效解决了海域长距离同一波束覆盖下多用户接收信号相互干扰的问题，提高了资源利用率。
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公开(公告)号：CN106131966B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201610438568.0
申请日：2016-06-20
Applicant: 南通大学
IPC: H04W72/12 , H04B7/0413
Abstract: 本发明涉及基于密集分布式无线网络动态分簇的用户调度方法，首先中心处理单元收集用户的长时信道信息，每个用户利用长时信道信息选择大尺度衰落最小的一个远程接入单元RAU，然后计算RAU之间用户大尺度衰落的比值大小，进行RAU的合并，形成若干个协作簇，每个协作簇包含相邻的若干个RAU；接着利用短时信道信息，每个RAU协作簇以和速率最大准则并行调度用户集合。本发明是以用户为中心进行分簇，能够适应实际系统中用户移动的变化，提高系统的频谱利用率，并且具有算法复杂度低，所需信道信息开销小的优点。
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公开(公告)号：CN106506109B
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201611040168.0
申请日：2016-11-21
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种密集小蜂窝网络用户分组与自适应干扰抑制方法，首先中心处理单元利用根据各用户大尺度衰落信道信息对用户进行分组，同一组用户使用相同导频，不同组用户使用不同正交导频。接着，各小蜂窝基站利用用户大尺度衰落信道信息确定相邻的组间干扰用户，利用接收的上行导频估计相邻用户的信道矢量，若无组间干扰用户，上下行链路可分别采用最大比合并（MRC）接收与最大比发送(MRT)预编码；若存在组间干扰用户，上下行链路可分别采用迫零接收与迫零预编码发送，消除组间干扰。本发明通过简单的用户分组方法可减轻导频污染，同时减少系统导频开销；另外各小蜂窝基站自适应消除组间干扰，可有效提高系统的频谱效率。
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