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公开(公告)号：CN119561585A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411680986.1
申请日：2024-11-22
Applicant: 上海交通大学 , 南通大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC: H04B7/0426 , H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本申请公开了一种新型混合波束赋形系统及混合预编码方法，涉及无线通信领域，该系统包括：发射端和接收端；发射端包括依次设置的基带编码模块、射频链路、前置开关网络、移相器网络、后置开关网络和发射天线阵列；射频链路中设置有数模转换器；基带编码模块用于对发射端的信号进行数字预编码，前置开关网络、移相器网络和后置开关网络用于对发射端的信号进行模拟预编码。本申请能够提高混合波束赋形中硬件的灵活性，以及降低系统功耗。
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公开(公告)号：CN115460549B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202211129671.9
申请日：2022-09-16
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
IPC: H04W4/021 , H04B7/0408
Abstract: 本发明提供了一种在通信信道未知条件下的海域远距离通信方法，属于海域通信技术领域。解决了传统海域通信受限于信道难以准确获取的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、划分通信网格区域；S2、确定通信需求网格集合；S3、构建通信需求网格虚拟队列并计算波束网格组合平均收益；S4、计算波束对应网格评价函数并选用最大值组合；S5、船舶收到数据后向基站反馈确认信息并在网格内广播数据；S6、基站依据反馈信息更新等待虚拟队列和平均收益；S7、通信网格集合未变时重复步骤S3至步骤S7，否则重复步骤S2至步骤S7。本发明的有益效果为：本发明不依赖于海域信道状态信息，自适应调整选择波束与服务船舶。
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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：CN117177326A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311074045.9
申请日：2023-08-24
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
IPC: H04W40/20 , H04W40/22 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种XL‑MIMO系统中细化VR边界的信标用户选取方法，包括：从候选用户集A中随机选取部分用户构成最初的信标用户集B，根据距离关系由B得到A中其余用户VR标签的估计值；根据VR标签将B中所有用户分成若干个互不重合的子集，使每个子集对应一个估计出的VR区域，计算每个VR区域的坐标中心点，以及区域内信标点离中心点最远的距离；若A中某一用户到任一VR区域中心点的距离小于，且其VR标签估计值与该区域的VR标签不同，则该用户可作为细化VR边界的信标用户加入B；重复以上过程，直至选出所有信标用户。利用本发明选取信标用户，有效解决了XL‑MIMO系统VR识别时因边界信标用户过少而导致VR识别效率低下等问题，使信标用户分布结构更加合理化。
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公开(公告)号：CN115460549A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211129671.9
申请日：2022-09-16
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
IPC: H04W4/021 , H04B7/0408
Abstract: 本发明提供了一种在通信信道未知条件下的海域远距离通信方法，属于海域通信技术领域。解决了传统海域通信受限于信道难以准确获取的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、划分通信网格区域；S2、确定通信需求网格集合；S3、构建通信需求网格虚拟队列并计算波束网格组合平均收益；S4、计算波束对应网格评价函数并选用最大值组合；S5、船舶收到数据后向基站反馈确认信息并在网格内广播数据；S6、基站依据反馈信息更新等待虚拟队列和平均收益；S7、通信网格集合未变时重复步骤S3至步骤S7，否则重复步骤S2至步骤S7。本发明的有益效果为：本发明不依赖于海域信道状态信息，自适应调整选择波束与服务船舶。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116232496A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310313194.X
申请日：2023-03-28
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
IPC: H04B17/30 , H04L43/16 , H04B17/391 , H04B7/0413
Abstract: 本发明提供了一种限定信标间距的超大规模MIMO可视区域识别方法，属于无线通信多天线传输技术领域。解决了超大规模MIMO系统中，当信标数量较少时，如何优化选取信标位置使得用户可视区域识别准确率提升的问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1、建立位置‑VR数据集S；步骤2、设置信标用户位置间距的上界限Dmax和下界限Dmin；步骤3、从S中选取少量位置‑VR数据作为初始元素构成信标用户集B；步骤4、每次从S中选取一个满足与B中所有信标位置距离均在[Dmin,Dmax]范围内的数据s；步骤5、重复执行步骤4，循环迭代，每次为集合B扩展一个元素；步骤6、得到位置区域‑VR数据集步骤7、获得对应的VR信息标签。本发明的有益效果为：可在超大规模MIMO阵列中对基于用户位置信息识别可视区域的方法进行优化。
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公开(公告)号：CN115314082B
公开(公告)日：2023-05-09
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：CN118119003B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410398215.7
申请日：2024-04-03
Applicant: 南通大学
IPC: H04W72/044 , H04B17/336 , H04B17/309 , H04B7/04
Abstract: 本公开是关于一种多路径信号功率分配方法和装置。所述方法包括：获取当前通信环境对应的目标区域内各客户端接收到的信号的信噪比；通过遍历搜索功率分配的比例，确定所述每种功率分配比例对应的目标区域内的各客户端信噪比中最小信噪比，从各功率分配比例对应的最小信噪比中选择最大值，将所述最大值对应的功率分配比例作为目标功率分配比例；从各个通信环境对应的目标功率分配比例对应信噪比中确定最大值作为最终功率分配比例，将所述最大值对应的通讯环境作为目标通信环境，基于所述目标通信环境和所述最终功率分配比例，得到所述目标区域的功率分配策略。本公开实施例可以提高多路径信号的通信质量。
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公开(公告)号：CN118473595A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410510763.4
申请日：2024-04-26
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多描述编码的移动机器人定位递归状态估计方法，包括：1、基于移动机器人动力学模型，选取移动机器人的位置和方位信息作为状态变量，建立移动机器人定位系统动态模型；2、在多描述编码机制下对移动机器人定位系统动态模型设计递归状态估计器；3、在k时刻的预测矩阵，计算k时刻一步预测误差协方差矩阵上界；4、计算计算k+1时刻递归估计器的增益矩阵；5、将增益矩阵代入递归状态估计器中，计算k+1时刻递归状态估计器中的估计矩阵；判断k+1是否达到总时长M；6、计算k+1时刻估计误差协方差矩阵上界。本发明解决了现有状态估计方法不能处理在移动机器人定位系统中使用多描述编码方案的问题。
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公开(公告)号：CN118157793A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410164390.X
申请日：2024-02-05
Applicant: 南通大学
IPC: H04B17/391 , H04B17/40 , H04B7/185
Abstract: 本发明属于无线通信无人机中继技术领域，具体涉及一种广域环境下的高能效无人机辅助通信方法。本发明包括以下步骤：S1、在考虑通信中断的情况下，建立无人机视距中继信道传输模型和无人机能量模型；S2、建立优化问题模型；S3、使用连续凸近似和块坐标下降法，将原优化问题解耦成优化无人机航迹和用户调度的两个子问题，并使用全局下界近似值代替真实值实现非凸问题的转换；S4、使用CVX工具箱迭代求解子问题并得到算法收敛时问题的解；S5、重置参数进行测试工作，验证问题的合理性；在原训练环境中，重置通信中断参数，进行测试工作。
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