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公开(公告)号：CN114785642B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202210343643.0
申请日：2022-04-02
申请人： 郑州大学
IPC分类号： H04L25/02
摘要： 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于稀疏张量分解的RIS‑MIMO系统信道估计方法，包括如下步骤：步骤A、对RIS辅助的多用户MIMO上行mmWave通信系统进行物理建模，构造张量化观测模型；步骤B、对张量化的系统模型进行平行因子分解，得到二维矩阵表达式；步骤C、根据mmWave信道模型，将信道估计问题转化为结构化稀疏信号恢复问题；步骤D、使用LASSO方法构造相应的优化问题，设置初始化参数值，通过交替迭代算法框架估计稀疏信道的相关参数，以实现对信道矩阵的重构；步骤E、重复步骤D，直到算法收敛；该算法同现有算法相比，性能优势明显，复杂度和训练开销相对较少，且收敛速度快，稳定性好。
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公开(公告)号：CN116471148A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310382732.0
申请日：2023-04-10
申请人： 郑州大学
IPC分类号： H04L25/02 , H04B17/391
摘要： 本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种基于稀疏贝叶斯学习的信道估计方法，包括如下步骤：步骤A、利用毫米波信道的稀疏特性进行信道建模，并构造对应的RIS辅助的MIMO通信系统模型；步骤B、首先构造信道的两层稀疏先验信息，然后对参数的联合后验概率密度函数进行因式分解，最后根据因式分解画出相应的因子图模型；步骤C、针对步骤B中的因子图模型，结合酉变换近似消息传递，使用稀疏贝叶斯算法框架进行信道估计；步骤D、重复步骤C，直到算法收敛；本发明中的方法复杂度低、降低系统的导频开销，算法通用度高。
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公开(公告)号：CN111726151A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010508838.7
申请日：2020-06-06
申请人： 郑州大学
IPC分类号： H04B7/0456 , H04B7/0426 , H04B5/00
摘要： 本发明提供了一种基于无线携能通信的资源分配方法与装置，最大化系统的能量效率，包括：S1：根据全连接与子连接结构设计基于码本的模拟预编码S2：构建联合数字多播、单播预编码和功率分裂率优化问题；S3：将分式目标函数转化为减式目标函数，提出一种双循环迭代算法求解分式目标函数；S4：外环，采用经典的双段迭代算法求解T(q)，内环通过基于ZF技术的低复杂度迭代算法将所提出的问题转化为凸问题，提出一种迭代算法来求解。本发明将多播单播波毫米波与SWIPT结合，提出一种基于无线携能通信的资源分配方法与装置。毫米波用较小的物理尺寸填充更多的天线；SWIPT干扰功率转化为接收端的能量，提高能量效率；采用混合预编码方案，RF链数远小于天线数。
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公开(公告)号：CN111142065A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN202010159566.4
申请日：2020-03-09
申请人： 郑州大学
IPC分类号： G01S3/14
摘要： 一种低复杂度的稀疏贝叶斯矢量估计方法及系统，所述方法包括：S1、设定稀疏贝叶斯矢量系统中字典矩阵后验分布和加性高斯白噪声概率分布超参数的初值；S2、基于预设的系统模型和所述超参数的初值，使用边缘似然最大化算法，获取系统中字典矩阵后验分布和加性高斯白噪声概率分布超参数的估计值；S3、基于所述算法概率分布超参数的估计值，对所述系统的稀疏向量进行估计。本发明提出的一种低复杂度的稀疏贝叶斯矢量估计方法及系统，通过构建稀疏矢量的后验概率模型，稀疏向量ω估计问题可转化为超参数d和σ2的估计问题，进而采用一种稀疏贝叶斯矢量估计算法解决了通常稀疏贝叶斯估计算法中需要矩阵求逆问题，从而以较低的复杂度获得可靠的估计性能。
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公开(公告)号：CN111970708B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202010509671.6
申请日：2020-06-06
申请人： 郑州大学
摘要： 本发明提供了一种降低雾无线电接入网络传输时延的方法和装置，包括：建立基于毫微微基站集群(FBSC)的毫米波雾无线电接入网络(F‑RAN)系统模型；通过优化混合模拟/数字预编码，提出最小化传输延迟问题；将提出的问题转化为两个独立的问题，即：多毫微微基站(FBSs)的混合预编码设计问题和基站(BS)的预编码设计问题；针对多毫微微基站的混合预编码设计问题，提出一种基于连续凸近似(SCA)的迭代算法来优化数字预编码，针对基站的预编码设计问题，采用相似的迭代算法求解，该算法能够最小化系统的传输延迟，同时具有较快的收敛速度。通过优化上述两个问题可以解决基于毫微微基站集群的毫米波通信雾无线电接入网络的传输时延问题。
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公开(公告)号：CN114785642A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210343643.0
申请日：2022-04-02
申请人： 郑州大学
IPC分类号： H04L25/02
