基于韦罗内塞映射的欠定盲分离混合矩阵估计方法

    公开(公告)号:CN106778911B

    公开(公告)日:2019-04-23

    申请号:CN201710023661.X

    申请日:2017-01-13

    IPC分类号: G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种基于韦罗内塞映射的欠定盲分离混合矩阵估计方法。本发明首先获取观测信号矩阵,对观测信号矩阵进行韦罗内塞映射得到韦罗内塞映射矩阵,然后构造韦罗内塞映射的法向量,计算韦罗内塞映射的一阶导数,对韦罗内塞映射的一阶导数进行谱图划分,得到子空间矩阵,最终对子空间矩阵的所有交线列向量进聚类得到欠定混合矩阵。本发明克服了现有技术存在的容易受到单多源点干扰和容易受到收敛性限制的缺点,使得本发明能够在保持较低的欠定盲分离混合矩阵估计误差的同时,增强了欠定盲分离中混合矩阵估计精度的稳定性。

    异构网络中基于LP-ABS及功率控制的干扰抑制方法

    公开(公告)号:CN105208644B

    公开(公告)日:2018-08-10

    申请号:CN201510511884.1

    申请日:2015-08-19

    IPC分类号: H04W52/14 H04W52/24

    摘要: 本发明公开一种异构网络中基于LP‑ABS及功率控制的干扰抑制方法。该方法首先通过对同一扇区内的两个微基站进行相互协调的功率控制,然后,宏基站将特定子帧配置为低功率几乎空白子帧LP‑ABS,在这些特定子帧上降低宏基站发送功率。本发明针对现有技术中不能有效抑制同一扇区内微基站之间的相互干扰和邻扇区微基站的干扰的现象,提出基于LP‑ABS及功率控制的干扰协调方法,通过对异构网络中每个扇区的微基站进行功率控制和在对宏基站配置低功率几乎空白子帧LP‑ABS时,考虑邻扇区微基站的干扰,有效抑制了宏基站对微基站以及微基站之间的干扰。

    基于分形结构的多频带微带MIMO天线

    公开(公告)号:CN104901006B

    公开(公告)日:2018-05-25

    申请号:CN201510342095.X

    申请日:2015-06-18

    摘要: 本发明提出了一种基于二阶Koch分形结构的多频带微带MIMO天线,用于解决现有多频带微带MIMO天线尺寸过大的问题。本发明由两个多频带微带MIMO天线单元垂直置中放置,每个天线单元包括辐射贴片、介质基板、地板和馈电端口,辐射贴片和地板分别印制在介质基板的上下表面,馈电端口安装在介质基板的侧面,并与辐射贴片相连,每个天线单元的辐射贴片由三个相互连接的单极子辐射贴片组成,且每个单极子辐射贴片都部分采用了二阶Koch分形技术,所述地板采用截短的结构,印制在介质基板下表面的底端。本发明利用分形结构减小了天线的尺寸,且能够实现同时工作在多频带的结果,可应用于现代无线通信系统。

    基于变换矩阵的欠定混合矩阵估计方法

    公开(公告)号:CN106681963A

    公开(公告)日:2017-05-17

    申请号:CN201710006274.5

    申请日:2017-01-05

    IPC分类号: G06F17/16

    CPC分类号: G06F17/16

    摘要: 本发明公开了一种基于变换矩阵的欠定混合矩阵估计方法。本发明首先将采集到的观测数据存入到观测信号矩阵中,根据观测信号矩阵构建高能量数据矩阵和有效数据矩阵,然后通过构建变换矩阵和聚度集合来对有效数据矩阵进行聚类,得到估计矩阵,最后将估计矩阵作为欠定混合矩阵的估计。本发明能够在提高欠定混合矩阵估计精度的同时,降低运算的复杂度。

    基于多小区多用户协作通信的干扰对齐方法

    公开(公告)号:CN106603448A

    公开(公告)日:2017-04-26

    申请号:CN201611204290.7

    申请日:2016-12-23

    摘要: 本发明公开了一种多小区多用户协作通信的干扰对齐方法,主要解决现有技术通信系统容量低、复杂度高的问题。其实现方案是:1.获取每个小区中的边缘用户数目;2.根据边缘用户数目,为每个小区选择不进行干扰对齐用户;3.随机产生每个小区中的不进行干扰对齐用户的接收滤波矩阵;4.根据进行干扰对齐用户的接收滤波矩阵,设计基站端的辅助预编码;5.根据辅助预编码,设计进行干扰对齐用户的接收滤波矩阵;6.根据用户的接收滤波矩阵,计算每个基站端的预编码矩阵;7.根据预编码矩阵和接收滤波矩阵,在收发两端进行数据传输,以消除掉干扰。本发明具有通信系统容量大、复杂度低的优点,可用于多小区多用户协作通信场景。

