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公开(公告)号：CN117375684A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311403045.9
申请日：2023-10-26
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种多用户多输入单输出通信系统的波束赋形设计方法。该方法包括：在多用户MISO URLLC系统中部署一个STAR‑RIS，辅助增强无线接入点AP和执行器间的可靠通信；以最大化多用户MISO URLLC系统和速率为目标，构建联合优化AP端主动波束赋形矩阵、STAR‑RIS端被动波束赋形矩阵、所有执行器的误包率的优化问题模型，采用DDPG的联合优化算法求解所述优化问题模型，得到训练好的适用于STAR‑RIS辅助的多用户MISO URLLC系统的深度强化学习模型，利用训练好的深度强化学习模型根据当前信道的信道状态信息CSI决策最优的主动波束赋形矩阵、被动波束赋形矩阵以及每个执行器的误包率。本发明方法通过对入射信号幅度和相移的同时调节，增强AP和多个执行器间的可靠通信，有效提升系统的和速率。
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公开(公告)号：CN117097417B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311336717.9
申请日：2023-10-17
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/00
Abstract: 本发明提供了一种逻辑资源动态分配的信道模拟器及信道模拟方法，属于通信领域，信道模拟器包括：信号检测装置、频率带宽追踪装置、多个射频输入端口、多个逻辑接口及多个射频输出端口；逻辑接口的数量比射频输入端口的数量少；信号检测装置用于实时检测各射频输入端口处是否有信号输入；频率带宽追踪装置用于在任一射频输入端口处有信号输入时，追踪对应射频输入端口处输入信号的频率和带宽，并根据输入信号的频率和带宽，为射频输入端口分配逻辑接口，使输入信号进入信道场景回放模拟阶段；射频输出端口用于输出经过信道场景回放模拟后的信号。本发明减少了信道模拟器的逻辑链路，动态分配计算资源，节省了信道模拟器多链路模拟时的计算资源。
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公开(公告)号：CN116600314A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310345618.0
申请日：2023-04-03
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04W24/02 , H04B7/06 , H04W4/42 , H04B17/391
Abstract: 本发明提供了一种高铁毫米波通信系统的通信控制方法及系统，包括：获取信道状态信息以及预先构建的系统容量最大化问题函数；所述预先构建的系统容量最大化问题函数包括波束赋形子问题优化与相移设计子问题优化；根据所述信道状态信息，并利用交替优化算法对所述预先构建的系统容量最大化问题函数中的波束赋形子问题优化与相移设计子问题优化进行迭代求解，以获得最优波束赋形与最优相移；基于所述最优波束赋形与最优相移进行车地通信数据传输和/或障碍物检测和/或列车定位。本发明能够克服毫米波的高传输损耗问题，在最小感知信噪比阈值和基站的最大发射功率约束下，实现了系统和速率最大化，保证了通信性能和感知性能之间的良好权衡。
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公开(公告)号：CN116489706A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310535465.6
申请日：2023-05-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04W28/02 , H04W28/10 , H04W72/0446 , H04W72/0457 , H04W72/50 , H04W72/40 , H04W4/42 , H04W4/46
Abstract: 本发明提供了一种基于毫米波的数据传输方法及系统，包括：获取列车与列车之间需要传输的数据信息以及通信时间，所述数据信息至少包括待传输流的流量；根据所述通信时间为每个帧内所有待传输流确定传输方式，根据确定的传输方式将所述待传输流分为直达流与中继流；根据所述直达流对应的流量与传输速率以及所述中继流的流量与传输速率计算得到待传输流对应的时隙数；基于所述时隙数，通过预设的帧内传输调度算法实现每一待传输流的传输。本发明能够提供可靠的高质量链路，尽可能最大化系统完成流数和吞吐量，并借助全双工技术最大化系统容量。
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公开(公告)号：CN116319191A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310255737.7
申请日：2023-03-16
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明提供一种信道估计方法、系统及电子设备，属于通信技术领域，获取信道初始解；利用预先训练好的信道去噪器对信道初始解进行去噪，将去噪后的信道初始解进行闭式解求解；其中，通过信道仿真生成器生成对应真实信道并进行加噪生成对应信道数据集，利用信道数据集中具有不同噪声的信道数据样本进行神经网络模型的训练，得到训练好的信道去噪器。本发明一个迭代步通过深度神经网络实现的信道去噪器来实现，神经网络本身仅承担去噪功能，单个神经网络可以处理不同的任务；在不同任务中，信道去噪器同样可使用同一个；可针对性地调整迭代次数以平衡计算复杂度与信道估计性能，提高了部署的灵活度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113660642B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202110834231.2
