基于协方差矩阵稀疏表示的远场窄带DOA估计方法

    公开(公告)号:CN103983944B

    公开(公告)日:2016-04-27

    申请号:CN201410238927.9

    申请日:2014-05-30

    Abstract: 本发明提供一种高精度远场窄带DOA估计方法。在波达方向在空域上具有稀疏性的基础上,把协方差矩阵改写成稀疏表示的模型,在网格匹配的模型下,通过优化最小化方法求解出稀疏的空间功率谱,则该功率谱的支撑集在网格上对应的点即为估计得到的波达方向角。针对实际中真实的波达方向角不在网格上的情况,即网格失配的模型下,利用一阶泰勒展开来逼近真实波达方向的导向矢量,然后用最小二乘方法对估计得到的网格上的点进行修正,以达到更高的估计精度。本发明可以在粗糙的网格上到达高精度的DOA估计性能。

    一种有限几何LDPC码参数盲估计方法

    公开(公告)号:CN103379060B

    公开(公告)日:2016-03-30

    申请号:CN201310304457.7

    申请日:2013-07-19

    Abstract: 本发明提供一种有限几何LDPC码的码参数盲估计方法,包括步骤:1)设遍历的码长范围及当前码长n0;2)按照当前码长n0将截获的软判决LDPC码数据流进行分组;3)根据当前码长n0估计该码长下可能的r组欧式几何维数和二阶伽罗华扩域幂数;4)根据不同组的欧式几何维数和二阶伽罗华扩域幂数构造各种可能的校验矩阵;5)利用构造出的所有校验矩阵分别对LDPC码数据进行译码,计算数据译码前后码字汉明距离;6)判断是否遍历完毕码长范围;如是,进入步骤7),如否,更新当前码长n0,返回步骤2);7)选择最接近误比特率的均值比重R所对应的校验矩阵构造参数为盲估计的编码参数。本发明运算复杂度低,且在高误码率条件下仍能很好的进行盲识别。

    一种针对来波方向误差的干扰噪声协方差矩阵重构方法

    公开(公告)号:CN105182298A

    公开(公告)日:2015-12-23

    申请号:CN201510681462.9

    申请日:2015-10-19

    CPC classification number: G01S7/28 G01S7/35 G06F19/00

    Abstract: 本发明属于阵列信号处理领域,主要涉及基于协方差矩阵重构的标准Capon自适应波束形成算法对干扰信号来波方向误差的稳健性。一种针对来波方向误差的干扰噪声协方差矩阵重构方法,首先利用阵列接收数据来估计所有D个信号的导向矢量d=1,2,…,D及D-1个干扰信号的功率d=2,3,…,D,同时估计噪声功率然后按照干扰噪声协方差矩阵的定义来重新构造干扰噪声协方差矩阵联合估计的导向矢量和重构的得到新的波束形成加权矢量本发明可以提高干扰噪声协方差矩阵的估计精度,有效减少期望信号成分,可以大大减弱或避免期望信号“自消”现象,大大提高输出SINR。

    一种基于子模空间Gr*bner基的准循环码盲识别方法

    公开(公告)号:CN104426555A

    公开(公告)日:2015-03-18

    申请号:CN201310393476.1

    申请日:2013-09-03

    Abstract: 一种基于子模空间基的准循环码盲识别方法。本方法应用于合作通信领域的智能通信以及非合作通信领域。本专利提出的基于子模空间基的准循环码盲识别方法,是利用准循环码的代数结构特性,通过分组交织将其变换为一商环上模空间的子模空间,根据该子模空间基的性质对准循环码的编码参数进行盲识别和估计。本专利的方法,能够同时估计出准循环码码长和信息位长,具有运算复杂度低,识别速度快,性能稳定等特点,且能够抵抗高误码。

    含噪一维迭代映射混沌序列的相图提取方法

    公开(公告)号:CN102521483B

    公开(公告)日:2015-02-25

    申请号:CN201110371094.X

    申请日:2011-11-21

    Abstract: 本发明提供一种含噪一维迭代映射混沌序列的相图提取方法。本发明利用落入特殊区域的概率以及一种特殊形式的条件期望建立起估计迭代映射的函数图像的线性方程组,并采用正则化的方法求解方程组,从而提取出混沌序列的相图。本发明能从噪声背景下提取出数据所服从的动力学规律及其统计分布规律,从而为理解隐藏在噪声背后的数据模式提供依据,在不对混沌信号进行去噪的情况下,给出相图的估计并得到其统计性质,作为对数据信号作进一步处理的一个前提。本发明即使在负信噪比的环境中也能有效工作,对信噪比的变化以及一维迭代混沌映射的变化具有一定的鲁棒性。

