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公开(公告)号：CN101707580B
公开(公告)日：2012-04-25
申请号：CN200910073302.0
申请日：2009-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 一种基于分数傅立叶变换的时频联合同步方法，涉及无线通信中的同步技术。它解决了现在的时频同步方法的时频同步性能差、系统复杂性高的问题。它的实现方法为：串接两个切普信号作为同步信号并发射；接收端接收所述同步信号，并对所述同步信号进行分数傅立叶变换，检测分数域幅度谱的两个峰值的位置，计算与无时偏无频偏同步信号分数域峰值位置的差值，将两个差值通过公式计算得到系统准确的时偏和频偏，并据此调整系统时间窗位置和本地载波频率，实现时频联合同步。本发明适用于无线通信中的信号传输过程。
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公开(公告)号：CN101588332B
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN200910072061.8
申请日：2009-05-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种余弦与切普信号联合的信号调制和解调方法及基于所述方法的信号发射和接收方法，它涉及调制/解调方法及信号的发射/接收方法。本发明解决了现有采用8PSK或16PSK调制方式系统性能受各星座点信号间非正交性影响，而采用QPSK调制方式系统的容量又较低的问题。其调制/解调方法：调制方法：将进行串/并转换后获得的4路二进制数字信号与4路正交中频信号进行调制，获得4路调制信号；解调方法：将待解调的混合信号与4路正交中频信号分别匹配相关，进行积分判决解调后获得解调信息；发射/接收方法：发射过程：将接收到的混合信号调制后叠加并进行上变频和带通处理后发射；接收过程：将解调后的信息转换为解调信息。本发明适用于信号的调制/解调过程。
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公开(公告)号：CN101267224B
公开(公告)日：2011-05-11
申请号：CN200810064410.7
申请日：2008-04-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于多域协同多址技术的脉冲超宽带通信方法，它是一种基于多域协同的脉冲超宽带系统多址的通信方法，以解决随着用户数增多，超宽带系统中不同用户信号碰撞的概率增大，导致系统误码率较高的问题。首先计算线性叠加系数并存储于发射端叠加系数存储器中；生成的切普波形经过平移加权叠加得到基本脉冲波形gn(t)对信息b(t)进行调制；基本脉冲波形根据跳时序列跳时得到发射信号sn(t)；在接收端sn(t)分为两路，分别做pn阶和2-pn阶分数傅立叶换，分数傅立叶变换域滤波后分别做-pn阶和pn-2阶分数傅立叶反变换；两路信号相加得到时域重构；根据与发端相同形状的脉冲波形和跳时序列，模板信号产生器产生积分模板信号并与重构后的信号相关，根据相关结果及调制方式进行判决，信息输出器输出。
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公开(公告)号：CN101262250B
公开(公告)日：2011-04-06
申请号：CN200810064412.6
申请日：2008-04-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 切普直接扩频信号与跳频信号联合传输与接收方法，它是一种分数域扩频与频域跳频联合的信号传输及接收方法，以解决传统的窄带通信方式误码率较高、抗干扰性和隐蔽性较差的问题。b1(t)通过调制得到信号b′1(t)，并通过跳频扩频得到跳频信号s1(t)；将与跳频信号s1(t)占据相同扩频带宽的切普信号和数字信号b2(t)调制，输出的扩频调制信号记为s2(t)；将两路信号s1(t)和s2(t)相加并发射；接收的信号通过离散p阶分数傅立叶变换得到信号rp(u)；一路通过峰值位置判决器根据rp(u)的波形峰值位置输出相应的解调信息另一路对rp(u)在峰值位置附近进行滤波后，通过2-2p阶分数傅立叶变换变换得到r2-p(u)，再对r2-p(u)在峰值位置附近滤波，最后做p-2阶分数傅立叶变换，得到对跳频信号的重构；对重构的跳频信号进行解跳后在解调得到用户解调信息
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公开(公告)号：CN101414850A
公开(公告)日：2009-04-22
申请号：CN200810209607.5
申请日：2008-12-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种多进制双正交直扩跳频混合信号的产生与接收方法，它涉及一种直扩跳频混合信号的产生与接收方法，以解决现有的混合直扩跳频信号的传输速率受带宽限制较大的问题。在发射端将信息数据进行串并变换，将产生的并行数据进行多进制双正交键控调制，然后将调制完成的信号经跳频处理使其具有更强的抗干扰能力及多址能力，再由天线发射出去；在接收端首先对接收信号进行解跳及解调，再由本地的双正交码与解调后的接收信号进行相关处理，通过计算相关值及其正负关系判断出发射的双正交码，再通过并串转换恢复出原数据。本发明能够在不改变系统占用带宽的情况下，提高数据传输速率，还可以使系统同时支持更多的用户。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119420387A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411450382.8