摘要： 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于稀疏张量分解的RIS‑MIMO系统信道估计方法，包括如下步骤：步骤A、对RIS辅助的多用户MIMO上行mmWave通信系统进行物理建模，构造张量化观测模型；步骤B、对张量化的系统模型进行平行因子分解，得到二维矩阵表达式；步骤C、根据mmWave信道模型，将信道估计问题转化为结构化稀疏信号恢复问题；步骤D、使用LASSO方法构造相应的优化问题，设置初始化参数值，通过交替迭代算法框架估计稀疏信道的相关参数，以实现对信道矩阵的重构；步骤E、重复步骤D，直到算法收敛；该算法同现有算法相比，性能优势明显，复杂度和训练开销相对较少，且收敛速度快，稳定性好。
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公开(公告)号：CN111511009B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202010280271.2
申请日：2020-04-10
申请人： 郑州大学
IPC分类号： H04W52/32 , H04W52/24 , H04L25/02 , H04W72/044 , H04W72/542
摘要： 本发明提供了一种导频发送功率分配方法及装置，包括：建立大规模MIMO和异构网络系统模型，以最小化用户间干扰为目标，结合穷举法完成用户导频序列的分配；使用窄带多径信道获取宏基站端的导频信号Yl，得到估计信道结合基于位置感知的信道估计方法得出更精确的信道估计 获取宏基站端的接收信号，通过匹配滤波检测获取宏用户的信号，进一步获得信干噪比SINRl,l,k；总功率不变时，结合注水算法，在宏用户端完成导频发送功率的分配，得到信道容量Cl,k。本发明基于注水算法对上行导频发送功率进行了优化分配，在保证信道估计高准确性的前提下，减轻了大规模MIMO和超密集异构网络(56)对比文件张进彦等.大规模 MIMO 系统中基于用户位置的导频分配.计算机应用研究.2019,全文，尤其参见第0和2节.淡战平.大规模无线网络的导频功率分配研究《.电子测量与仪器学报》.2019,(第12期),张进彦等.大规模MIMO系统中基于用户位置的导频分配《.计算机应用研究》.2018,(第06期),周志超.大规模MIMO通信系统中信号干扰抑制《.CNKI博士学位论文全文库》.2017,Paddington Chiguvare and FambiraiTakawira.Power Allocation and UserSelection in Multi-cell Massive MIMOSystems《.2017 IEEE AFRICON》.2017,李小文等.大规模MIMO系统中基于位置感知的导频分配《.电子技术应用》.2017,(第08期),Yaohua Xu等.An Approach of PilotContamination Reduction Based on PowerControl and Orthogonal Identification.《2018 IEEE 3rd International Conferenceon Cloud Computing and Big Data Analysis(ICCCBDA)》.2018,
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公开(公告)号：CN114584431B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210040750.6
申请日：2022-01-14
申请人： 郑州大学
IPC分类号： H04L25/02 , H04B7/0413 , H04B7/145
摘要： 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于UAMP的双线性信道估计方法，包括如下步骤：步骤A、利用Kronecker积和Khatri‑Rao积性质，对RIS辅助的MIMO通信系统模型进行降维转换和化简；步骤B、对系统模型待估计量的联合后验概率密度函数进行因子分解，得到相应的因子图模型；步骤C、针对步骤B中的因子图模型设置初始化参数值，使用UAMP算法框架进行双线性信道估计，并获得不同信道的估计值；步骤D、重复步骤C，直到算法收敛；该算法同现有算法相比，有着较大的估计性能优势，单次迭代复杂度和迭代收敛速度方面有着显著提高，且具有更强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112073102B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202010931804.9
申请日：2020-09-08
申请人： 郑州大学
IPC分类号： H04B7/0426 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04W24/02
摘要： 本发明涉及一种智能反射面辅助的安全通信方法和装置，所述方法包括：建立基于智能反射面辅助的SWIPT物联网系统模型；联合优化基站发射波束成形矩阵和干扰机协方差矩阵以及智能反射面相移，构建最大化能量采集的优化问题；利用松弛变量、半定松弛法、辅助变量和序列参数凸逼近法将非凸的二次型问题转化为等价的凸问题，提出一种交替迭代优化算法获取原问题的可行解。本发明将智能反射面和干扰机联合起来，建立一个基于智能反射面辅助的SWIPT物联网系统的保密通信链路，联合优化基站发射波束成形矩阵和干扰机协方差矩阵以及智能反射面相移，提高通信安全性，同时增强系统能量采集能力。
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公开(公告)号：CN112911711A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110046439.8
申请日：2021-01-14
申请人： 郑州大学
摘要： 本发明公开了一种多载波NOMA系统资源分配方法。在保证所有系统接入用户服务质量约束下的最小数据速率和基站总发射功率限制的条件下，构建了以最大化系统和速率为目标的数学优化问题，并将原始的非凸问题拆分为两个主要的凸子问题分别进行求解。一方面，针对用户与子载波的调度，提出了两步式双边匹配算法，在保证系统性能的情况下，能够快速有效地完成系统中用户和子载波的调度与匹配。另一方面，关于系统中的功率分配问题，在保证接收端可以成功执行连续串行干扰消除(SIC)技术的前提下，推导出了子载波复用用户间的功率分配的闭式解，并在此基础上完成了剩余增量功率在子载波间的注水分配。本发明所提方法显著提高了系统的吞吐量性能。
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