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公开(公告)号：CN116633283A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202211507564.5
申请日：2022-11-29
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明提出一种基于单路降采样反馈的功放数字预失真方法，包括：通过模数转换器对功放输出的单路信号进行降采样得到反馈数据；对功放的输入信号进行与降采样相同倍数的抽样，并与数据反馈完成时间同步得到抽样数据，将反馈数据与抽样数据通过最小二乘法求得功放多项式模型参数；通过功放多项式模型参数构建功放多项式模型；利用功放多项式模型对与功放的输入信号同等速率的功放输出数据进行估计，获取功放输出数据估计值；通过功放输入数据和功放输出数据估计值采用最小二乘法进行预失真模型训练，获取预失真器；获取输入信号，将输入信号输入预失真器后再输入到功放，通过预失真器与功放非线性的互逆性质完成非线性补偿。
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公开(公告)号：CN116112864A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211580493.1
申请日：2022-12-09
申请人： 浙江大学
摘要： 本申请提出了一种用于定向信道自组织网络的快速组网方法，涉及无线通信技术领域，其中，该方法包括：通过全向信道同步交互获取全网所有节点的位置信息；根据位置信息和定向天线传输距离计算每个节点的待对准定向邻居列表；对每个节点的唯一身份ID进行编码，得到每个节点的收发轮次状态码序列，并在每个节点处计算所有节点的状态码；遍历收发轮次状态码序列使节点依次进入收发状态进行波束对准，在每一轮扫描中执行全向信道辅助的轮次结束机制和基于GNSS位置信息的对准预约策略，当所有节点均遍历结束状态码序列后，完成定向组网的常规对准轮次。采用上述方案的本发明能够降低定向天线邻居发现的开销，实现定向自组织网络的快速组网。
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公开(公告)号：CN114172763B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202111356025.1
申请日：2021-11-16
申请人： 浙江大学
IPC分类号： H04L25/02 , H04L5/00 , H04B7/0413
摘要： 本申请涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种混合大规模MIMO系统导频优化设计方法和装置。其中，一种混合大规模MIMO系统导频优化设计方法，包括确定信道估计均方误差表达式，构建令信道估计均方误差最小化的优化问题；基于分式规划方法，对优化问题进行等价表示得到转换后的等价优化问题；基于块坐标下降方法，将等价优化问题分解为至少两个子问题，通过子问题的迭代求解，确定等价优化问题的优化结果。采用上述方案的本申请以信道估计均方误差最小化为目标，联合优化导频，ADC量化精度以及混合波束成形器，控制干扰，以低成本、低功耗，低复杂度的方式有效地提高多用户大规模MIMO系统信道估计质量，从而提高多用户大规模MIMO系统的传输效率，改善通信质量。
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公开(公告)号：CN113890580B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202111093092.9
申请日：2021-09-17
申请人： 浙江大学
IPC分类号： H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/0452
摘要： 本申请提出了一种面向非对称毫米波大规模MIMO的多用户上下行波束对准方法、装置及介质，该方法包括：构造用于探测多个方向的全数字多指向波束；进行基站端到用户端的多轮下行波束训练；控制用户端根据接收信号进行波束判决，确定出最大接收功率的目标下行发送‑接收波束对；对接收信号进行数据处理，生成预测上行发送窄波束的训练数据，并对预设的神经网络进行训练；基于训练后的网络参数和接收信号进行在线实时信号检测，预测目标上行发送窄波束；根据反馈的目标下行发送窄波束的标号，将目标下行发送窄波束展宽为基站端目标上行接收波束。该方法以较少的训练开销和较高的可靠性，实现了多用户上下行波束的快速对准，简化了训练过程。
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公开(公告)号：CN114024811A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111101286.9
申请日：2021-09-18
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明提出一种基于深度学习的OTFS波形PAPR抑制方法与装置，其中，方法包括：将在时延‑多普勒域中的数据符号传输至编码器进行编码；通过ISFFT运算，将编码后的数据符号从时延‑多普勒域转换到时频域，通过海森堡变换将编码后的数据符号转化为低PAPR的时域信号；将时域信号经过信道模块传输后，通过OTFS解调将时域信号转化为时延‑多普勒域信号；将时延‑多普勒域信号经过解码器输出得到原始信号；通过联合损失函数训练编码器和解码器，调整深度神经网络的参数直至收敛得到最优模型；其中，编码器和解码器是基于深度神经网络进行训练，本发明采用两步训练方法来提高网络的收敛性能在保持较好BER性能的同时有效地降低发射信号的峰均比。
