面向6G的高动态无线环境多源数据感知方法

    公开(公告)号:CN117580083A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311495982.1

    申请日:2023-11-10

    Abstract: 本发明提供一种面向6G的高动态无线环境多源数据感知方法,属于无线通信技术领域,利用多频段射频收发机采集无线环境中的低频、毫米波无线信道数据,获取参数级感知数据;利用激光雷达扫描功能和全景视觉记录采集无线环境中的点云数据和RGB图像数据,获取环境级感知数据;基于GNSS天线构建移动状态感知分系统,获取实时的动态轨迹感知数据;针对高动态无线环境感知系统进行供电和测量配置,获取高动态无线环境下的多源感知数据集。本发明能够在高移动性场景下对无线传播环境开展多模态数据感知,充分获取并同步配准实时的多模态环境信息和信道数据,包括多频段信道探测数据、环境点云数据、RGB场景图像数据和GNSS地理位置数据等。

    基于海洋船岸信道的岸上基站与船舶之间的无线通信方法

    公开(公告)号:CN119070935A

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202411056474.8

    申请日:2024-08-02

    Abstract: 本发明提供了一种基于海洋船岸信道的岸上基站与船舶之间的无线通信方法。该方法包括构建海洋船岸信道的三维模型,该模型包含作为发射端的岸上基站、作为接收端的处于运动状态的船舶、位于岸上基站周围的半球体和位于船舶周围的圆柱体,综合考虑了岸上基站、船舶周围的散射和海平面的反射以及船舶横摇运动的影响,根据模型的几何关系计算出时变距离,得到信道的冲激响应;根据信道的冲激响应,得到基于船舶横摇运动条件下海洋信道的空时频相关函数和多普勒功率谱密度。本发明方法准确描述海洋信道的非平稳统计特性,有利于研究船舶横摇对海洋无线信道的影响,为建立海洋无线通信系统提供理论支撑。

    一种基于计算机视觉的环境语义提取与信道预测方法

    公开(公告)号:CN118523855A

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202410534080.2

    申请日:2024-04-30

    Abstract: 本发明提供了一种基于计算机视觉的环境语义提取与信道预测方法。该方法包括:在待测环境中部署信道测量系统,所述信道测量系统获取待测环境中的信道探测数据和RGB图像数据;对所述信道探测数据和RGB图像数据进行预处理,获得预处理后的信道特性参数和RGB图像;构建环境语义提取模型,在环境语义提取模型中输入预处理后的RGB图像数据,得到带有环境语义的图像数据;构建并训练信道预测模型,在训练好的信道预测模型中输入带有环境语义的图像数据,得到相应的信道预测结果。本发明方法探索了物理环境对于信道的影响,并充分利用了环境语义信息,不仅节省了计算开销和存储开销,还提高了模型的预测精度、速度以及泛化性能。

    多模态数据驱动的无线环境重构方法

    公开(公告)号:CN117579203A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311495985.5

    申请日:2023-11-10

    Abstract: 本发明提供一种多模态数据驱动的无线环境重构方法,属于无线通信技术领域,采集无线环境中的多模态感知数据集;对无线信道感知数据进行处理,萃取信道特性参数,构建无线环境的电磁重构模型;对物理环境感知数据进行处理,构建无线环境的物理重构模型;基于重构模型中的每个经纬度标签和时间标签,将不同模态导出的无线环境重构模型进行匹配对齐,得到多源数据驱动的无线环境重构模型。本发明基于采集到的无线环境中低频、毫米波无线信道数据、点云数据和RGB图像数据等多模态感知数据,对无线环境进行多维重构,包括电磁传播条件重构、多径环境映射重构、三维点云模型重构和二维动态视觉重构,从而实现无线环境的精确数字化重构。

    一种基于机器学习的无线信道数据去噪方法

    公开(公告)号:CN114362851A

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202210021766.2

    申请日:2022-01-10

    Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的无线信道数据去噪方法。该方法包括:获取信道测量场景中的信道冲激响应数据序列;构建双向循环神经网络,将所述信道测量场景中的信道数据序列输入到所述双向循环神经网络中进行训练,得到训练好的双向循环神经网络;将待去噪的信道数据输入到所述训练好的双向循环神经网络,双向循环神经网络输出去噪后的信道冲激响应数据。本发明通过对双向循环神经网络进行训练,从而准确、快速地去除信道数据中的噪声,进而有效提高信道特性参数分析的准确性。

    应用于物联网的联邦学习资源跳跃多址方法

    公开(公告)号:CN118631752A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410769000.1

    申请日:2024-06-14

    Abstract: 本发明提供了一种应用于物联网的联邦学习资源跳跃多址方法。该方法包括:物联网中的每个用户客户端在本地进行训练,将本地梯度值传输给中心服务器;中心服务器生成多个RHMA资源跳跃图案,为每个用户客户端分配一组跳跃多址码本,并发送给对应的用户客户端;用户客户端使用跳跃多址码本更新本地用户模型参数,得到更新后的本地梯度值,将更新后的本地梯度值传输给中心服务器,中心服务器将各个用户客户端的更新后的本地梯度值参数进行聚集,得到更新后的全局梯度值,将更新后的全局梯度值发送给各个用户客户端。本发明将RHMA应用于联邦学习系统,使用资源跳跃图案进行用户接入,不仅保护用户隐私,而且实现对大规模设备的高效接入和数据传输。

    一种AIRS辅助通信场景下的AIRS相位设计方法

    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

    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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