智能反射面辅助的去蜂窝网络中安全能效鲁棒设计方法

    公开(公告)号:CN116567645A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310533761.2

    申请日:2023-05-12

    摘要: 本发明提出了一种智能反射面辅助的去蜂窝网络中安全能效鲁棒设计方法,其步骤为:首先,搭建一个下行链路中IRS辅助的去蜂窝安全网络,并获取每个合法用户的安全能效;其次,在BS发射功率约束和IRS单元的单位模约束下,构建以最大化最小合法用户的安全能效为目标的优化函数;最后,基于非理想CSI条件下,通过伯恩斯坦型不等式将优化函数中的不确定的中断概率约束转化为确定的中断概率约束;而后再利用交替迭代算法对优化函数进行求解。本发明研究了RS辅助的CF网络中安全能效问题,通过联合优化设计了BS有源BF、AN向量和IRS无源BF,最大化‑最小用户的安全能效,提高了网络的安全性能。

    一种基于大规模MIMO的移动边缘计算时延最小化方法

    公开(公告)号:CN111464216A

    公开(公告)日:2020-07-28

    申请号:CN202010154662.X

    申请日:2020-03-08

    摘要: 本发明公开了一种基于大规模MIMO的移动边缘计算时延最小化方法,包括以下步骤:步骤一:根据信道状态信息计算出每个用户的信道增益,并作归一化处理,得到数据迁移速率;步骤二:考虑到实际中存在的最大功率和能量约束以及各用户之间的公平性,在满足最大能量约束的情况下,得到实际最大传输功率,之后得到最优解;步骤三:根据最优解,进行无线资源分配,为每一个用户分配,让所有用户实现相同的整体延迟。本发明,可以在进行大量用户任务迁移计算的同时,通过无线和计算资源的联合分配,在最大传输功率和能耗约束的情况下,利用有限的计算资源最小化时延,另外使用本发明也能保证稳定的迁移速率和更少的信号开销。

    一种基于物理层安全的毫米波大规模MIMO-NOMA系统下混合预编码设计方法

    公开(公告)号:CN110690914B

    公开(公告)日:2022-02-08

    申请号:CN201911151610.0

    申请日:2019-11-21

    IPC分类号: H04B7/0413 H04B7/0456

    摘要: 本发明公开了一种基于物理层安全的毫米波大规模MIMO‑NOMA系统下混合预编码设计方法,包括如下步骤:获取一个单小区第g个波束中第m个用户的信号;当用户的数量可以大于RF链的数量时,对用户进行分组,每组用户包含在一个波束内接收数据,信道状态信息计算出每个用户的信道增益,将其中信道增益最大的用户作为第一组波束的簇头,多余的用户分别计算与各个簇头用户的相关性,选择与之相关性最大的簇头为同一分组;成后我们可以根据簇头所在的信道状态信息生成模拟预编码A和数字预编码dk。本发明高效的完成了用户分组,对后续的模拟预编码和数字预编码提供了很好的基础。

    基于前向链路组播传输的C-RAN联合波束和功率分裂设计方法

    公开(公告)号:CN111464956A

    公开(公告)日:2020-07-28

    申请号:CN202010154655.X

    申请日:2020-03-08

    IPC分类号: H04W4/06 H04B7/024 H04B7/06

    摘要: 本发明公开了基于前向链路组播传输的C-RAN联合波束和功率分裂设计方法,包括以下步骤:步骤S1:首先定义半定波束成形矩阵,并且引入第一辅助变量,得到第一约束条件;步骤S2:通过第一体系对非凸约束继续进行凸优化,引入第二辅助变量,将第一约束条件分为第二约束条件;步骤S3:将第一约束条件转换为第三约束条件;步骤S4:引入第三辅助变量,将第一约束条件分为第四约束条件,并通过一阶泰勒近似技术,将第四约束条件转化第五约束条件;步骤S5:通过引入第四辅助变量,将第一约束条件分为第六约束条件;步骤S6:通过第二体系,完成优化,并通过CVX优化技术迭代求解,直到收敛为止。本发明通过上述步骤解决了背景技术所提出的问题。

    一种基于FPGA的卷积神经网络电缆缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN117593291A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311855060.7

    申请日:2023-12-29

    摘要: 本发明公开了一种基于FPGA的卷积神经网络电缆缺陷检测方法,步骤一:采集电缆的缺陷图像,确定缺陷的初始化图像,并对缺陷图像储存和标注,构建电缆缺陷图像样本库;步骤二:将缺陷图像样本库中的图像分为训练集,利用训练代码进行图像识别训练,并将训练数据嵌入到FPGA中;步骤三:通过相机实时采集正在移动电缆的图像,由FPGA对图像进行预处理,匹配预先储存的缺陷图像;步骤四:将检测结构通过显示屏展示,以供工作人员获取信息;本发明采用基于FPGA的卷积神经网络电缆缺陷检测方法,不仅计算速度快而且更能适应复杂的环境提高检测效率和降低成本,改变了人工检测电缆的效率低下,以及单纯利用深度学习进行电缆检测不准确的现状。

    一种基于大规模MIMO的移动边缘计算时延最小化方法

    公开(公告)号:CN111464216B

    公开(公告)日:2023-02-17

    申请号:CN202010154662.X

    申请日:2020-03-08

    摘要: 本发明公开了一种基于大规模MIMO的移动边缘计算时延最小化方法,包括以下步骤:步骤一:根据信道状态信息计算出每个用户的信道增益,并作归一化处理,得到数据迁移速率;步骤二:考虑到实际中存在的最大功率和能量约束以及各用户之间的公平性,在满足最大能量约束的情况下,得到实际最大传输功率,之后得到最优解;步骤三:根据最优解,进行无线资源分配,为每一个用户分配,让所有用户实现相同的整体延迟。本发明,可以在进行大量用户任务迁移计算的同时,通过无线和计算资源的联合分配,在最大传输功率和能耗约束的情况下,利用有限的计算资源最小化时延,另外使用本发明也能保证稳定的迁移速率和更少的信号开销。

    一种基于多用户毫米波MIMO-OFDM系统的混合预编码设计方法

    公开(公告)号:CN111555782A

    公开(公告)日:2020-08-18

    申请号:CN202010154661.5

    申请日:2020-03-08

    IPC分类号: H04B7/0452 H04B7/0456

    摘要: 本发明公开了一种基于多用户毫米波MIMO-OFDM系统的混合预编码设计方法,包括以下步骤:第一步:建立MIMO-OFDM系统模型;每一个用户都共用所有M个子载波,一个基站拥有NTX个天线和NRX个射频链,一共有K个单天线用户,其中NRF≤NTX、K≤NRF;第二步:建立宽带毫米波信道模型;考虑到毫米波的信道特点,采用拥有L条散射路径的几何信道模型,每一个用户和基站之间拥有一条散射路径;第三步:多用户毫米波MIMO-OFDM系统的混合预编码。本发明中采用的基于码本的全连接和部分连接混合预编码在性能上很好的实现了向全数字预编码性能的逼近,很大程度上发挥出了毫米波的通信优势和降低系统硬件成本和能源消耗。