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公开(公告)号：CN111049531B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201911110926.5
申请日：2019-11-14
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明提供了一种基于分段线性惩罚函数的交替方向乘子法的深度学习信道译码方法，主要面向二进制线性码。该方法包括如下步骤：1)基于信道译码构建最大似然优化问题；2)转化约束条件，设计一个可调节的惩罚函数并将其引入目标函数，将信道译码最大似然优化问题转化为带分段线性惩罚函数的译码优化问题；3)引入交替方向乘子法解上述优化问题，得到交替方向乘子法信道译码器；4)根据交替方向乘子法的迭代形式构造深度学习网络LADN‑P；5)通过训练获得学习参数；6)将深度学习网络重新恢复成信道译码器，加载学习参数，进行译码。本发明设计了可调节的分段线性惩罚函数，借助深度学习的力量，进一步提升译码性能。
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公开(公告)号：CN110210094B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201910436608.1
申请日：2019-05-23
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F111/04
摘要： 本发明提出了一种基于惩罚凹凸过程的FBMC信号PAPR降低方法，该方法包括如下步骤：首先根据FBMC系统的参数构建优化问题，即以发送符号为变量，以数据子载波上的符号形变和自由子载波上的发送功率为约束，最小化一帧FBMC信号的PAPR；其次对优化问题进行等价转化，获得满足惩罚凹凸过程算法框架的等价问题；然后根据基于惩罚凹凸过程的两层迭代算法对优化问题进行求解，其中外层迭代更新惩罚参数，内层迭代固定惩罚参数并根据凹凸过程和块坐标下降法对惩罚问题进行求解；最后输出计算结果，得到拥有较低PAPR的FBMC发送信号；本发明利用了惩罚凹凸过程来优化降低FBMC信号的PAPR，相比于传统的启发式迭代算法，该方法能够在误码率小幅上升的情况下显著降低FBMC信号的PAPR。
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公开(公告)号：CN112188559A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010849019.9
申请日：2020-08-21
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明提出一种用于无人系统自组织网络的跨层负载均衡方法和装置，其中，方法包括：通过获取无人系统自组织网络的各节点的剩余能量值和预计消耗能量值，根据各节点的剩余能量值和预计消耗能量值，确定各节点对应的剩余能量预测值，根据各节点对应的剩余能量预测值，确定各节点的链路权重和各节点对应的能量等级，采用预设算法根据能量等级为最高能量等级的各节点的链路权重之和，确定多条候选路径，根据多条候选路径的各节点的剩余能量预测值，确定目标路径，根据目标路径的各节点的剩余能量预测值，确定目标路径的路径等级，根据待发送业务的优先级和目标路径的路径等级，控制目标路径发送业务，从而实现了无人系统自组织网络的负载均衡运行。
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公开(公告)号：CN110213713B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201910349624.7
申请日：2019-04-28
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明提供了一种基于时空域联合处理的集中式协作定位系统和方法。通过利用具有自定位信息节点的位置信息和所有节点间的相对距离信息，完成网络中节点的定位。针对该系统所设计的协作定位方法在每个时间片，首先利用中心处理节点收集网络中所有节点在往前回溯的多个时间片内的位置信息以及节点间的相对距离信息，然后基于各个节点运动轨迹约束对多时间片的测量信息进行时空域的联合处理，得到所有节点在当前时刻的位置估计。本发明通过对多时间片的测量信息进行联合处理，能够有效提高节点的定位精度，并且在节点速度比较大或者网络连通性较差的情况下，该方法具有比基于单时间片测量信息的协作定位方法更好的稳定性。
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公开(公告)号：CN109379705B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201811635996.8
申请日：2018-12-29
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明提供了一种基于位置信息的功率分配方法，可用于认知无线电网络中。目标认知无线电网络由基站、主用户、认知用户等构成，且位于城市峡谷等恶劣的环境中。针对该网络所设计的功率分配方法，首先要求认知用户通过基于协作定位获取自身位置信息并估计自身的定位误差，进一步获得认知用户与认知用户的距离及距离误差，再结合相关位置信息构建功率优化模型，获取使得网络吞吐量最大的功率分配方案。本发现利用协作定位技术获取节点的位置信息，并基于位置信息合理地分配用户功率，有效提高认知用户之间的吞吐量。
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