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公开(公告)号:CN111190050B
公开(公告)日:2021-04-27
申请号:CN202010018036.8
申请日:2020-01-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01R23/167 , G01R29/08
Abstract: 本发明公开一种基于现场可编程门阵列FPGA的电磁信号干扰检测系统及方法,该系统包括信号处理模块、载频计算模块、信号采集模块和信号判决模块。该方法的步骤包括:(1)将采集到的数组分割成多帧数据序列;(2)计算每帧数据序列的频谱序列;(3)获取多帧频谱序列的功率谱均值序列;(4)将功率谱均值序列分段,求出检验统计量;(5)计算第一门限值,判断有无电磁信号干扰;(6)利用载频公式计算待检测干扰信号的载频。本发明具有对超宽带信号进行检测,系统集成度高,能够检测出低能量干扰信号等优点。
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公开(公告)号:CN110211137A
公开(公告)日:2019-09-06
申请号:CN201910494013.1
申请日:2019-06-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种基于残差网络和U-Net分割网络的卫星图像分割方法,其步骤为:构建残差网络ResNet34;构建U-Net分割网络;构建训练样本集;训练残差网络ResNet34;训练U-Net分割网络;将待分割的卫星图像输入到残差网络ResNet34进行二分类,判断包含船只目标;使用U-Net分割网络对分类结果中的正样本进行二值分割;对于分类结果中的负样本,直接输出单值掩码图;本发明利用残差网络ResNet34对卫星图像进行二分类,使用U-Net分割网络仅对分类结果中的正样本进行分割,并在U-Net分割中嵌入SE-ResNet模块,提取更加精细的分割掩码,实时性高,分割精度高。
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公开(公告)号:CN107576943B
公开(公告)日:2019-08-06
申请号:CN201710668186.1
申请日:2017-08-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/295
Abstract: 一种基于瑞利熵的自适应时频同步压缩方法,该方法利用瑞利熵衡量信号局部能量的聚集性,估计出适合信号时频分析的最佳窗口参数序列,通过时频同步压缩提高聚集性,实现多分量信号的分离。具体步骤包括:1、采集信号,2、预处理,3、选取适合信号点序列的窗口参数集合,4、计算瑞利熵,5、获取局部时刻的最优窗函数,6、获取平滑的最佳窗口参数序列,7、自适应同步压缩短时傅立叶变换,8、获得各分量信号。本发明克服了传统分离方法适用信号单一、信号形式固定、抗噪声能力差的问题,有利于多分量非平稳信号的分离,更提高了多分量信号分离的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN109510644A
公开(公告)日:2019-03-22
申请号:CN201811402794.9
申请日:2018-11-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B1/7097 , H04B17/345
Abstract: 本发明公开了一种基于眼图能量的直扩通信信号干扰检测方法,解决了传统方法检测精度低、稳定性差和低干信比下难以检测干扰的问题。实现步骤:获取接收信号的时域波形;将接收信号的时域波形转换为接收信号的眼图;得到接收信号的眼图矩阵;求眼图的平均能量分布值;设定干扰检测门限γ;检测判决,得到干扰检测概率。本发明利用接收信号眼图反应通信系统的性能优劣,将能量检测法与眼图结合,明显提高了检测效率的精确度和稳定性,在干信比低下时实现了干扰检测。对眼图实时监测,观察出码间串扰和噪声干扰对通信系统的不良影响,初步预测干扰类型。用于实际通信环境中的干扰检测、卫星干扰检测和无线电干扰检测等情况。
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公开(公告)号:CN109450835A
公开(公告)日:2019-03-08
申请号:CN201811300069.0
申请日:2018-11-02
Applicant: 西安电子科技大学昆山创新研究院
IPC: H04L27/00
CPC classification number: H04L27/0012
Abstract: 一种基于HSCA提取通信信号特征的调制识别方法,利用特征提取过程中未用到信号先验载波信息的性质,实现低信噪比情况下,通信信号的调制识别。具体步骤包括:1、获取归一化后的通信信号矩阵,2、设置参数,3、基于HSCA,提取信号特征,4、模拟信号的调制识别,5、幅移键控信号的调制识别,6、频移键控信号的调制识别。本发明克服了已有技术无法兼顾通信信号的调制识别在非协作系统中和低信噪比情况下识别准确率不高的缺陷,采用HSCA提取信号特征,提高了低信噪比情况下,非协作系统中通信信号的调制识别准确率,为未来通信信号调制识别的特征提取提供了一条新的途径。
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公开(公告)号:CN109347584A