    基于时间调制阵列的波束赋形方法

    公开(公告)号:CN104466430B

    公开(公告)日:2017-04-19

    申请号:CN201410605142.0

    申请日:2014-10-31

    IPC分类号: H01Q21/00 H01Q3/26

    摘要: 本发明公开一种基于时间调制阵列的波束赋形方法,主要解决现有时间调制阵列优化变量多,波束赋形速度慢,寻优能力差,易陷入局部最优解的问题。其实现步骤是:1.根据系统指标设置待优化目标;2.根据待赋形中心频率方向图初始化时间调制阵列激励;3.使用人工蜂群算法优化中心频率方向图得到最终阵列激励;4.使用人工蜂群算法优化第一边带频率方向图得到脉冲起始时刻以及脉冲持续时间;5.根据最终阵列激励以及脉冲持续时间分离出时间调制阵列最终静态激励幅度和相位,实现波束赋形。本发明能减少因优化不同频率方向图所需的变量个数,且收敛速度快、全局寻优能力强、易跳出局部最优解,可满足时间调制阵列对波束赋形的需求。

    基于近似平滑L0范数的压缩感知信号重构方法

    公开(公告)号:CN105846826A

    公开(公告)日:2016-08-10

    申请号:CN201610165116.X

    申请日:2016-03-22

    IPC分类号: H03M7/30

    CPC分类号: H03M7/3062

    摘要: 本发明公开了一种基于近似平滑L0范数的压缩感知信号重构方法。本发明利用最小二乘法对用修正牛顿法得到的重构信号向量进行优化,得到重构信号向量的精确值,实现信号的精确重构。本发明克服了现有技术的基于修正牛顿法的重构方法精度低的缺点和现有技术的基于正交匹配追踪的重构方法在处理海量数据时重构方法的复杂度高的缺点,使得本发明在处理海量数据时,重构精度高、复杂度低。

    LTE网络视频业务QoE保障资源分配方法

    公开(公告)号:CN103476123B

    公开(公告)日:2016-08-10

    申请号:CN201310389069.3

    申请日:2013-08-30

    IPC分类号: H04W72/04 H04W72/12

    摘要: 本发明涉及LTE网络视频业务QoE保障资源分配方法,其特征是:包括以下步骤:1)基站eNodeB从用户设备UE接收各视频用户的反馈信息;2)基站eNodeB监测其无线链路控制RLC缓存队列状态,并计算实时视频业务的速率需求R;3)基站eNodeB中的调度器计算以达到视频用户速率需求R时获得的满意度Q(R)为参考的QoE效益函数值;4)调度器结合视频QoE效益函数和终端缓冲区状态等级构造t时刻用户在N个资源块上的分配优先级,其中u、n分别表示用户和资源块RB索引;5)依据步骤(4)构造的资源分配优先级大小,对用户进行优先级排序,轮询为用户分配时频资源块。本发明的方法从视频画面质量及播放过程的流畅性两方面保障用户的业务体验质量。

    一种基于载波聚合系统的上行功率消减方法及装置

    公开(公告)号:CN103200605B

    公开(公告)日:2016-08-10

    申请号:CN201310066631.9

    申请日:2013-03-01

    IPC分类号: H04W24/08 H04W52/14 H04W52/24

    摘要: 本发明公开了一种基于载波聚合系统的上行功率消减方法及装置,当上行初始发射功率不满足各CC和UE的功率限制时,采取功率消减方法,在消减过程中,判断SRS发射功率是否大于最小发射功率,若小于放弃SRS传输,将其功率消减为零,并且对同类型的各信道的功率削减量反比于该信道的信道质量。本发明有效地解决了载波聚合系统中上行初始发射功率不满足各CC和UE的功率限制的问题,充分考虑了SRS的最小发射功率,保证了信道质量等信息的正确估计,并采取了合理功率消减方案,最先保证控制信息的正确传输和信道质量好的信道优先分配功率,获得了更大的系统吞吐量,并且上行功率消减装置结构简单、灵敏度高,提高了系统的整体性能。

    基于共轭梯度法的压缩感知信号重构方法

    公开(公告)号:CN105743511A

    公开(公告)日:2016-07-06

    申请号:CN201610206381.8

    申请日:2016-04-05

    IPC分类号: H03M7/30

    CPC分类号: H03M7/30

    摘要: 本发明公开了一种基于共轭梯度法的压缩感知信号重构方法。本发明可以在感知矩阵和观测信号已知的条件下,用共轭梯度法,实现在高斯白噪声环境下重构具有稀疏性的源信号。本发明克服了现有技术的基于正交匹配追踪的重构方法的复杂度高的缺点和现有技术的基于梯度下降法的收敛速度慢、重构精度低的缺点,使得本发明能够在实际应用中以较低的复杂度和较高的重构精度重构源信号。