申请日：2024-10-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/0452 , G06N3/02
Abstract: 本发明提出基于同构图神经网络的可扩展MU‑MIMO预编码方法，包括：S1：构建通信系统模型；S2：将MU‑MIMO蜂窝网络构建为无线虚拟同构有向图；S3：设计一种适用于蜂窝网络中用户数及用户天线数动态变化的信息携带图神经网络(ICGNN)预编码算法，完成基于同构图神经网络的可扩展MU‑MIMO预编码。本发明通过在K＝5个用户的基础场景下进行训练，展示了ICGNN方法在不同用户数量下的性能，当外推到更大尺寸的图时，ICGNN性能表现更佳，始终优于WMMSE，相较于WMMSE，本发明提出ICGNN方法性能提升始终≥95％。
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公开(公告)号：CN117011725A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310834971.5
申请日：2023-07-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/10 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 一种基于深度学习的红外无人机目标检测算法，它涉及一种红外无人机目标检测算法。本发明为了解决现有深度学习目标检测算法应用到红外图像中后检测性能下降，难以达到实时性要求并且不适合在嵌入式AI设备上部署问题。本发明是基于深度学习的算法，相比于传统目标检测算法，不需要人为设计有效的红外图像特征，ScYOLO能够自主学习图像数据中的特征表示，算法的鲁棒性和泛化能力更强，并且不需要过多的图像先验知识，可以提高项目开发效率。本发明属于图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN110034915B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201910318381.0
申请日：2019-04-19
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 大连中睿科技发展有限公司
Abstract: 一种应用于阵列式探地雷达的高速异步串行数据传输方法，它属于阵列式探地雷达系统的板间数字信号高速异步串行传输技术领域。本发明解决了现有的高速异步串行传输方法中存在码元串位，导致采集板和主控板之间数据传输的速率低、准确性差的问题。本发明仅仅采用五倍于码元传输速率的采样时钟就能实现数字通信的位同步，就能克服现有方法容易出现码元串位的问题，提高了数据传输的准确性；而且，在没有随路时钟的条件下，本发明方法可以有效节省传输通道，在阵列式探地雷达系统中，使用本发明方法可以实现大于80Msps的传输速率。本发明可以应用于阵列式探地雷达系统的板间数字信号高速异步串行传输技术领域。
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公开(公告)号：CN107809299B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201710995504.5
申请日：2017-10-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 多用户共享接入技术上行链路的先串后并多用户检测方法，本发明涉及上行链路多用户检测方法。本发明为了解决现有MMSE‑SIC检测算法计算复杂度高、处理时延大；MMSE‑PIC检测算法检测性能差；以及准并行干扰消除检测算法计算复杂度和处理时延相比MMSE‑SIC更小，检测性能相比MMSE‑PIC更好，但是检测性能仍然较差的问题。过程为：假设发射端有K个用户，每个用户随机选择扩展序列，然后每个用户将各自的调制符号根据随机选择的扩展序列扩展后通过一条高斯白噪声信道传输，在接收端接收信号；计算每个用户的SINR；设置M；对SINRk≥M的所有用户做SIC检测；对SINRk＜M的所有用户做PIC检测。本发明用于多用户检测领域。
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公开(公告)号：CN109067404A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810916606.8
申请日：2018-08-13
IPC: H03M7/30
CPC classification number: H03M7/3062
Abstract: 一种基于单比特量化的压缩感知信号盲重构方法，它用于压缩感知信号的重构技术领域。本发明解决了目前的单比特压缩感知必须经过大量计算，才能从仅保留符号位的测量信号中重构出源信号的问题。本发明对输入信号的符号测量值y进行量化，然后利用这些符号数据进行最优支撑集估计，并在最优支撑集上进行一致重建，以便获得更新输入信号的估计值，将前后两次迭代的信号幅度估计值的差值和精度阈值进行对比，来确定迭代是否终止；为防止迭代陷入死循环，设定迭代到最大迭代次数时也停止迭代；根据末次迭代结果确定稀疏度和信号幅度的估计值，实现信号盲重构，本发明方法相比现有方法将计算量减小40％以上。本发明可以应用于压缩感知信号的重构领域用。
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