公开(公告)日:2019-02-15
申请号:CN201811299901.X
申请日:2018-11-02
Applicant: 西安电子科技大学昆山创新研究院
IPC: H04B17/382
CPC classification number: H04B17/382
Abstract: 本发明提出了一种基于指数平滑预测的频谱感知方法,主要解决现有频谱感知方法中的能量检测法检测率低的技术问题,实现步骤为:1.计算噪声能量的高门限与低门限;2.计算接收信号能量的强化后的值;3.采用指数平滑法确定判决门限;4.将接收信号能量强化后的值与判决门限比较,并设置状态值;5.输出频带状态。本发明利用信号具有相关性而噪声不具有相关性这一特点,对接收信号能量进行加强,提高能量检测的检测率,同时借助指数平滑预测法短期预测精度高的优势对频带繁忙可能性进行预测,并按照可能性合理调整判决门限值,实现提高频谱感知方法检测率以及增强对环境的适应性。
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公开(公告)号:CN109003287A
公开(公告)日:2018-12-14
申请号:CN201810821387.5
申请日:2018-07-24
Applicant: 昆山智易知信息科技有限公司 , 陕西汇智易知信息科技有限公司 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进遗传算法的图像分割方法,主要解决现有技术对具有复杂背景下的目标图像进行分割时,分割精度不够,会丢失图像原有信息的问题。其实现方案时:1.将输入的彩色RGB图像处理成灰度图pic;2.生成初始种群p,并对种群p中的所有个体进行处理;3.将种群p中的个体值进行求和并将结果作为参数来构建改进后的个体适应度函数;4.将改进后的个体适应度函数作为遗传算法中的适应度函数,对种群中的个体进行迭代运算,获得最佳分割图像的阈值g;5.使用最佳分割阈值进行目标图像分割。本发明可用于在复杂背景下的可见光目标检测。
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公开(公告)号:CN108806199A
公开(公告)日:2018-11-13
申请号:CN201810589195.6
申请日:2018-06-08
Applicant: 昆山智易知信息科技有限公司 , 陕西汇智易知信息科技有限公司 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ID3决策树和神经网络的海面溢油监测系统阈值设定方法,主要解决现有技术不能很好地适用于监测环境复杂、探测距离多变的问题。监测系统通过互联网获取被监测海域的天气、潮汐、太阳高度、紫外线这些环境信息;根据设定的时间界限选择使用ID3决策树监测阈值或神经网络监测阈值;将被监测海面的监测数据进行匹配滤波处理并得到一个数据最大值,判断该最大值是否超过监测阈值,若是,则发送警报,若否,则判定海面未发生溢油;工作人员收到警报后,通过实时画面判断是否真正发生溢油,若是,则立即处理,若否,则人工修改阈值,并重新构造ID3决策树或训练神经网络。本发明提高了监测精度,可用于海面溢油监测。
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公开(公告)号:CN107632323A
公开(公告)日:2018-01-26
申请号:CN201710669340.7
申请日:2017-08-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于电离层F探测的雷达回波信号处理方法,用以解决现有技术针对电离层F探测分辨率低的问题。其方案是:截取雷达回波信号对应电离层F的数据D;对数据D使用高斯滤波器滤波;对滤波后的结果求自相关D1;由雷达发射信号码型与设置该码型的分数阶p生成符号修正系数,对自相关D1进行第一次符号修正,并进行多周期积累;对积累后的结果进行第二次模糊修正,再对二次修正后的结果求高度-频率二维功率谱密度;重复上述步骤,选取分数阶p,生成相应的符号修正系数,进行相应的处理,并对所得结果进行高度-频率-分数阶的三维功率谱合成。本发明能提高时延分辨率,降低高度分辨率,更好的实现对电离层F的有效探测。
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公开(公告)号:CN103968933B
公开(公告)日:2016-08-17
申请号:CN201410140433.7
申请日:2014-04-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01H9/00
Abstract: 本发明提出了一种基于模糊域特征的光纤振动信号识别方法,主要解决现有识别方法在采样率较低且入侵事件较为类似情况下识别率较低的问题。其实现步骤是:(1)对光纤振动信号进行小波降噪;(2)对降噪后信号进行去均值与能量归一化处理;(3)计算归一化信号模糊函数,对模糊函数进行切片作为模糊域特征;(4)对切片进行降维,构造信号特征集;(5)将信号特征集随机划分训练集与测试集;(6)使用训练集对SVM分类器进行训练;(7)使用训练后的SVM分类器对测试集进行分类。本发明有效地提取了光纤振动信号的模糊域特征,与现有技术对比具有识别率高,适应性广的优点,可用于光纤周界安防系统的信号处理分系统。
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