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公开(公告)号：CN117938586A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410116258.1
申请日：2024-01-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L25/02 , H04L25/03 , H04L27/00 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了基于OTFS通感共享波形的多目标参数估计方法及系统，涉及通信感知一体化技术领域，该方法首先联合采用离散DD域感知信道和连续DD域感知信道两种表示方法，及其相应的DD域回波信号模式，描述了适用于多目标感知与分数延迟多普勒估计的问题模型；在感知目标时，本发明中的BCS‑ML算法分两阶段对目标参数进行估计，第一阶段估计整数延迟多普勒，第二阶段估计分数延迟多普勒，本发明采用的模型以及提出的算法实现了对多目标的低复杂度参数估计与高精度参数估计，突破了传统OTFS感知参数估计算法的局限性。
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公开(公告)号：CN116418384A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310540595.9
申请日：2023-05-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明涉及一种联合波束赋形方法，属于无线通信技术领域。特别涉及一种基于DRL的联合优化RIS相移矩阵和基站发射预编码以最大化MU‑MISO通信系统最大和速率的非凸优化多变量的方法。针对基于传统非凸优化多变量方法通过放缩非凸约束，再迭代优化两个变量，容易陷入局部最优解得问题。本发明利用强化学习的探索‑奖励机制，通过设定适合该优化问题的收益函数奖励系统不断探索联合变量最优解。针对同时优化两个变量的DRL网络的动作维度较大导致收敛缓慢的问题。本发明通过拆分两个优化变量交替求解，通过计算得到的系统和速率联合优化网络参数加速网络收敛，同时避免陷入局部最优。
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公开(公告)号：CN118400004A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410653880.6
申请日：2024-05-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B7/0413 , H04B17/309 , H04B17/391 , G06N3/042
Abstract: 本发明提供一种基于统一图表征的双线性图神经网络辅助迭代接收方法，所述方法包括：多用户多输入多输出上行通信建模与初始化；使用双线性广义近似消息传递算法实现信道和符号的双线性推理；行列耦合特征提取；以及双线性GNN补偿内循环。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116980256A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202210428754.1
申请日：2022-04-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L25/02 , H04L27/26 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于智能反射面的OFDM稀疏信道的导频优化方法，主要解决信道估计精度受限于宽带信道复杂度的问题，其实现步骤是：(1)构建基于智能反射面的OFDM系统模型，并建模稀疏信道；(2)从最小化测量矩阵互相关值的角度，构建优化问题；(3)设计编解码辅助鲸鱼优化算法的方法求解优化问题。本发明设计编码变量同时表示离散变量和连续变量，设计解码流程使编码变量解码为导频位置和导频功率，通过联合鲸鱼优化算法共同求解最优的导频位置和导频功率。本发明提出的一种基于智能反射面的OFDM稀疏信道的导频优化方法使用较低的计算复杂度，提高了信道估计的准确率。
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公开(公告)号：CN116528166A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310521802.6
申请日：2023-05-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04W4/029 , H04W64/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种用户定位方法，属于无线通信技术领域，特别涉及利用人工神经网络对用户位置定位及预测的方法。针对基于模板匹配分类的传统神经网络定位算法定位精度低的问题，本发明利用神经网络的非线性映射性将用户与STAR‑RIS间的直线距离、俯角、仰角以及所属侧(透射侧或反射侧)作为标签进行拟合。针对现存的STAR‑RIS辅助用户定位方法没有进行用户的移动轨迹预测的问题，本发明通过采集的前序时隙的信道状态矩阵预测出用户后续的移动轨迹。具体地，本发明使用卷积神经网络提取信道矩阵中的用户空间信息，并对用户位置进行粗估计。随后利用全连接网络构成的编解码器网络，完成用户位置的精估计，并对后续用户位置进行预测。
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公开(公告)号：CN118400050A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410653583.1
申请日：2024-05-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/391 , H04B7/0413
Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络的联合信道估计和符号检测方法，所述方法包括：多输入多输出(MIMO)上行通信建模与初始化；使用双线性广义近似消息传递(BiG‑AMP)算法实现信道和符号的双线性推理；扩展特征提取；以及图神经网络(GNN)内循环补偿。
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公开(公告)号：CN117420521A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202210847073.9
申请日：2022-07-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于局部离群因子的自适应多目标CFAR检测方法，属于雷达信号处理技术领域。针对实际雷达系统在复杂多目标环境下的CFAR检测，该方法首先利用局部离群因子算法对前沿滑窗和后沿滑窗内的回波信号进行聚类处理，剔除潜在的干扰目标等异常点；然后，根据剔除异常点之后的参考单元信号对待测单元的背景功率值进行估计；最后，利用比较器对待测单元的真实功率值与检测门限阈值进行判决，得到最终的CFAR检测结果。本发明能够将参考滑窗内的数据点聚类为一个或多个任意形状的簇，无需目标分布情况的先验信息和目标个数的阈值参数，也无需事先声明簇的个数；能够有效抑制“目标遮蔽”效应，实现对多目标的自适应CFAR检测。
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公开(公告)号：CN116980255A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202210428739.7
申请日：2022-04-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L25/02 , H04L27/26 , H04B17/391
Abstract: 本发明提供一种智能反射面辅助的OFDM系统信道估计的导频设计方法，属于无线通信技术领域，其实现步骤是：(1)构建智能反射面辅助的OFDM系统模型、接收导频信号模型(2)构建基于导频位置和导频功率的优化问题；(3)设计一种交替优化算法依次优化导频位置和导频功率。本发明提供了一种基于最小化测量矩阵互相关值的联合优化导频位置和导频功率的设计方法，该方法能够根据系统模型生成最优的导频模式以提高系统的信道估计精度，同时降低导频开销。
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