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[发明专利]基于增强型ELM的叠加CSI反馈方法-CN202110788444.6有效
发明人： 卿朝进;杜艳红;叶青;刘文慧;唐书海 -专利权人：西华大学
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于增强型ELM的叠加CSI反馈方法，包括：S1、站接收移动端的叠加CSI反馈信息s，得到接收序列r；S2、建增强型ELM干扰消除网络；S3、增强型ELM干扰消除网络进行离线训练，得到网络参数；S4、用训练得到的网络参数在线运行增强型ELM干扰消除网络，恢复下行信道状态信息h和上行用户序列d。与基于ELM叠加CSI反馈方法相比，本发明在参数量相当的情况下，能够获得更好的下行CSI恢复性能和上行用户数据序列的检测性能。
基于增强 elm 叠加 csi 反馈方法

[发明专利]专家知识辅助校验蜂群地面设备部署方法-CN202310901624.X在审
发明人： 卿朝进;杨娜;赵桂毅;凌国伟;赵倩;杜鹏飞 -专利权人：西华大学
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种专家知识辅助校验蜂群地面设备部署方法，包括：首先，依据专家知识生成先验部署方案；其次，根据先验部署方案及随机初始化，利用基于专家知识的初始化模块得到初始部署方案，并利用校验模块对初始部署方案依次进行校验；然后，在优化阶段，通过简化型邻域优化模块获得邻域优化部署方案，并利用校验模块对邻域优化部署方案依次进行校验；最后，保存并输出本次迭代优化后的部署方案。本发明的方法不仅能够提高部署方案优化过程中的收敛速度、降低优化时间，而且还能提高作战效能。
专家知识辅助校验蜂群地面设备部署方法

[发明专利]差分调制辅助并行支路融合的叠加信道状态信息反馈方法-CN202310842826.1在审
发明人： 卿朝进;刘文慧;王子龙;姜皓文;张岷涛 -专利权人：西华大学
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：本发明公开一种差分调制辅助并行支路融合的叠加信道状态信息反馈方法，包括：用户端：用户端将下行CSI矢量实值化、量化与已调UL‑US进行叠加、映射和差分调制后得到差分已调信号并反馈回基站。基站端：对接收信号按照传统支路与学习支路并行处理后再进行融合；最后将下行CSI的恢复信息与CSI初始特征一并送入融合网络Fushion_Net,得到融合了两路信号特征的恢复精度增强的下行CSI。本发明避免了用户端发送导引从而节省了带宽资源，减小用户端能量开销且具备泛化性，提高了下行CSI的重构精度。
调制辅助并行支路融合叠加信道状态信息反馈方法

[发明专利]6G-IoT相干特征GAT融合抑制叠加CSI反馈方法-CN202310238179.3在审
发明人： 卿朝进;王子龙;刘文慧;叶青;陈金良 -专利权人：西华大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：本发明公开了6G‑IoT相干特征GAT融合抑制叠加CSI反馈方法，包括：用户端提取下行CSI相干特征，并采用扩频叠加CSI反馈方式反馈下行CSI回基站端；基站端将接收信号进行均衡处理，得到叠加序列初始特征；根据叠加序列初始特征，构建基于GAT与融合干扰抑制机理的多任务叠加干扰抑制网络，获得反馈下行CSI重构特征和上行用户数据序列检测特征。与非叠加的CSI反馈相比，本发明节省了用户端的能耗和6G‑IoT系统的数据传输资源；与叠加的CSI反馈相比，本发明根据对相干特征与图注意力网络的开发，极大地提高了反馈下行CSI和上行用户数据序列的重构精度，同时显著提高了反馈下行CSI和上行用户数据序列的重构效率。
iot 相干特征 gat 融合抑制叠加 csi 反馈方法

[发明专利]AI赋能数据置空的叠加信道状态信息反馈方法及装置-CN202210449950.7有效
发明人： 卿朝进;刘文慧;叶青;郭奕;黄永茂 -专利权人：西华大学
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： H04B7/0417 文献下载
摘要：本发明公开一种AI赋能数据置空的叠加信道状态信息反馈方法及装置，包括：用户端：用户端根据构建的索引获取网络从下行CSI数据中提取出置空位置索引集合；根据置空位置索引集合将下行CSI数据插入到置空的映射UL‑US矢量中，形成发射信号；基站端：根据索引获取网络从上行CSI估计数据中得到UL‑US置空数据位置索引集合；根据UL‑US置空数据位置索引集合，采用数据置空叠加插入的逆过程和域逆映射，获得UL‑US恢复矢量和下行CSI索引数据；根据下行CSI索引数据和上行CSI估计数据，通过构建的融合网络获得精度增强的下行CSI恢复数据。本发明避免上行带宽资源占用和叠加干扰，提高了CSI的重构精度。
ai 数据叠加信道状态信息反馈方法装置

