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[发明专利]负荷调整方法、服务器及存储介质-CN202010444412.X在审
发明人：曾召华;詹勇 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： H04W28/08 文献下载
摘要：该方法包括：获取大规模天线阵列Massive MIMO小区的第一性能指标的指标值；根据所述第一性能指标的指标值确定所述Massive MIMO小区的负荷状态；确定与所述负荷状态匹配的负荷调整策略并执行；其中，所述负荷调整策略包括以下之一：将所述Massive MIMO小区的邻小区的第一用户迁入所述Massive MIMO小区、将所述Massive MIMO小区内的第二用户迁出至所述邻小区、将所述邻小区的第一用户迁入所述Massive MIMO小区且将所述Massive MIMO小区内的第二用户迁出至所述邻小区、维持现状。本发明的技术方案，为Massive MIMO小区流量的提升提供可能性。
负荷调整方法服务器存储介质

[发明专利]终端驻留网络的控制方法及其装置、可读存储介质-CN202010581680.6在审
发明人：孙国平;张德坤;王郭燕 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： H04W16/14 文献下载
摘要：其中，所述终端驻留网络的控制方法，包括：获取终端的能力信息；根据能力信息确定能够利用Massive MIMO网络提高频谱效率的终端；将能够利用Massive MIMO网络提高频谱效率的终端驻留于Massive本发明实施例中，通过获取终端的能力信息，进而能够通过能力信息确定能够利用Massive MIMO网络提高频谱效率的终端，可以选择将该终端驻留于Massive MIMO网络，从而可以使该终端利用MassiveMIMO网络提高其频谱效率，从而能够提升Massive MIMO网络的整体通信性能。
终端驻留网络控制方法及其装置可读存储介质

[发明专利]改善Massive MIMO系统检测能力的方法和系统-CN202110555750.5有效
发明人：侯书丹;李明;李欣越 -专利权人：南京恒中信息技术有限公司
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： H04B7/0413 文献下载
摘要：本发明提供了一种改善Massive MIMO系统检测能力的方法和系统，具体包括以下步骤：构建Massive MIMO系统模型；降低Massive MIMO信号检测的上行链路的计算复杂度，并从多方面对算法进行优化；在Massive MIMO系统的下行链路中基于MMSE软干扰消除信号检测算法以提高信号检测性能。本发明针对Massive MIMO系统的上行通信链路和下行通信链路都做出了检测性能的优化，同时采用混合迭代算法融合检测干扰消除算法，进一步提高系统检测能力。
改善 massive mimo 系统检测能力方法

[发明专利]一种Massive MIMO天线测试系统及方法-CN201811013515.X在审
发明人：曹宝华 -专利权人：南京捷希科技有限公司
申请日： 2018-08-31 - 公布日： 2020-03-10 - 主分类号： G01R29/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种Massive MIMO天线测试系统及测试方法，测试系统包括：设置在暗室中的信源、功放系统、波束控制系统、M个探头、开关系统以及频谱仪，信源、功放系统、波束控制系统、Massive MIMO天线之间的射频端口均通过射频电缆连接，Massive MIMO天线与探头之间采用空口辐射，接收探头、开关系统、频谱仪的射频端口均通过射频线缆连接。本发明能够直接测试Massive MIMO天线不同波束角度下的性能，测试效率显著提高且稳定性好。
一种 massive mimo 天线测试系统方法

[发明专利]一种大规模多入多出系统能效数据的确定方法及装置-CN201610543539.0在审
发明人：许文俊;李胜钰;刘志慧;林家儒 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2016-07-11 - 公布日： 2017-05-17 - 主分类号： H04B7/0413 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种大规模多入多出系统能效数据的确定方法及装置，其中确定方法包括：获取预先建立的具有Massive MIMO系统上行传输参数的Massive MIMO系统能效数据；通过预设第一算法，分别得到满足预设条件的导频序列长度参数的第一数值、目标传输信噪比参数的第二数值、基站天线数量参数的第三数值及接入基站的用户数量参数的第四数值；根据第一数值、第二数值、第三数值、第四数值及Massive MIMO系统能效数据，确定Massive MIMO应用本发明实施例，得到的系统上行传输参数可以使得Massive MIMO系统能效达到最优值。
一种大规模多入多出系统能效数据确定方法装置

