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]无线网络中的上行链路多用户传输波束-CN202111244698.8在审
  • N·A·查格拉尼;E·佩拉希亚 - 慧与发展有限责任合伙企业
  • 2021-10-26 - 2022-11-01 - H04B7/06
  • 本公开的实施例涉及无线网络中的上行链路多用户传输波束。提供了用于在受波束器处确定要从一个或多个波束器处的传输空间流来传输数据信号的系统和方法。接着可以确定由上行链路传输波束协议产生的增益超过传输波束协议的开销。响应于该确定,可以实行上行链路传输波束协议。协议包括:向波束器传输触发帧以获取关于每个传输天线与活动接收天线之间的信道的信道数据,从每个波束器接收对触发帧的响应,基于所接收的响应生成信道数据,将信道数据反馈给每个波束器,基于信道数据来调度上行链路传输波束协议,以及基于经由上行链路传输波束协议对数据信号的处理从波束器接收整合的数据信号。
  • 无线网络中的上行多用户传输波束成形
  • [发明专利]一种基于深度学习的混合波束优化方法-CN202210627748.9在审
  • 董安明;张滕;禹继国;李素芳;邱静 - 齐鲁工业大学
  • 2022-06-06 - 2022-09-06 - H04B7/06
  • 本发明公开了一种基于深度学习的混合波束优化方法,属于通信系统数字模拟优化技术领域,要解决的技术问题为如何在降低复杂度并提高性能的前提下,基于深度学习对数字波束器和模拟波束器进行联合优化。包括如下步骤:对混合波束优化问题进行公式化处理,混合波束优化问题等价为在恒模约束和功率约束的条件下,通过最大化频谱效率的方式得到波束解;采集信道的不同实现作为信道信息;对信道样本进行预处理;基于深度学习构建用于优化混合波束的混合波束网络模型;基于训练集对混合波束网络模型进行离线训练;基于测试集对训练后的混合波束网络模型进行在线测试,获取可行的波束器。
  • 一种基于深度学习混合波束成形优化方法
  • [发明专利]基于可重构智能表面和主动干扰的安全传输方法及终端系统-CN202011558325.3有效
  • 唐晓;蓝驯强;翟道森;张若南 - 西北工业大学
  • 2020-12-24 - 2023-02-03 - H04B7/06
  • 本发明属于无线通信技术领域,公开了一种基于可重构智能表面和主动干扰的安全传输方法及终端系统,在部署可重构智能表面和主动干扰的单输入多输出的通讯网络中,设计该网络的用户安全传输速率优化模型,在块坐标下降法框架下,给定的主动干扰波束和RIS波束参数,优化求解接收波束模型及优化求解主动干扰波束模型,然后基于所得的接收波束模型和主动干扰波束模型解,优化求解RIS波束模型,最后基于主动干扰波束和RIS波束模型的解,更新主动干扰波束和RIS波束参数,重复依次优化模型,获得该网络的最终安全传输方案,本发明与传统安全传输方案相比,更有效地提高了网络地传输安全。
  • 基于可重构智能表面主动干扰安全传输方法终端系统
  • [发明专利]一种基于凸优化的稳健混合波束方法-CN201710543926.9有效
  • 杨淑萍;吴肖敏;秦耀璐;束锋;桂林卿;王进;余海;朱伟 - 南京理工大学
  • 2017-07-05 - 2020-06-16 - H04B7/0408
  • 本发明提供了一种基于凸优化的稳健混合波束方法,本发明将模拟波束与数字波束相结合,利用相移网络进行模拟波束设计,采用对角加载技术与凸优化技术相结合设计数字波束矢量,从而将波束调向感兴趣的方向随着天线阵列越来越趋向于中大规模发展,相比于数字波束中每副天线都需配备一条专有的射频链路,混合波束能显著降低射频链路数,进而带来硬件成本代价的巨幅降低。同时相较于模拟波束,混合波束引入数字波束将带来显著的性能提升。本发明的混合波束算法能有效地实现系统性能与硬件成本的折衷,可有效抑制干扰源信号,增强感兴趣的信号,并且对角度估计误差展现了良好的鲁棒性。
  • 一种基于优化稳健混合波束成形方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的物理层安全通信方法、装置及系统-CN202010145364.4有效
  • 邓单 - 广州番禺职业技术学院
  • 2020-03-04 - 2022-08-26 - H04L9/40
  • 本发明公开了一种基于深度学习的物理层安全通信方法、装置及系统,包括波束矩阵生成模块、信道估计模块、深度学习模块;深度学习模块,用于采集信道状态信息为训练数据,并利用损失函数计算模型预测值与理想的信道状态信息之间的误差,以构建信道状态信息的深度学习模型;利用所述深度学习模型对所述非理想信道状态信息进行校准;所述波束矩阵生成模块,用于计算窃听用户的信道衰落矩阵的自相关矩阵;对所述自相关矩阵进行特征值分解,获得由对应特征值向量构成的特征值矩阵;对应于所述窃听用户的信道衰落矩阵的零空间向量,从所述特征值矩阵截取若干个向量以构成发射机的波束矩阵;本发明技术方案能够提升合法用户的信道质量,从而提升系统的安全容量。
  • 一种基于深度学习物理层安全通信方法装置系统

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