[发明专利]基于机器学习的联合帧同步与信道估计方法-CN202111372250.4有效
发明人： 卿朝进;饶川贵;唐书海;杨娜;张岷涛 -专利权人：西华大学
申请日： 2021-11-18 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04W56/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于机器学习的联合帧同步与信道估计方法。其包括：接收机根据接收信号y进行帧同步预处理，获得归一化互相关同步度量矢量将归一化互相关同步度量矢量输入粗帧同步子网络FSN‑Net，获得帧同步在线学习输出向量oFS和粗帧延迟估计值根据粗帧延迟估计值进行信道估计预处理，获得归一化信道估计度量矢量将归一化信道估计度量矢量输入粗信道估计子网络CEM‑Net，获得粗信道状态信息估计将帧同步在线学习输出向量oFS，粗信道状态信息估计输入精估计子网络REF‑Net，获得精帧延迟估计值和精信道状态信息估计完成联合帧同步和信道估计；所述粗帧同步子网络FSN‑Net和粗信道估计子网络CEM‑Net分别基于ELM网络模型构建，精估计子网络REF‑Net基于深度神经网络模型构建。本发明能够获得帧同步与信道估计的联合优化，提高联合帧同步和信道估计、特别是非线性失真条件下的联合帧同步和信道估计性能。
基于机器学习联合同步信道估计方法

[发明专利]基于统计先验的机器学习定时同步方法-CN202111066092.X有效
发明人： 卿朝进;唐书海;饶川贵;杨娜;张岷涛;曹太强 -专利权人：西华大学
申请日： 2021-09-13 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于统计先验的机器学习定时同步方法。所述方法包括：根据最大多径时延统计参数集，生成多径时延辅助数据标记集和接收数据集，再通过接收数据集和多径时延辅助数据标记集去完成定时同步网络的训练，最后通过已训练的定时同步网络与在线接收的接收信号完成定时偏移值的估计。本发明可提高通信环境固定和/或快速变化的场景下的定时同步性能，与现有基于迁移学习的定时同步方法相比，其具有更简单的网络架构，更好的泛化性能以及更低的计算复杂度。
基于统计先验机器学习定时同步方法

[发明专利]一种OFDM系统中采用DNSP方案的深度迁移学习信道估计方法-CN202111108879.8有效
发明人： 卿朝进;董磊;王莉;凌国伟;曹太强;蔡曦 -专利权人：西华大学
申请日： 2021-09-22 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种OFDM系统中采用DNSP方案的深度迁移学习信道估计方法，其包括：在一个通信环境中，将基于采用DNSP方案生成的发射信号形成的接收信号进行初始特征提取；在其他环境下将初始特征提取值送入信道估计网络中进行预训练，并保留模型以及超参数；其后将预训练得到的模型及超参数进行微调，根据微调更新对应的超参数；最后，在该应用的环境中，将初始特征提取值送入加载到超参数更新后的网络中，获得增强信道状态信息值。本发明在应用环境改变的情况下，能够有效的进行信道估计，且在不使用二阶统计量、减小了系统复杂度的同时，提高了信道估计的精度。
一种 ofdm 系统采用 dnsp 方案深度迁移学习信道估计方法

[发明专利]差分编码与神经网络辅助的OFDM系统信道估计方法及装置-CN202210873315.1有效
发明人： 卿朝进;凌国伟;王莉;胡文权;张岷涛;陈金良 -专利权人：西华大学
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2023-05-19 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明提供差分编码与神经网络辅助的OFDM系统信道估计方法及装置，包括发射端处理：将数字调制信号进行差分编码，得到差分编码信号并对差分编码信号c进行OFDM调制后进行发射；接收端进行OFDM解调得到接收信号并对接收信号y采用逐字符差分译码方式得到差分译码信号将差分检测的数据信息视为导引，进行基于LS的信道估计，得到初始信道估计将视为初始特征，在初始特征的辅助下，构建信道估计增强网络估计出CSI：本发明借助差分编码与神经网络，在不使用二阶统计量条件下，改善了系统的NMSE性能。
编码神经网络辅助 ofdm 系统信道估计方法装置

[发明专利]一种基于神经网络的二阶段OFDM系统的定时同步方法-CN202210552668.1有效
发明人： 卿朝进;杨娜;唐书海;饶川贵;蔡曦 -专利权人：西华大学
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的二阶段OFDM系统的定时同步方法，包括：根据学习最强路径的第一神经网络进行路径特征初始提取，获得可分辨最强路径上的第一阶段定时同步辅助点完成OFDM系统的第一阶段定时同步；根据第一阶段定时同步辅助点的辅助，获取第二阶段的观察窗，并在此基础上构建第二神经网络，寻找首达路径，完成OFDM系统的第二阶段定时同步，得到第二阶段定时同步偏移根据第一阶段定时同步辅助点和第二阶段定时同步偏移利用融合判决模块完成OFDM系统定时同步，得到定时同步偏移估计值本发明的方法不仅能够提高定时同步正确性，而且能降低计算复杂度和处理延迟。
一种基于神经网络阶段 ofdm 系统定时同步方法

