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公开(公告)号：CN117768270B
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202311780703.6
申请日：2023-12-21
Applicant: 香港中文大学(深圳) , 香港中文大学(深圳)未来智联网络研究院
IPC: H04L25/02 , H04B7/06 , H04B7/0413 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于无线电地图和信道时空特性推演的信道估计方法，包括以下步骤：S1.给定大规模多输入多输出网络的构成，对目标区域进行离散化并完成信道建模；S2.将高维信道信息与低维的稀疏CSI访问令牌关联，构建融合稀疏CSI访问令牌的无线电地图结构；S3. 构建一个高斯‑马尔科夫模型作为用户的移动模型，并进行移动用户的轨迹定位；S4.基于用户移动模型和无线电地图进行信道估计。本发明能够更好地挖掘信道的时空演进特征并降低信道估计成本，以实现更低成本、更可靠、更高效的通信。
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公开(公告)号：CN117768843A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311775494.6
申请日：2023-12-21
Applicant: 香港中文大学(深圳) , 香港中文大学(深圳)未来智联网络研究院
IPC: H04W4/029 , H04W4/02 , H04W4/021 , H04B17/318 , H04B17/391 , G01S5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于接收信号强度的轨迹恢复及无线电地图构建方法，包括以下步骤：S1.移动端运动并记录来自移动端周围基站的信号的接收信号强度，利用基于指数权重的加权质心定位求解初始轨迹；S2.基于隐马尔可夫模型构造接收信号强度嵌入优化问题；S3.以初始轨迹为起始，进行信道传播参数与运动轨迹交替优化求解，得到信号强度嵌入优化问题的解并完成无线电地图的构建。本发明能够在不通过第三方手段对移动端进行定位的情况下，基于在基站端获得的没有位置标签的接收信号强度数据，构造无线电地图。
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公开(公告)号：CN117768843B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202311775494.6
申请日：2023-12-21
Applicant: 香港中文大学(深圳) , 香港中文大学(深圳)未来智联网络研究院
IPC: H04W4/029 , H04W4/02 , H04W4/021 , H04B17/318 , H04B17/391 , G01S5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于接收信号强度的轨迹恢复及无线电地图构建方法，包括以下步骤：S1.移动端运动并记录来自移动端周围基站的信号的接收信号强度，利用基于指数权重的加权质心定位求解初始轨迹；S2.基于隐马尔可夫模型构造接收信号强度嵌入优化问题；S3.以初始轨迹为起始，进行信道传播参数与运动轨迹交替优化求解，得到信号强度嵌入优化问题的解并完成无线电地图的构建。本发明能够在不通过第三方手段对移动端进行定位的情况下，基于在基站端获得的没有位置标签的接收信号强度数据，构造无线电地图。
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公开(公告)号：CN117768270A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311780703.6
申请日：2023-12-21
Applicant: 香港中文大学(深圳) , 香港中文大学(深圳)未来智联网络研究院
IPC: H04L25/02 , H04B7/06 , H04B7/0413 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于无线电地图和信道时空特性推演的信道估计方法，包括以下步骤：S1.给定大规模多输入多输出网络的构成，对目标区域进行离散化并完成信道建模；S2.将高维信道信息与低维的稀疏CSI访问令牌关联，构建融合稀疏CSI访问令牌的无线电地图结构；S3.构建一个高斯‑马尔科夫模型作为用户的移动模型，并进行移动用户的轨迹定位；S4.基于用户移动模型和无线电地图进行信道估计。本发明能够更好地挖掘信道的时空演进特征并降低信道估计成本，以实现更低成本、更可靠、更高效的通信。
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公开(公告)号：CN115988634B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202211480461.4
申请日：2022-11-23
Applicant: 香港中文大学(深圳)
Abstract: 一种室内定位方法及子空间特征提取方法，室内定位方法中，获取待定位对象的待匹配数据，其中待匹配数据中包括第三传感器与D个第一传感器之间的信号强度值；根据测定的对D个第一传感器的接收信号强度值与K个区域的关系，确定待匹配数据所匹配的区域。子空间特征提取方法中，获取待提取对象的待匹配数据，其中待匹配数据中包括第三传感器与D个第一传感器之间的信号强度值；根据子空间分割网络提取待匹配数据对应的子空间特征。由于根据来自设备的接收信号强度值完成定位，不需要额外设备，子空间分割网络训练用的样本序列为经过K个区域顺序采集，是将无时间和位置标签的样本进行分割聚类为K段，从而降低了硬件配置，减少了数据标定工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115077514A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210845190.1
