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[发明专利]一种面向全息超表面阵列的混合信道估计方法及其装置-CN202310842627.0在审
发明人：邸博雅;岳韶华;曾书豪 -专利权人：北京大学
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本申请涉及通信技术领域，更为具体来说，本申请涉及一种面向全息超表面阵列的混合信道估计方法及其装置。所述方法包括：由第一端接收用户发送的导频信号，其中，第一端包括全息超表面阵列和馈源；对所述导频信号进行处理，得到基带导频信号；根据所述基带导频信号确定待估计的近场和远场混合多径信道，对所述待估计的近场和远场混合多径信道进行建模；针对近场和远场混合多径信道模型，基于功率扩散的正交匹配追踪算法估计出最优的信道状态信息值。本申请能解决近远场的功率扩散所导致的信道估计不精准及误差大的问题，使估计的信道值更为精准。
一种面向全息表面阵列混合信道估计方法及其装置

[发明专利]一种基于深度神经网络的信道估计方法-CN202310792637.8在审
发明人：赵春林;张玉婷;段敏霞;陈阳 -专利权人：成都图迅科技有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明涉及无线通信技术领域，公开了一种基于深度神经网络的信道估计方法，适用于上行和下行的信道估计，包括：根据接收到的导频信息，采用LS进行信道估计，使用信道估计的结果进行自适应RS密度的计算；构建深度神经网络，并生成训练数据，以采用所述训练数据进行离线的深度神经网络训练；在完成所述深度神经网络训练后，固定网络参数，并将LS估计的信道矩阵插值后输入所述深度神经网络，得到估计的信道；采用估计的信道进行均衡及解调，得到比特信息。本发明提供的基于深度神经网络的信道估计方法，能够有效减少噪声和干扰带来的影响，提升信道估计的准确度，同时可以根据估计的信道条件，实时的自适应调整RS密度，进一步提升系统的吞吐量。
一种基于深度神经网络信道估计方法

[发明专利]一种基于新型数模混合预编码器的高精度参数估计方法-CN202310800286.0在审
发明人：石运梅;杨鸿银;黄逸;唐小伟 -专利权人：同济大学
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明中提出了一种基于新型数模混合预编码器的高精度参数估计方法，首先考虑基于正交时频空调制的通感一体化毫米波通信系统，构建正交时频空调制信号模型；其次构建基于多用户多波束的单天线雷达接收信号模型和通信接收信号模型，通过时频域与时延多普勒域转换，得到接收信号；再次设计时延多普勒域匹配滤波结构，在雷达端对分离每个用户的反射信号，分解成单个用户角度修正子问题；最后设计数模混合架构雷达接收机，输出低维度的观测数据，并通过空间平滑技术实现角度误差估计，提高了通感一体化系统的参数估计精度和频谱效率。本发明可用于智能网联车通信感知一体化应用、自动驾驶以及交通管控等场景。
一种基于新型数模混合预编高精度参数估计方法

[发明专利]一种深度学习联合信道估计的LoRa系统信号检测方法-CN202310939318.5在审
发明人：蔡国发;黄建超;谢铿远 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度学习联合信道估计的LoRa系统信号检测方法，属于通信技术领域。包括：S100：搭建LoRa系统，生成LoRa信号；S200：对LoRa信号中原始导频部分、导频响应部分和载荷响应部分进行切割、标记处理，并对切割、标记后的LoRa信号进行预处理；S300：基于经过预处理的LoRa信号，构造训练集和测试集；S400：构造LoRa解调的初始神经网络模型；S500：选取神经网络和优化函数的超参数；S600：利用所述训练集训练初始神经网络模型，并且通过所述测试集保存优化的神经网络模型参数性能；本发明能够有效提升检测性能以及检测精确度。
一种深度学习联合信道估计 lora 系统信号检测方法

[发明专利]一种基于U-net++的单通道盲源分离和噪声参数估计方法-CN202310949106.5在审
发明人：齐天甫;王军;黄巍 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明属于通信技术领域，具体的说是涉及一种基于U‑net++的单通道盲源分离和噪声参数估计方法。本发明根据混合噪声的统计物理特性，结合U‑net++结构的多层特征提取能力，基于单通道接收信号对源信号进行分离，设计的预处理模块减小了接收信号中的明显异常值，降低了网络学习特征的难度，减弱了过拟合的风险，此外新损失函数更加匹配混合噪声环境，更能描述不同阈值噪声样本对网络参数的影响，简化后的损失函数还进一步降低了复杂度。此外，结合所估计参数可设计基于最大似然的解调方法，得到更优的误码率性能。
一种基于 net 通道分离噪声参数估计方法