[发明专利]Massive MIMO天线的参数配置方法和装置-CN201811603502.8在审
发明人：郭今戈 -专利权人：郭今戈
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： H04B7/0413 文献下载
摘要：本发明公开了一种Massive MIMO天线的参数配置方法和装置。该方法包括：采集Massive MIMO天线所在服务小区的通信参数；将Massive MIMO天线的信号覆盖范围划分为H×V空间范围；将UE所产生的业务吞吐量划归至H×V空间范围的水平方向和垂直方向；采集业务吞吐量最大时段内H×V空间范围的业务吞吐量的最大值，计算H×V空间范围内水平方向H行的吞吐量和垂直方向V列的吞吐量；配置Massive MIMO天线的方位角权值、水平波宽权值、下倾角权值以及垂直波宽权值。本发明实施例可实现基于用户在小区覆盖范围下不同位置处阐述的实际业务量，作为在网络中使用的Massive MIMO天线权值设定的依据，可持续跟踪，进行逐步递进的方式为Massive MIMO天线设定合理的权值
业务吞吐量吞吐量方法和装置参数配置采集实际业务量服务小区通信参数网络覆盖小区覆盖信号覆盖垂直波方位角水平波位置处下倾角递进跟踪配置网络

[发明专利]一种Massive MIMO系统中下行校正方法及装置-CN201410650304.2有效
发明人：张孝中;张玉杰;董广明 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2014-11-14 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种Massive MIMO系统中下行校正方法及装置，涉及Massive MIMO系统中的多天线校正技术，所述方法包括：对多个下行射频通道进行分组，形成多个通道组；对所述多个通道组依次进行下行校正处理本发明在天线数量较大时，类似在Massive MIMO系统中，能够实现Massive MIMO系统中的下行天线校正，解决多通道功率变化引起的射频性能下降，提高系统的性能要求。
一种 massive mimo 系统下行校正方法装置

[发明专利]一种用于Massive MIMO天线的铝基材层压板结构-CN201910802525.X在审
发明人：赵伟;吴中林;刘欢喜;卢宗兵 -专利权人：广东通宇通讯股份有限公司
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： H01Q1/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于Massive MIMO天线的铝基材层压板结构，该Massive MIMO天线包括从上到下依次连接设置的振子、双面PCB板和铝基材层压板；铝基材层压板由覆铜层、陶瓷碳氢板、半固化片、本发明解决了层压板在Massive MIMO天线中成本较高问题，降低层压板成本从而降低Massive MIMO天线成本以便5G更好的普及；满足Massive MIMO天线轻量化设计要求，尽量减轻天线整体重量
铝基材层压板铝基板碳氢陶瓷半固化片覆铜层层压板结构层压板上层层压板下层双面PCB板从上到下天线整体依次连接轻量化下层振子上层

[实用新型]一种用于Massive MIMO天线的铝基材层压板结构-CN201921411486.2有效
发明人：赵伟;吴中林;刘欢喜;卢宗兵 -专利权人：广东通宇通讯股份有限公司
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2020-04-17 - 主分类号： H01Q1/38 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种用于Massive MIMO天线的铝基材层压板结构，该Massive MIMO天线包括从上到下依次连接设置的振子、双面PCB板和铝基材层压板；铝基材层压板由覆铜层、陶瓷碳氢板、半固化片本实用新型解决了层压板在Massive MIMO天线中成本较高问题，降低层压板成本从而降低Massive MIMO天线成本以便5G更好的普及；满足Massive MIMO天线轻量化设计要求，尽量减轻天线整体重量
一种用于 massive mimo 天线基材层压板结构

[发明专利]Massive MIMO系统中信号快速收敛联合预编码方法、信号传输方法-CN201910952712.6有效
发明人：梁中华;白依梦 -专利权人：长安大学
申请日： 2019-10-09 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： H04B7/0452 文献下载
摘要：本发明提供一种Massive MIMO系统中信号快速收敛联合预编码方法、信号传输方法，本方法是对Massive MIMO系统发射端发出的信号通过预编码矩阵W进行SORMI‑Newton联合预编码得到信号x，在Massive MIMO系统中对信号的处理使用联合算法，收敛速度更快，可以通过更少的迭代次数实现与RZF预编码相同的BER性能，且具有较低复杂度。
massive mimo 系统信号快速收敛联合预编方法传输