申请日：2021-07-21
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L47/70 , H04W4/44 , H04W52/30 , H04W72/542 , H04W72/566
Abstract: 本发明实施例提供了一种真空管高速飞车车地无线通信物理资源复用方法，根据误码率和时延指标将不同低时延高可靠通信业务划分为若干等级并将其映射到不同尺寸的资源块，基于各个等级业务的不同允许时延确定其复用范围，在保障uRLLC业务误比特率和时延要求基础上构建了以最小化uRLLC业务总功率为目标的优化问题，并提出一种贪婪策略进行优化问题的快速求解，具体的，由高等级到低等级，逐次确定uRLLC业务的复用位置和资源块内的功率。本发明能一定程度上克服信道深衰落，且弥补了现有通信物理资源复用理论未考多类uRLLC业务共存条件下功率节能的缺陷，提高了通信系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN114070467B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202111186217.2
申请日：2021-10-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明提供了一种面向深度联合信源信道编码的信源加密隐私保护方法。包括：将第一信息传输至发送端的第一模块、第二模块，接收端的第三模块、第四模块；第一模块根据第一信息对第一信号进行加密处理得到第二信号，并传输至发送端的作为DJSCC编码模块的第二模块；第二模块对第二信号和第一信息编码为第三信号，第三信号通过无线信道后变为第四信号，到达接收端，并被输入作为DJSCC译码模块的第三模块，第三模块根据第一信息对第四信号进行译码及解调处理，得到第五信号并传输至第四模块；第四模块根据第一信息对第五信号进行解密处理，得到第六信号。本发明可以成功地保护信源的隐私信息，能够确保解密后信源和原始信源之间的端到端重建的良好性能。
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公开(公告)号：CN114268396A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111004323.4
申请日：2021-08-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/391
Abstract: 本发明提供了一种AIRS辅助通信场景下的AIRS相位设计方法。该方法包括：建立AIRS辅助通信场景下的几何信道模型；基于所述几何信道模型计算LoS径、SBA径和SBR径的冲击响应；基于所述LoS径、SBA径和SBR径的冲击响应设计AIRS相位；基于所述几何信道模型和AIRS相位计算发射天线到接收天线的接收信号。本发明通过设计AIRS相位对入射电磁波进行实时调控，在一定程度上消除多径及多普勒效应，重构无线传播环境，从而有效提高通信系统的性能。本发明通过设计AIRS相位对入射电磁波进行实时调控，在一定程度上消除多径及多普勒效应，重构无线传播环境，从而有效提高通信系统的性能。
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公开(公告)号：CN111246496B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202010186434.0
申请日：2020-03-17
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于智能反射表面的波束追踪覆盖与增强方法，包括以下步骤：S1、gNB根据链路中断前用户的历史位置与速度信息，确定目标覆盖区域；S2、根据目标覆盖区域将IRS单元划分成若干个子阵列，通过设计IRS单元的相移使子阵列指向目标覆盖区域的相邻区域；S3、gNB在总功率受限的条件下，通过分配gNB发射到IRS不同子阵列上的波束功率，实现对目标覆盖区域的信号增强。本发明实施例提供了一种基于智能反射表面的波束追踪覆盖与增强方法，以有效减小毫米波信号被遮挡导致链路中断带来的影响，从而保障通信的连续性。
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公开(公告)号：CN111817768B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202010495723.9
申请日：2020-06-03
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B7/08 , H04B7/0456 , H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种用于智能反射表面无线通信的信道估计方法。该方法包括：智能表面端接收用户端发送的导频信号进行处理，并通过智能表面端反射将导频信号传输至基站；在智能表面端和基站，分别根据接收的导频信号进行信道估计，获得第一信道估计矩阵，并分别构建增强型深度残差网络，以第一信道估计矩阵作为增强型深度残差网络的输入，以第二信道估计矩阵作为输出进行训练，进而获得信道的精确估计。本发明在降低智能反射表面的接收传感器数量的条件下，基于从用户接收的导频信号来帮助在基站和智能表面端进行信道估计，不仅提高了信道估计的精确度并降低了计算复杂度。
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