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公开(公告)号：CN113709750B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110967263.X
申请日：2021-08-23
申请人： 南京邮电大学 , 中兴通讯股份有限公司
IPC分类号： H04W16/10 , H04B17/382
摘要： 本发明公开了一种面向物联网环境的频谱分层协同认知方法，包括以下步骤：步骤一、采集一个连续宽带频谱内的时域信号x(t)，进而得到x(t)的功率谱，以得到整个频谱的频带；步骤二、对多抽头谱估计的方法得到的x(t)的功率谱执行多尺度小波积变换，确定各个子频带的频率边缘fn，利用fn作为分界点划分整个频谱以得到划分的子频带；步骤三、协同的次用户SUs对利用fn划分的子频带进行感知，并将本地感知结果和时域信号能量的检测统计量发给融合中心FC；步骤四、融合中心采用硬判决机制根据步骤三中的本地感知结果对频谱的使用情况进行初步判决，进一步根据时域信号能量检测统计量采用软判决的机制进行判决。本方法通过软硬结合的双判决机制提高了确定空闲频谱的准确性。
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公开(公告)号：CN113709750A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110967263.X
申请日：2021-08-23
申请人： 南京邮电大学 , 中兴通讯股份有限公司
IPC分类号： H04W16/10 , H04B17/382
摘要： 本发明公开了一种面向物联网环境的频谱分层协同认知方法，包括以下步骤：步骤一、采集一个连续宽带频谱内的时域信号x(t)，进而得到x(t)的功率谱，以得到整个频谱的频带；步骤二、对多抽头谱估计的方法得到的x(t)的功率谱执行多尺度小波积变换，确定各个子频带的频率边缘fn，利用fn作为分界点划分整个频谱以得到划分的子频带；步骤三、协同的次用户SUs对利用fn划分的子频带进行感知，并将本地感知结果和时域信号能量的检测统计量发给融合中心FC；步骤四、融合中心采用硬判决机制根据步骤三中的本地感知结果对频谱的使用情况进行初步判决，进一步根据时域信号能量检测统计量采用软判决的机制进行判决。本方法通过软硬结合的双判决机制提高了确定空闲频谱的准确性。
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公开(公告)号：CN114389728A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111648589.2
申请日：2021-12-30
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H04B17/336 , H04B17/382 , H04B17/391 , H04W16/22 , H04W16/28
摘要： 本发明公开了一种基于分式规划的波束成形设计方法，该方法包括：构建多输入单输出(MISO)信道的系统模型，即考虑MISO干扰下行链路信道，配备M根天线的基站(BS)向N根单天线的用户发送独立的数据符号，形成最大化系统合速率的优化问题；采用分式规划的方法，将多维二次变换应用于上述最优化问题的每个信干噪比(SINR)项，将原问题映射为等价的分式规划问题；初始化波束成形向量集合V，使得V满足约束条件Tr(VVH)≤Pmax，对辅助变量yk和γk进行迭代优化；对波束成形向量υk进行迭代的深度展开优化。该方法对现有的基于深度学习(DL)的算法的性能进行了进一步提高，将深度展开应用于分式规划算法，自然地融合了专家知识并减少了可训练参数，从而优化MISO的下行链路波束成形问题。
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公开(公告)号：CN114389728B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202111648589.2
申请日：2021-12-30
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H04B17/336 , H04B17/382 , H04B17/391 , H04W16/22 , H04W16/28
摘要： 本发明公开了一种基于分式规划的波束成形设计方法，该方法包括：构建多输入单输出(MISO)信道的系统模型，即考虑MISO干扰下行链路信道，配备M根天线的基站(BS)向N根单天线的用户发送独立的数据符号，形成最大化系统合速率的优化问题；采用分式规划的方法，将多维二次变换应用于上述最优化问题的每个信干噪比(SINR)项，将原问题映射为等价的分式规划问题；初始化波束成形向量集合V，使得V满足约束条件Tr(VVH)≤Pmax，对辅助变量yk和γk进行迭代优化；对波束成形向量υk进行迭代的深度展开优化。该方法对现有的基于深度学习(DL)的算法的性能进行了进一步提高，将深度展开应用于分式规划算法，自然地融合了专家知识并减少了可训练参数，从而优化MISO的下行链路波束成形问题。
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