[发明专利]一种可重构智能表面辅助叠加导引融合学习信道估计方法-CN202210233217.1有效
发明人： 卿朝进;王莉;凌国伟;董磊;张岷涛 -专利权人：西华大学
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种可重构智能表面辅助叠加导引融合学习信道估计方法，接收机接收到发射机采用叠加导引方案的无线信号，形成接收信号；对信道状态进行特征抽取，得到“CSI初始特征”输入到已训练的“增强信道估计网络EN‑CENet”，得到“增强CSI”；对接收信号进行均衡特征抽取，得到“均衡初始特征”；消除“导引”得到“预均衡数据”，输入到已训练的“增强符号检测网络EN‑SDNet”，得到检测符号；将接收信号，“增强CSI”和检测符号输入到已训练的“更新融合网络Up‑FUSNet”，得到“增强检测符号”。本发明可提高信道估计精度和符号检测性能，同时用RIS解决了传播路径被遮挡的情况，信道估计性能和符号检测性能有极大改善。
一种可重构智能表面辅助叠加导引融合学习信道估计方法

[发明专利]基于DDST及深度学习的信道估计与信号检测方法-CN202011313930.4有效
发明人： 卿朝进;董磊;王莉;付小伟;黄永茂 -专利权人：西华大学
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了基于DDST及深度学习的信道估计与信号检测方法。其中所述信道估计方法包括：将获得的含有训练序列信息的接收信号进行信道状态信息预估计；将所述预估计输入训练完成的第一深度神经网络中，获得增强信道状态信息值。其中，所述检测方法包括：将第一深度神经网络所得增强信道状态信息值进行预均衡；将所述预均衡输入训练完成的第二深度神经网络中，获得检测信号。本发明在不使用二阶统计量、减小了系统复杂度的同时提高了检测的误码率性能。
基于 ddst 深度学习信道估计信号检测方法

[发明专利]基于LoS感知UAV毫米波系统的叠加CSI反馈方法-CN202210820434.0在审
发明人： 卿朝进;叶青;刘文慧;王子龙;陈金良 -专利权人：西华大学
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：本发明公开了基于LoS感知UAV毫米波系统的叠加CSI反馈方法，包括：根据U2GCSI的估计矩阵，通过LoS感知模块获得感知结果；将接收信号进行压缩G2UCSI估计，得到压缩G2UCSI恢复矢量；根据感知结果，通过LoS判决器对压缩G2UCSI恢复矢量进行判决，得到存在或不存在LoS的压缩G2UCSI恢复矢量；根据存在LoS的压缩G2UCSI恢复矢量，通过LoS辅助网络获得存在LoS的压缩G2UCSI优化矢量；将存在LoS的压缩G2UCSI优化矢量或不存在LoS的压缩G2UCSI恢复矢量，通过叠加干扰消除得到U2G数据检测矢量；再通过CSI恢复网络得到G2UCSI重构矢量。与非叠加的CSI反馈相比，本发明节省了UAV发射机的能耗和UAV毫米波系统的带宽占用；与叠加的CSI反馈相比，本发明提高了G2UCSI和U2G数据的重构精度。
基于 los 感知 uav 毫米波系统叠加 csi 反馈方法

[发明专利]差分编码辅助的机器学习信道状态信息反馈方法及装置-CN202210805014.5在审
发明人： 卿朝进;刘文慧;叶青;王子龙;陈金良 -专利权人：西华大学
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：本发明公开一种差分编码辅助的机器学习信道状态信息反馈方法及装置，包括：用户端：用户端将下行CSI矢量实值化、量化和数字调制成已调信号后进行差分编码，得到差分编码信号再反馈回基站；基站端：对接收信号采用逐字符差分译码方式得到差分译码信号；对差分译码信号进行数字解调与解量化处理，得到下行CSI恢复信息，并构建增强型CSI网络Enh‑CsiNet对下行CSI恢复信息进行增强处理，得到最终恢复精度增强的下行CSI。本发明避免了用户端发送导引从而节省了带宽资源，减小用户端能量开销的同时，提高了下行CSI的重构精度。
编码辅助机器学习信道状态信息反馈方法装置

[发明专利]一种基于区块链的碳中和管理系统及其方法-CN202210418405.1在审
发明人：黄小莉;张政;卿朝进;黄福建;邓亭亭;郑学泓;徐海峰;王俊杰;卞庆杨 -专利权人：西华大学
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区块链的碳中和管理系统，包括若干客户端和服务器模块，若干所述客户端与所述服务器模块通讯连接；所述客户端包括注册登录模块、碳排放数据采集模块和目标数据请求模块；所述服务器包括管理服务器、数据库服务器和加密服务器，所述管理服务器包括碳排放数据上传模块、秘钥管理模块和访问管理模块；本发明还公开了一种基于区块链的碳中和管理方法。本发明实现了碳排放数据的高效管理，便于用户及时掌握当前碳中和信息，以降低现有技术采用的碳排放管控系统对加油站运行的影响，并且实现了对碳排放交易信息的分块化管理，进而利用区块链网络具有不可篡改的特性保障了碳排放交易信息的安全性。
一种基于区块中和管理系统及其方法

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