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[发明专利]一种用于分布式天线系统的协方差矩阵估计方法-CN202110291262.8有效
发明人：李佳珉;叶枫;朱鹏程;王东明;尤肖虎 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于分布式天线系统的协方差矩阵估计方法，该方法针对协方差矩阵未知情况下的无蜂窝大规模MIMO系统的信道估计问题，提出一种通过改变训练导频消除干扰和噪声得到协方差未知情况下的精确信道估计，以解决现有技术未考虑协方差矩阵未知，导致现实情况下信道估计的准确度不高的问题。此外，根据估计的信道信息利用大规模矩阵理论，对系统频谱效率进行计算，分析系统性能。本发明所提出的方法不额外增加导频，只是利用发送导频的特殊结构，有效消除干扰和噪声，计算复杂度不高，且适用于各种无线通信系统，此外，利用随机矩阵理论，对系统性能进行评价，可以拓展到各种场合，具有一定的价值。
一种用于分布式天线系统协方差矩阵估计方法

[发明专利]目标角度和距离定位方法、装置、雷达和存储介质-CN202210026100.6在审
发明人：刘升恒;黄永明;刘林夕;毛子焕;尤肖虎 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明涉及定位方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：通过本端搭载在移动平台上的雷达发射机向目标发射时间调制频率分集信号，并通过所述本端雷达的接收机接收所述目标反射的接收信号；根据所述时间调制的频率分集信号和所述不同时刻的接收信号，进行相位补偿；根据所述相位补偿之后的不同时刻的接收信号，确定扩展虚拟频率分集阵列的等效接收信号矢量，所述扩展虚拟频率分集阵列包括孔洞以及不含孔洞的均匀虚拟频率分集阵列；选取不含孔洞的均匀虚拟频率分集阵列确定均匀接收信号矢量，基于所述均匀接收信号矢量，确定等效接收信号等效导向矢量；根据所述均匀接收信号矢量及等效导向矢量，构建距离‑方位角谱，并解算确定所述目标位置。
目标角度距离定位方法装置雷达存储介质

[发明专利]一种上行发送定时调整方法-CN202110634683.6有效
发明人： 尤肖虎;汪茂;张菁菁 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-06-08 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： H04W56/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种上行发送定时调整方法，控制站相对网络时隙时间发送下行突发；若移动站可获取网络时隙时间，移动站相对网络时隙时间提前一个估计的路径传播时延向控制站发送上行PRACH突发；若移动站无法获取网络时隙时间，移动站先推算当前网络时隙时间，然后相对推算的网络时隙时间提前一个估计的路径传播时延向控制站发送上行PRACH突发；移动站基于控制站告知的上行定时误差来更新估计的路径传播时延和当前网络时隙时间，并相对当前网络时隙时间提前一个最新估计的传播时延向控制站发送上行突发，本发明不仅上行资源利用率高，而且控制站的上行突发接收定时复杂度小。
一种上行发送定时调整方法

[发明专利]基于深度学习的长期网络流量预测方法-CN202110676466.3有效
发明人：潘志文;徐佳璐;刘楠;尤肖虎 -专利权人：东南大学;网络通信与安全紫金山实验室
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： H04W24/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的长期网络流量预测方法，包括：首先获取区域网络流量序列，统计其在每个时刻内使用的流量值；然后对流量矩阵序列进行预处理，得到Transformer模型的输入数据；其次，建立Transformer模型，对于二维矩阵数据采用Transformer模型进行时间相关性和空间相关性的自适应提取；最后，采用自适应的训练机制进行模型训练。本发明提高了网络流量多步长期预测的准确性，以便于运营商对未来的网络资源提前进行规划，有利于无线资源的合理分配。
基于深度学习长期网络流量预测方法

[发明专利]基于EPA的MIMO检测方法、装置、设备和存储介质-CN202110964813.2有效
发明人：张川;王辉征;程冰旸;杨敏华;黄永明;尤肖虎 -专利权人：网络通信与安全紫金山实验室
申请日： 2021-08-20 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： H04B7/0413 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于EPA的MIMO检测方法、装置、设备和存储介质，包括：根据MIMO信道矩阵和噪声方差得到发射端各个天线对应的发送信号的近似联合后验概率分布的方差；在每次迭代中，按照方差由大到小的顺序获取若干个较大方差对应的天线序号，将所述天线序号作为索引，所述索引的个数根据当前迭代次数和预设的剪枝度确定；根据上一次迭代中的腔边缘分布的均值计算当前迭代中所述索引对应的替代分布的相应边缘分布的均值，更新替代分布的均值向量以及当前迭代中腔边缘分布的均值；迭代更新替代分布的均值向量，将达到最大迭代次数的替代分布的均值向量作为发送信号的检测值；本发明性能接近于EPA方法，极大地降低了计算复杂度。
基于 epa mimo 检测方法装置设备存储介质

