专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]低复杂度的空间调制接收端天线选择方法-CN202010537301.3有效
  • 束锋;刘林;夏桂阳;朱玲玲;李嘉钰;王云天;邹骏 - 南京理工大学
  • 2020-06-12 - 2023-03-21 - H04B7/0426
  • 本发明提供了低复杂度的空间调制接收端天线选择方法。该方法需要在发射端已知期望用户与窃听者信道状态信息的情况下。假设期望接收端总共有Nb根天线,从中选择Nt根天线接收数据,然后将此选择模式反馈给发射端。发射机将发送的信息比特中的一部分映射为天线索引,另一部分映射为传统的幅度相位调。同时做预编码和人为噪声投影,发射机发送信号,接收端根据检测到的天线序号和调制符号可以完整的恢复发送信息。本发明与传统的天线选择技术相比安全速率得到了极大的提升,并且期望用户能够很好的解调出有用信号,在非法窃听端难以恢复出有用信号,从而能够更好地提升系统的安全性能。
  • 复杂度空间调制接收天线选择方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的空间调制网络中联合检测方法-CN202010594156.2有效
  • 张文奇;刘林;蒋昕怡;束锋;邹骏;夏桂阳 - 南京理工大学
  • 2020-06-28 - 2022-11-11 - H04B7/08
  • 本发明公开了一种基于深度学习的空间调制网络中联合检测方法。本发明利用深度学习方法,首先将信道和接收信号均处理为实值行向量,二者堆叠生成训练样本,一批样本组成训练集,将原始数据比特处理为独热编码形式,生成训练集的标签;然后搭建深度神经网络,使用训练集及其标签训练深度神经网络;最后,每当信道矩阵和接收信号发生变化时,向深度神经网络输入信道和接收信号,得到输出,即为信号检测结果。只要信道的随机分布不发生改变,便无需进行新的训练。本发明的有益效果为,本发明提出的基于深度学习的联合检测方法,无需重复繁琐的计算,以可接受的复杂度,获得了较优的误比特率性能。
  • 一种基于深度学习空间调制网络联合检测方法

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