[发明专利]通信方法、装置及系统-CN202210408695.1在审
发明人：周正春;杜瑞;周亚晶;唐小虎;刘辰辰;韩霄 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本申请提供了一种通信方法、系统和装置，该通信方法包括：生成第一序列，第一序列是根据完备互补码集确定的，完备互补码集是基于格雷伴和哈达玛矩阵通过克罗内克乘积运算确定的，第一序列用于信道估计，发送所述第一序列。该方法在构造多流零相关序列过程中避免了P‑matrix的使用，降低了构造序列的复杂度，缩短了序列长度，减少了资源占用，同时降低了信道估计的时延，提高了信道估计的效率。
通信方法装置系统

[发明专利]软件定义框架的升余弦成型滤波带宽估计方法与系统-CN202311217369.3在审
发明人：习勇;赵旺兴;肖辉明 -专利权人：大尧信息科技（湖南）有限公司
申请日： 2023-09-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本申请涉及软件定义框架的升余弦成型滤波带宽估计方法与系统，该方法通过获取外界空间中传输过来的待盲识别数字信号后，对其进行快速傅里叶变换处理而转到频域后提取信号的信号幅度谱，从而得到该信号的幅频响应曲线。然后对得到的信号幅度谱进行均值滤波的平滑处理，以利用幅频响应的纵轴值特性，加均值滤波对幅频响应进行平滑，进而在信号幅度谱经平滑处理后得到的幅频响应曲线上查找出频率中间值点，利用该频率中间值点计算得到待盲识别数字信号较为精确的带宽估计值。
软件定义框架余弦成型滤波带宽估计方法系统

[发明专利]确定通感探测结果的方法、装置及存储介质-CN202380009690.4在审
发明人：张振宇;吴昱民;赵群;黄驿轩;叶启彬;胡泽林;胡苏 -专利权人：北京小米移动软件有限公司
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种确定通感探测结果的方法、装置、通信设备及存储介质，涉及通信领域。该方法包括：确定至少一个运行周期中上行阶段的上行信道估计结果以及下行阶段的通感频域发送信号和通感频域接收信号；根据至少一个运行周期的上行信道估计结果、通感频域发送信号和通感频域接收信号，确定通感探测结果；一个运行周期包括上行阶段和下行阶段；通感频域接收信号是对回波信号进行解调确定的，回波信号为网络设备在下行阶段发送的一体化信号经终端反射的信号；一体化信号是对通感频域发送信号进行调制确定的。本公开实施例可以有效消除终端固有的雷达多径干扰。
确定探测结果方法装置存储介质

[发明专利]一种BR蓝牙的频偏估计方法-CN202311013469.4有效
发明人：唐朝阳 -专利权人：江苏联康信息股份有限公司
申请日： 2023-08-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种BR蓝牙的频偏估计方法，首先基于快速AGC对BR蓝牙输入的中频信号的功率进行调整，对调整后的BR蓝牙中频信号进行GFSK解调，获得基带频率信号，之后在基带频率信号中搜索同步字，确定接入码的位置，最后基于确定的接入码的位置和同步字，对BR蓝牙的初始频偏值进行估计。本发明的方法在频偏估计的过程中仅涉及简单的平均运算，并尽可能充分利用接入码，实现过程简单，抗噪声能力强，且对蓝牙的输入信号要求低，仅要求当前输入信号的功率在稳定后保持不变，而非要求每次输入信号的功率相同，尤其适合快速AGC的应用场景。
一种 br 蓝牙估计方法

[发明专利]BP均衡方法、装置、通信设备及存储介质-CN201910907176.8有效
发明人：张浩源;艾星星;刘源;李军 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种BP均衡方法、装置、通信设备及存储介质，先对接收信号Yc，信道估计Hc，符号估计Xc进行实部和虚部拆分得到接收信号矩阵Y、信道估计矩阵H和符号估计矩阵X；然后对信道估计矩阵H进行正交三角QR分解得到等效接收信号Ybp，等效信道R和噪声功率σ2，进而基于得到的等效接收信号Ybp，等效信道R，噪声功率σ2进行迭代得到每流符号的位置概率；由于采用QR分解，从而使得更新维度为流数乘以流数，不随天线数目增大，实现了降维，更适用于大规模阵列天线多用户检测场景，也即提升了BP均衡方法的适用场景；同时由于R矩阵为上三角矩阵，在迭代时仅需迭代非零节点，因此可进一步降低计算开销，可提升均衡算法中符号估计的准确性。
bp 均衡方法装置通信设备存储介质