    一种提取移动自组织网络MAC层拓扑方法

    公开(公告)号:CN103595640A

    公开(公告)日:2014-02-19

    申请号:CN201310633623.8

    申请日:2013-11-29

    Abstract: 本发明属于移动自组织网络领域,具体涉及移动自组织网络所使用的MAC协议。首先对采集的数据进行过滤,然后提取所有剩下数据包MAC层中的MAC地址对,根据这些地址对,绘制出MAC层拓扑结构。搜集目标网络中通信的数据包,对这些数据包进行筛选,仅保留移动自组网中MAC帧是数据帧,提取出剩下数据包MAC层中MAC地址对,基于这些地址对能够提取出目标网络MAC层拓扑结构。

    一种有限几何LDPC码参数盲估计方法

    公开(公告)号:CN103379060A

    公开(公告)日:2013-10-30

    申请号:CN201310304457.7

    申请日:2013-07-19

    Abstract: 本发明提供一种有限几何LDPC码的码参数盲估计方法,包括步骤:1)设遍历的码长范围及当前码长n0;2)按照当前码长n0将截获的软判决LDPC码数据流进行分组;3)根据当前码长n0估计该码长下可能的r组欧式几何维数和二阶伽罗华扩域幂数;4)根据不同组的欧式几何维数和二阶伽罗华扩域幂数构造各种可能的校验矩阵;5)利用构造出的所有校验矩阵分别对LDPC码数据进行译码,计算数据译码前后码字汉明距离;6)判断是否遍历完毕码长范围;如是,进入步骤7),如否,更新当前码长n0,返回步骤2);7)选择最接近误比特率的均值比重R所对应的校验矩阵构造参数为盲估计的编码参数。本发明运算复杂度低,且在高误码率条件下仍能很好的进行盲识别。

    盲帧同步序列估计方法
    98.
    发明公开

    公开(公告)号:CN102523181A

    公开(公告)日:2012-06-27

    申请号:CN201110443444.9

    申请日:2011-12-27

    Abstract: 本发明提供一种既满足长数据的实时处理需求,又能保证准确性的盲帧同步估计方法,包括以下步骤:a、符号映射步骤:对接收到的帧数据流进行从1到+1,从0到-1的符号映射;b、数据对齐程度判断步骤:将符号映射后的帧数据流按行填入不同列长度的矩阵;通过计算各矩阵中每列的列和绝对平均值来判断矩阵中的数据对齐程度;c、同步码估计步骤:选择数据对齐程度最高的矩阵所对应的列长度作为同步码长度;数据对齐程度最高的矩阵的每一行上具有高数据一致性的连续列的开始位置为同步码起始位置。本发明能够实现对帧长与起始位置以及同步码序列的有效估计。

    一种低信噪比相移键控调制信号的识别方法

    公开(公告)号:CN101674270B

    公开(公告)日:2011-10-05

    申请号:CN200910167919.9

    申请日:2009-10-16

    Abstract: 一种低信噪比相移键控调制信号的识别方法,属于通信技术领域。本发明通过基于错位相乘的二次方谱首先识别出BPSK信号,再通过基于错位相乘的四次方谱识别出QPSK或OQPSK信号,之后计算包络谱并优化处理,最后通过优化的包络谱识别出QPSK信号和OQPSK信号。本发明提出了基于错位相乘的二次方或四次方幅度谱函数计算方式,能够有效降低噪声对信号的干扰,从而有效提高相移键控调制信号在更低信噪比情况下的识别率;另外,采用优化的四次方幅度谱和包络谱,进一步降低了由于噪声带来的谱峰搜索的不利影响,从而有效提高识别率。仿真结果表明,本发明能够在信噪比为0dB上,实现QPSK和OQPSK之间90%以上的识别率;在信噪比为-7dB上,QPSK和BPSK的识别率能达到90%以上。

    基于接收端空间调制的雷达通信一体化信号设计方法

    公开(公告)号:CN116500579B

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202310471112.4

    申请日:2023-04-27

    Abstract: 本发明属于信号处理技术领域,涉及一种基于接收端空间调制的雷达通信一体化信号设计方法。本发明首先设计发射协方差矩阵,同时实现对雷达目标以及通信接收天线的空间功率分配,对发射协方差矩阵秩一分解得到波束形成权向量。该权向量将功率集中指向期望的通信接收天线,同时抑制对其余接收天线的功率泄露。对所有的接收天线均可设计具备对应天线功率指向性的权向量,这些权向量构成波束形成权向量集合。所有的正交发射波形采取集合内的权向量进行发射,通信接收端接收信号后采用匹配滤波器解调得到每个正交波形对应的接收天线索引,所有接收天线索引构成的矩阵作为通信符号,可将信息比特与通信符号进行映射从而实现通信信息嵌入。

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