[发明专利]基于深度强化学习的多用户多信道动态频谱接入方法-CN202110689829.7有效
发明人：潘志文;苗本静;刘楠;尤肖虎 -专利权人：东南大学;网络通信与安全紫金山实验室
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： H04W16/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度强化学习的多用户多信道动态频谱接入方法，包括以下步骤：首先初始化参数，其次观察当前频谱环境，然后，各次用户通过评估神经网络，得到在当前状态下所有动作的Q值，并依据策略选择下一步的动作；执行动作后，各次用户会获取回报，同时频谱环境会转入一个新状态；然后存储记忆，当记忆量累积到自定义的规模后，开始学习，更新评估神经网络参数；然后更新目标神经网络的参数；重复以上步骤直至收敛，获得最优的接入策略。本发明在频谱环境先验知识未知的条件下动态地调整频谱接入策略，在不干扰主用户通信质量的前提下，减少用户之间的碰撞，达到提升系统吞吐量的目的。
基于深度强化学习多用户信道动态频谱接入方法

[发明专利]一种基于对数量化的低比特高效深度卷积神经网络硬件加速设计方法、模块及系统-CN201810178619.X有效
发明人：张川;徐炜鸿;尤肖虎 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-03-05 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对数量化的低比特高效深度卷积神经网络硬件加速设计方法，包括以下步骤：S1：基于对数域实现低比特高精度的非均匀定点数量化，用多个量化码本对全精度的预训练神经网络模型进行量化；S2：将量化的范围通过引入偏置移位参数控制，在极低比特非均匀量化的情况下，自适应寻找最优量化策略的算法，补偿量化误差。本发明还公开了采用该方法的一维、二维脉动阵列处理模块和系统。本发明能够有效降低硬件复杂度和功耗。
一种基于对数量化比特高效深度卷积神经网络硬件加速设计方法模块系统

[发明专利]信号检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111468087.1在审
发明人：张川;程冰旸;王辉征;钱启康;王慧玲;蔡亦倩;杨敏华;黄永明;尤肖虎 -专利权人：网络通信与安全紫金山实验室
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： H04B17/00 文献下载
摘要：本发明提供一种信号检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中的信号检测方法包括：基于接收信号，确定对应的调制信号对应的符号集合中每一个符号各自的初始先验概率，其中，所述每一个符号各自的初始先验概率全部相等或不全部相等；基于所述每一个符号各自的初始先验概率，进行信号检测。本发明提供的信号检测方法、装置、电子设备及存储介质，通过一种信号检测方法，确定接收信号对应的调制信号对应的符号集合中每一个符号各自的初始先验概率，获得更精确的初始值，辅助信号检测算法基于每一个符号各自的初始先验概率，收敛到正确的结果，从而提高信号检测方法的性能。
信号检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种数据传输方法、系统和存储介质-CN202111669513.8在审
发明人：陈国海;马海波;黄永明;尤肖虎 -专利权人：网络通信与安全紫金山实验室
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： H04W28/02 文献下载
摘要：本发明公开一种数据传输方法、装置和存储介质，方法包括源端与目的端通过转发设备进行TCP数据传输，其中转发设备与目的端之间通过空口直接或间接连接；当转发设备检测到空口转发数据包失败时，向源端发送ACK数据包；源端记录空口转发失败的数据包的序列号和长度，并与对应的TCP数据流关联，形成空口转发失败数据列表。应用本发明的方法，空口发生丢包后，转发设备向源端发送丢失的数据包的序列号和长度，源端在后续收到重复确认号时不再按照丢包进行处理，不调整拥塞窗口和慢启动阈值，从而不降低数据的发送的性能。
一种数据传输方法系统存储介质

[发明专利]一种动态TDD网络中小区分簇的干扰协调方法-CN201910509586.7有效
发明人：刘楠;刘骏萍;潘志文;尤肖虎 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-06-13 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：本发明提供了一种动态TDD网络中小区分簇的干扰协调方法。包括：S1.小区分簇算法的触发：设置10ms的定时器，通过小区的上下行的SINR，即信号干扰噪声比水平低于阈值或者定时器重新开始计时触发小区分簇进行干扰协调的过程；S2.小区分簇：被触发分簇的小区通过小区间接口通知邻区执行干扰协调；被触发的小区作为簇的基准小区，邻区小区通过小区分簇的准则进行分簇；基于最佳最大簇大小，分簇结果将被触发小区与干扰严重被触发小区的小区分在一个簇，最终得到小区分簇的结果；S3.在小区分簇之后，在小区分簇的基础上采用功率控制，本发明在5G超密集网络中抑制了这两种干扰，增加了系统上行及下行吞吐量，取得良好的性能。
一种动态 tdd 网络中小区分干扰协调方法