申请日：2022-07-19
Applicant: 香港中文大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于动态窗口的无线电地图构建方法，包括以下步骤：S1.获取观测区域中的传感器输出的传感器数据，所述传感器数据包括传感器的位置坐标和传感器接收的信号强度；S2.设定空间分辨率，并根据设定的空间分辨率对所述观测区域进行栅格化，得到的栅格，并基于动态窗口构造栅格化矩阵；S3.对所述栅格化矩阵进行矩阵补全，以恢复所述栅格化矩阵中缺失的元素。本发明融合插值法与矩阵补全方法，实现无线电地图局部特征与全局特征的联合挖掘，基于动态窗口选择能够提升矩阵补全精度，最终提升了无线电地图的恢复精度与空间分辨率。
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公开(公告)号：CN113740802A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110924247.2
申请日：2021-08-12
Applicant: 香港中文大学(深圳)
Abstract: 一种以自适应噪声估计进行矩阵补全的信号源定位方法和系统，其中的方法包括：获取观测区域中的传感器输出的传感器数据；对观测区域进行栅格化；构造栅格化矩阵；对栅格化矩阵进行矩阵补全，在矩阵补全的过程中，采用局部多项式拟合估计出栅格的中心点处来自信号源的信号强度，根据栅格的中心点处来自信号源的信号强度估计出用于矩阵补全的噪声；对补全后的栅格化矩阵进行向量分解得到指纹向量，利用指纹向量计算得到信号源的位置坐标。由于采用局部多项式拟合的方法来估计矩阵补全过程中的噪声，从而计算出一个更合理的噪声用于矩阵补全，减小了矩阵补全的误差，提高了信号源定位的精确度。
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公开(公告)号：CN119995758A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510176687.2
申请日：2025-02-18
Applicant: 香港中文大学(深圳) , 深圳市未来智联网络研究院
IPC: H04B17/391 , H04B17/309 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种基于环境拓扑和信道测量序列的信道知识库构建方法,包括以下步骤：定义MIMO系统中的无线信道、信道知识库和信道观测模型；给定环境拓扑和信道测量序列，并基于环境拓扑和信道测量序列进行初始的用户定位；基于环境拓扑和信道测量序列，对信道知识库构建问题建模，并对用户位置序列进行求解，然后对信道知识库#imgabs0#中的协方差矩阵进行求解，实现信道知识库的构建；迭代进行用户位置序列的求解和信道知识库的构建，得到最优的用户位置序列和信道知识库。本发明无需精确的用户测量位置，也不需要准确的信道空间特征数据，仅根据环境拓扑和低维信道观测序列即可构建信道知识库，有效降低了信道知识库的构建难度和成本。
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公开(公告)号：CN115066003B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210994397.5
申请日：2022-08-18
Applicant: 香港中文大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种避免通信感知路径被遮挡的空间节点位置确定方法,包括以下步骤：S1.构建包含空间节点和两个地面设备的信号传输模型；S2.根据空间节点的一个初始双直视点位置，确定3个弓形搜索区域，其中一个弓形搜索区域垂直于地面，另外两个弓形搜索区域平行于地面，3个弓形区域具有共同弦；S3.在各个搜索区域内，沿与所述共同弦平行的一组线段进行搜索，并记录搜索过程中对第个地面设备无遮挡的连续位置组成的线段的端点，将其转换到某一垂面上，并进行保存；S4.根据步骤S3中得到的线段端点，确定空间节点的最优位置。本发明能够在三维空间中搜索可移动空间节点的最优服务位置，以避免通信路径或感知路径被障碍物遮挡。
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公开(公告)号：CN115278849A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211195973.6
申请日：2022-09-29
Applicant: 香港中文大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种针对无人机动态拓扑的传输时机与功率控制方法，包括以下步骤：S1.给定传输任务；S2.无人机之间交换未来的信道质量信息；S3.根据无人机间的信道信息以及传输时延和数据大小初始化传输功率；S4.根据未来信道质量信息，定义传输时机并定义优化问题，确定最优传输功率和最优传输时机；S5.根据求解的最优传输阈值、时间阈值以及传输功率设计点对点传输策略为每当时，无人机1以功率和的速率向无人机2传输。本发明基于对未来信道质量的预测，针对时延不敏感任务优化无人机通信的传输时机与传输功率，实现了对整体通信能耗的优化。
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