[发明专利]一种新型计算信道解码的LLR近似值的方法和系统-CN202110459215.X有效
发明人：侯书丹;吕鹏;王凯;周茜 -专利权人：西安电子科技大学广州研究院
申请日： 2021-04-27 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： H04B7/0413 文献下载
摘要：本发明提供了一种计算信道解码的LLR近似值的方法和系统，具体包括以下步骤：采集LLR近似值算法的相关信息，提取其中的关键特征，训练生成LLR智能模型；获取Massive MIMO通讯系统的各项参数，判断为Massive MIMO通讯的上行链路或Massive MIMO通讯的下行链路；获取Massive MIMO通讯的信号检测算法；将参数、上行链路/下行链路以及信号检测算法输入LLR智能模型，LLR智能模型输出
一种新型计算信道解码 llr 近似值方法系统

[发明专利]MASSIVE MIMO天线-CN201810698247.3有效
发明人：刘培涛;陈礼涛;李明超;赖展军;黄明达;李轶帆;苏国生;段红彬;丁海;范颂东 -专利权人：京信通信技术（广州）有限公司
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： H01Q1/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种MASSIVE MIMO天线，MASSIVE MIMO天线包括反射板、多个辐射单元及校准模块。因此，MASSIVE MIMO天线在使用过程中无需外置滤波器。而且，校准网络、滤波器及射频连接器通过PCB板实现集成，使得校准模块的结构更紧凑。因此，上述MASSIVE MIMO天线的小型化程度更高，使得上述通信基站实现小型化。此外，由于滤波器与校准网络为一体化的设计，故设计时可充分考虑两个级联部件的电气参数的匹配性能。
massive mimo 天线

[发明专利]一种毫米波Massive MIMO系统下基于自适应交叉熵的波束选择方法-CN202011386015.8有效
发明人：张文彬;朱秋玥;吴少川;李壮;王德昊;刘玲芝;苏佳琪;张立妍 -专利权人：哈尔滨工业大学;北京机电工程总体设计部
申请日： 2020-12-01 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：一种毫米波Massive MIMO系统下基于自适应交叉熵的波束选择方法，涉及无线通信技术领域。本发明是为了在毫米波波段Massive MIMO系统中选择有效的波束，来降低硬件复杂度和提高系统频谱效率。一种毫米波Massive MIMO系统下基于自适应交叉熵的波束选择方法，将Massive MIMO系统中的物理信道模型转换到波束空间下，获得波束空间下信道矩阵Hb
一种毫米波 massive mimo 系统基于自适应交叉波束选择方法

[发明专利]一种针对Massive MIMO通信系统能量有效的天线选择方法-CN201410364997.9在审
发明人：谢刚;胡碧波;刘元安;倪枫;刘凯明;刘芳 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2014-07-29 - 公布日： 2014-10-22 - 主分类号： H04B7/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对Massive MIMO通信系统能量有效的天线选择方法。首先确定各个用户的大尺度衰落因子，并从中选择出最优的大尺度衰落因子，然后确定最优的发送天线数目和相应的子集。本发明基于全面考虑收发端的功率消耗，分析并给出了Massive MIMO能量效率最优的天线选择方法，使得Massive MIMO系统的能量效率有极大提高；在基站天线数远远大于可服务终端数的情况下，所给出的预编码矩阵将信道容量的表达式由对数行列式形式转化成了加和对数形式，极大地简化了能量效率的求解问题；对能量效率的各个参数，发射端天线数目及子集和可服务移动终端子集进行了与联合优化等价的分布优化，极大地降低了Massive MIMO系统的计算复杂度。
一种针对 massive mimo 通信系统能量有效天线选择方法

[发明专利]一种基于改进卷积神经网络的Massive MIMO多用户调度方法-CN202211650751.9在审
发明人：潘甦;刘晟 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-12-21 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： H04B7/0413 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于改进卷积神经网络的Massive MIMO多用户调度方法。基站按照顺序扫描模拟预编码DFT码本，并结合用户反馈的信道状态信息，从各码本矩阵中选择出最佳码本，以确定5G通信系统下用户的最佳信道矩阵，采用改进后的粒子群算法对卷积神经网络的网络结构参数的进行分析，确定用于Massive MIMO多用户调度的卷积神经网络的网络结构参数，以构建最佳卷积神经网络模型进行训练，获得基于卷积神经网络的Massive MIMO多用户调度模型，在5G通信系统下的工业物联网场景中，将当前待调度用户的最佳信道矩阵，输入Massive MIMO多用户调度模型对当前的最佳调度用户集进行预测，获得最佳调度用户集。
一种基于改进卷积神经网络 massive mimo 多用户调度方法

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