[发明专利]基于用户行为预测的基站天线动态开关方法-CN202010280003.0有效
发明人：刘楠;龙鹏;潘志文;尤肖虎 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-04-10 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： H04B17/309 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于用户行为预测的基站天线动态开关方法。对于用户的移动规律和流量使用规律，分别预测可以得到用户在下一时间段的位置坐标信息以及流量消耗量信息。根据用户的坐标信息可以判断出下一时间段内目标小区内的用户数量。由预测的用户的流量消耗信息，可以估算出用户在下一时间段内的数据速率需求。为提高流量预测的准确度，将用户根据其流量的历史使用情况聚类，对每一类用户训练预测模型。本发明根据预测得到的目标小区内的用户数及用户的速率要求，预测出在下一时刻基站需要开启的天线数，在保证用户需求的情况下，降低了基站的能耗。
基于用户行为预测基站天线动态开关方法

[发明专利]硬输出MIMO检测方法和系统、电子设备及存储介质-CN202111308201.4在审
发明人：张川;程冰旸;申怡飞;王辉征;杨敏华;黄永明;尤肖虎 -专利权人：网络通信与安全紫金山实验室;东南大学
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种硬输出MIMO检测方法和系统、电子设备及存储介质。该方法包括：将符号级的LLR信息转换为比特级的LLR信息；以及输出比特级的LLR信息以进行译码，其中，在将符号级的LLR信息转换为比特级的LLR信息时，基于树形格雷码对符号集进行搜索。本发明通过构造二叉树并利用树形格雷码，有效地解决了符号级LLR信息转换为比特级LLR信息时搜索复杂度高的问题，从而提高了检测方法的效率。
输出 mimo 检测方法系统电子设备存储介质

[发明专利]基于域自适应网络的大规模MIMO动态环境指纹定位方法-CN202111585076.1在审
发明人：潘志文;蒋志函;刘楠;尤肖虎 -专利权人：东南大学;网络通信与安全紫金山实验室
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于域自适应网络的大规模MIMO动态环境指纹定位方法，该方法采用域自适应学习的方式，在初始环境位置指纹数据库的基础上通过结合少量当前环境下的无监督样本训练定位模型，能够提高模型在当前环境中的工作能力，训练后的模型在当前环境中具有较高的鲁棒性；本方案在动态环境下的定位精度改善效果良好，通过少量当前环境的无标签数据即可训练获得当前环境下的定位模型，能一定程度缓解环境变化后的定位模型失效和重采样代价大的问题。
基于自适应网络大规模 mimo 动态环境指纹定位方法

[发明专利]智能反射面辅助通信系统信道估计方法-CN202111585471.X在审
发明人：潘志文;李灏宸;刘楠;尤肖虎 -专利权人：东南大学;网络通信与安全紫金山实验室
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明是一种智能反射面辅助通信系统信道估计方法，该方法首先在基站处计算RIS‑用户信道相关矩阵，进而确定RIS‑用户信道的特征空间，根据特征方向优化基站接收预编码和RIS反射矩阵。当某时刻选取的特征方向是RIS‑用户信道的瞬时主特征方向时，RIS反射矩阵能有效将上行信号汇聚到基站处，基站接收信号功率高；否则，基站接收信号功率低。在RIS‑用户信道特征空间维度不大于导频长度的条件下，遍历所有特征方向，通过比较基站接收信号功率，可以确定RIS‑用户信道的瞬时主特征方向。本方法考虑实际信道的相关特性，更能反映RIS‑用户信道信道的特性；本方法基于统计CSI估计RIS‑用户信道，与传统信道估计方法相比信道估计的开销更小。
智能反射辅助通信系统信道估计方法

[发明专利]一种基于参考信号接收功率预测的切换时延减少方法-CN202010134317.X有效
发明人：潘志文;曹琦;刘楠;尤肖虎 -专利权人：东南大学;网络通信与安全紫金山实验室
申请日： 2020-03-02 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： H04W36/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于参考信号接收功率预测的切换时延减少方法，所述方法利用UE周期性上报的RSRP，将UE接收到的服务小区和邻小区的RSRP视为时间序列，基于长短时记忆网络对时间序列进行预测，为切换的提前准备提供保障。首先采集基站下发的测量控制信息和服务小区和邻小区RSRP样本集合，然后构建服务小区和目标小区的LSTM训练集，并且经过预处理的数据进行目标小区和服务小区模型训练。当服务小区基站通过测量报告记录的RSRP时间序列预测得下一时刻UE接收到目标小区RSRP，并且服务小区RSRP满足A3事件后，在当前时刻进行切换请求，准入控制和切换应答等切换准备，并在下一时刻执行切换。本发明所述方法能够减少切换准备阶段导致的切换时延。
一种基于参考信号接收功率预测切换减少方法