一种智能反射面的电控系统及电控方法

    公开(公告)号:CN118539958A

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410555826.8

    申请日:2024-05-07

    摘要: 本发明公开了一种智能反射面的电控系统及电控方法,涉及通信技术,针对现有技术中电控系统部署效能低等问题提出本方案。包括外部模块和电控模块,协同处理以控制智能反射面阵列天线。通过无线通信手段与外部的通信系统建立联系,交流外部系统信息和智能反射面系统信息,然后将智能反射面系统信息进行进一步处理得到控制信息,最后将控制信息中单元状态输出至智能反射面阵列天线中,实现智能反射面的调节和波束成形。优点在于,满足复杂的智能反射面控制中的算法迭代以及精确调控。实现具有交互能力并能与外部通信系统进行信息沟通,融入已有通信系统,将智能反射面应用到现实的复杂环境中,与多通信设备联动,达到多方联动提升通信质量。

    一种智能反射天线阵列系统及其波束成形方法

    公开(公告)号:CN117749230A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311667089.2

    申请日:2023-12-06

    摘要: 本发明公开了一种智能反射天线阵列系统及其波束成形方法,涉及高频天线技术,针对现有技术中工艺复杂等问题提出本方案。所述外部环境蓝牙导入模块与核心电控模块通信连接,所述核心电控模块与反射阵列电性连接;所述反射阵列由多个阵列布置的子阵构成,每一子阵内并排设置若干可重构反射单元;所述核心电控模块计算得到入射时各可重构反射单元对应相位描述以及反射时对应的相位描述,控制可重构反射单元的相位差工作在。优点在于:反射阵列具有高能量传输效率、低损耗、强方向性,能以精确角度与大能量补给满足通信系统中盲区信号区域的通信质量增强,为盲区用户提供稳定通信等优点。

    具备电磁能量采集功能的智能反射面辅助通信系统及方法

    公开(公告)号:CN116996103B

    公开(公告)日:2024-01-02

    申请号:CN202311243047.6

    申请日:2023-09-26

    IPC分类号: H04B7/145 H02J50/00

    摘要: 本发明公开了一种具备电磁能量采集功能的智能反射面辅助通信系统及方法,该系统包括:电磁接触层、有源调控层、整流转换层和核心控制层,核心控制层感知电磁环境中的来波方向、预期出射波方向,并根据自身储能状态及用户需求的覆盖增益水平进行采集状态控制与反射状态控制;有源调控层接收核心控制层的反射状态控制指令并对电磁接触层进行反射控制,调整偏置电流与配置离散相位;电磁接触层接收核心控制层的采集状态控制指令进行电磁信号采集,并将部分接触单元采集的电磁信号在整流转换层进行整流和变频。本发明既可增强反射信号以应对较大的物理路径衰,又可将通信场景电磁能量进行采能以供给自身控制单元用电,根据场景特征实现全自主化调控。

    具备电磁能量采集功能的智能反射面辅助通信系统及方法

    公开(公告)号:CN116996103A

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202311243047.6

    申请日:2023-09-26

    IPC分类号: H04B7/145 H02J50/00

    摘要: 本发明公开了一种具备电磁能量采集功能的智能反射面辅助通信系统及方法,该系统包括:电磁接触层、有源调控层、整流转换层和核心控制层,核心控制层感知电磁环境中的来波方向、预期出射波方向,并根据自身储能状态及用户需求的覆盖增益水平进行采集状态控制与反射状态控制;有源调控层接收核心控制层的反射状态控制指令并对电磁接触层进行反射控制,调整偏置电流与配置离散相位;电磁接触层接收核心控制层的采集状态控制指令进行电磁信号采集,并将部分接触单元采集的电磁信号在整流转换层进行整流和变频。本发明既可增强反射信号以应对较大的物理路径衰,又可将通信场景电磁能量进行采能以供给自身控制单元用电,根据场景特征实现全自主化调控。

    一种联合比特量化和比特权重搜索的模型压缩方法

    公开(公告)号:CN115358383A

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202210790456.7

    申请日:2022-07-06

    摘要: 本发明公开了一种联合比特量化和比特权重搜索的模型压缩方法,包括以下步骤:S1、加载图像数据并对图像数据进行预处理;S2、建立卷积神经网络模型,设定卷积神经网络模型中对应的比特搜索空间和权重搜索空间;S3、对卷积神经网络模型进行联合搜索训练;S4、选取比特搜索结果中的最大概率位宽,以构建轻量化网络,并保存联合搜索时最后以最大概率位宽得到的权重参数作为轻量化网络的权重参数,再进行权重搜索来进一步优化轻量化网络模型,输出压缩了的优化轻量化网络模型。