[发明专利]一种OFDM系统下的信道估计方法-CN202111413546.6有效
发明人：解志斌;袁伟康;王亚军;练柱先;李垣江;苏胤杰 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开的一种OFDM系统下的信道估计方法。属于无线通信技术领域。具体步骤：1、初始化OFDM系统传输网络；2、通过OFDM系统传输网络生成网络模型函数；3、通过生成的网络模型函数随机生成网络输入层状态参数；4、通过已知状态参数的状态参数生成整体网络的损失函数；5、利用岭回归求解损失函数中的状态参数β；然后返回步骤2的网络模型；6、利用训练好的网络输出与输入，最终得到所需信道的估计矩阵。本发明利用奇异值分解的方法求其状态参数的最小均方误差，通过输入输出数据构建了一个多层神经网络的预测‑回归模型，得到频域信道估计的相关估计系数，其次网络在回归任务的过程中可以拟合信道分布，达到去噪声的作用。
一种 ofdm 系统信道估计方法

[发明专利]一种基于空间特异神经网络的OFDM信道估计方法-CN202310939841.8在审
发明人：黄巍;王军 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明属于通信技术领域，尤其是涉及一种基于空间特异神经网络的OFDM信道估计方法。本发明构建了用于快速时变OFDM信道的信道估计神经网络，解决基于隐式ICI抑制深度学习方法的OFDM信道估计ICI抑制性能受限的问题，所构建的网络包括基于空间特异神经网络算子构成的预处理网络和信道精炼网络，其中预处理网络对输入的初始信道估计及其辅助数据进行ICI消除，信道精炼网络进一步抑制残留的噪声影响提升信道估计值的精度。同时，在训练过程中应用损失加权机制显著提高了网络的适应能力。
一种基于空间特异神经网络 ofdm 信道估计方法

[发明专利]发送电路、电子控制单元和车辆-CN202280018476.0在审
发明人：矢野雄二;向井彻 -专利权人：罗姆股份有限公司
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：一种发送电路包括第一端子、第二端子、第三端子和第四端子，所述第一端子被配置为使得第一电压被施加到其上，所述第四端子被配置为使得低于所述第一电压的第二电压被施加到其上。所述发送电路还包括第一可变电阻器部、第一电流限制部、第二可变电阻器部、第二电流限制部和控制部，所述第一可变电阻器部被提供在所述第一端子与所述第二端子之间，并且被配置为改变电阻值，所述第一电流限制部被提供在所述第一端子与所述第二端子之间，并且被配置为限制从所述第一端子流到所述第二端子的电流，所述第二可变电阻器部被提供在所述第三端子与所述第四端子之间，并且被配置为改变电阻值，所述第二电流限制部被提供在所述第三端子与所述第四端子之间，并且被配置为限制从所述第三端子流到所述第四端子的电流，所述控制部被配置为基于发送数据来控制所述第一可变电阻器部和所述第二可变电阻器部的相应电阻值。
发送电路电子控制单元车辆

[发明专利]绝缘栅极驱动器、牵引逆变器、电动车-CN202280019178.3在审
发明人：石川俊行 -专利权人：罗姆股份有限公司
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：一种绝缘栅极驱动器(1)具有：开关连接端子(OUT端子等)，其构成为外部连接开关元件；非易失性存储器(445)，其被写入有调整用数据(D1、D2)；寄存器(443)，其构成为存储从非易失性存储器(445)读出的调整用数据(D1、D2)；栅极驱动部(441)，其构成为以根据寄存器(443)的存储值设定的各特性进行开关元件的栅极驱动；以及控制逻辑部(444)，其在从所述非易失性存储器(445)中读取所述调节用数据(D1、D2)并将所述调节用数据(D1、D2)存储于所述寄存器(443)中的结束之前，将所述栅极驱动部(441)维持在非工作状态。
绝缘栅极驱动器牵引逆变器电动车

[发明专利]一种基于时频分布的信号欠定盲源分离方法及设备-CN202310938109.9在审
发明人：马有泓;肖雪;商广勇;李佳 -专利权人：浪潮云洲工业互联网有限公司
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时频分布的信号欠定盲源分离方法及设备，属于信号处理技术领域，用于解决现有的欠定盲源分离技术对信号的分离效果较差，无法满足使用需求的技术问题。方法包括：构建线性混合模型；其中，所述线性混合模型包括线性瞬时混合模型以及线性时延混合模型；通过模糊C均值聚类算法，得到所述线性混合模型的混合矩阵估计值，并确定混合矩阵估计误差；通过所述线性混合模型以及范数最小法，对混合信号进行源信号分离，得到源信号估计值；确定所述源信号估计值与源信号的互相关系数；根据所述混合矩阵估计误差以及所述互相关系数，确定所述线性混合模型的分离效果是否达到预设标准。提高了盲源信号分离的精度。
一种基于分布信号欠定盲源分离方法设备

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