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公开(公告)号：CN106941381A
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201710139642.3
申请日：2017-03-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于分段三次埃尔米特插值的高精度测控通信信号模拟方法和装置，该方案根据基本点索引，从存储器中读取运动数据；然后根据运动数据和小数间隔，输入利用三阶分段埃尔米特插值构建的埃尔米特插值器，获得插值后的距离；然后插值后的距离转化为相位，利用这个相位补偿本地产生信号的相位，再根据合并相位查表输出信号并进行调制，从而获得模拟的测控通信信号。本发明采用分段埃尔米特插值可以同时保证距离与速度的连续性，因此解决了所模拟信号的相位、频率抖动问题，使信号模拟结果更符合实际运动规律。同时避免了采用DDS技术所引起的量化误差累积。
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公开(公告)号：CN106533579A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611027441.6
申请日：2016-11-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B17/00
CPC classification number: H04B17/0085
Abstract: 本发明公开了一种基于拉格朗日插值的高精度测控通信信号模拟方法和装置，该方案利用三阶拉格朗日插值算法推导滤波结构，并根据多速率采样定理进行简化，获得多相滤波结构；采用该多相滤波结构进行离散的距离点的滤波、上采样和延迟累加；然后，通过调制获得所需的模拟信号。本发明能够避免传统技术需要相位误差补偿带来的相位跳变问题，从而保证信号满足实际运动规律。
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公开(公告)号：CN112100455B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202010831764.0
申请日：2020-08-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/903 , G06F16/9038 , G06F40/126 , G06F40/157
Abstract: 本发明公开了基于字符串并行搜索的LZW字典搜索方法，属于通信领域，该方法能够在保证相同压缩率的同时有效减少字典搜索次数，实现了压缩延时和复杂度的平衡。本发明包括如下步骤：取当前字符串序列中N个字符串为一个并行搜索组；每个字符串包括前缀和后缀两个字符。当前并行搜索组包含N个字符串。利用当前并行搜索组在LZW字典中进行搜索匹配，获得组匹配结果。在组匹配结果中，逢‘1’隔位取，逢‘0’顺位取；逢‘1’取地址，逢‘0’取前缀，得到码值，按顺序将所有的码值输出作为当前并行搜索组的LZW字典搜索结果。在当前字符串序列中，所有并行搜索组的LZW字典搜索结果组合为当前字符串序列的LZW字典搜索结果。
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公开(公告)号：CN112100455A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010831764.0
申请日：2020-08-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/903 , G06F16/9038 , G06F40/126 , G06F40/157
Abstract: 本发明公开了基于字符串并行搜索的LZW字典搜索方法，属于通信领域，该方法能够在保证相同压缩率的同时有效减少字典搜索次数，实现了压缩延时和复杂度的平衡。本发明包括如下步骤：取当前字符串序列中N个字符串为一个并行搜索组；每个字符串包括前缀和后缀两个字符。当前并行搜索组包含N个字符串。利用当前并行搜索组在LZW字典中进行搜索匹配，获得组匹配结果。在组匹配结果中，逢‘1’隔位取，逢‘0’顺位取；逢‘1’取地址，逢‘0’取前缀，得到码值，按顺序将所有的码值输出作为当前并行搜索组的LZW字典搜索结果。在当前字符串序列中，所有并行搜索组的LZW字典搜索结果组合为当前字符串序列的LZW字典搜索结果。
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公开(公告)号：CN106941381B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710139642.3
申请日：2017-03-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于分段三次埃尔米特插值的高精度测控通信信号模拟方法和装置，该方案根据基本点索引，从存储器中读取运动数据；然后根据运动数据和小数间隔，输入利用三阶分段埃尔米特插值构建的埃尔米特插值器，获得插值后的距离；然后插值后的距离转化为相位，利用这个相位补偿本地产生信号的相位，再根据合并相位查表输出信号并进行调制，从而获得模拟的测控通信信号。本发明采用分段埃尔米特插值可以同时保证距离与速度的连续性，因此解决了所模拟信号的相位、频率抖动问题，使信号模拟结果更符合实际运动规律。同时避免了采用DDS技术所引起的量化误差累积。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106936469B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201710116967.X
申请日：2017-03-01
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B1/7077 , H04L27/26
Abstract: 本发明提供一种抗单音干扰的统一载波测控信号捕获方法，包括以下步骤：计算基带信号能量中心坐标kc，根据基带信号的正弦副载波的调相指数mf，计算基带信号的对称中心kc'；若kc'≠kc，进行如下判断：当1.4≤mf＜2时，选取出信号频谱幅值的平方E(k)最大的6根谱线；当mf＜1.4时，则选出最大的4根谱线；剔除疑似单音干扰，直至剔除后的谱线满足对称性为止；频谱对称中心的频率值即为载波频率，实现信号捕获。发明利能够实现单音干扰下目标信号主载波的成功捕获，相比传统能量中心算法，提高了捕获方法抗单音干扰性能。
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公开(公告)号：CN108375779A
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201810037956.7
申请日：2018-01-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S19/21
Abstract: 本发明公开了一种基于Kalman滤波器的导航接收机干扰抑制方法，能够对导航接收机中具有锯齿型突变频率特性干扰进行有效的抑制，该抑制方法采用Kalman滤波器来估计表示接收信号的状态空间，通过将干扰信号估计值和接收信号对消完成对具有锯齿型突变频率特性干扰的有效抑制。本发明根据干扰扫频特性对Kalman滤波器过程和观测噪声方差进行自适应调整，提高了基于Kalman滤波器的干扰抑制方法对干扰信号瞬时频率估计误差的鲁棒性；采用时频分布的方法来提供干扰信号瞬时频率和调频斜率估计值，提高了Kalman滤波器估计干扰信号的精度。
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公开(公告)号：CN106168671B
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201610547799.5
申请日：2016-07-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S19/21 , H04B1/7097 , H04B1/7105
Abstract: 本发明公开基于开环自适应滤波的DSSS接收机抗异址干扰方法，一、设置迭代次数上限以及滤波器系数初值二、滤波模块利用对接收信号进滤波，滤波结果作为距离像xk(l)的估计，迭代次数加1；三、相关函数计算模块接收并进行距离像相关函数估计，得到ρk(l,0)、ρk(l,L)和ρk(l,‑L)；四、滤波器系数计算模块接收ρk(l,0)、ρk(l,L)和ρk(l,‑L)，并计算新的输出给滤波模块；五、滤波模块更新并对接收信号进滤波，输出新的滤波结果作为新的距离像估计，迭代次数加1；若迭代次数达到迭代次数上限，则执行步骤六；否则将新的滤波结果输出给相关函数计算模块，重复步骤三～五，开始新一轮的迭代滤波处理；六、结束对接收信号的自适应滤波，输出本发明能实现对由于异址干扰造成的互相关的抑制。
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公开(公告)号：CN107196881A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710373854.8
申请日：2017-05-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种高动态脉冲成形信号模拟方法和装置，其中，该装置包括：参数计算模块与成形滤波器模块；参数计算模块包括上位机、NCO累加器、存储器与参数解算模块；成形滤波器模块包括并行的多个FIR滤波器模块与加权求和模块；FIR滤波器模块又包括寻址控制子模块、参数控制子模块、滤波器系数ROM以及基本FIR滤波器。本发明采用多项式的插值滤波器实现，不仅可以实现变比率采样率转换，同时不存在中间采样率概念。而且，基于多项式的插值滤波器采用Farrow结构，大大降低了实现复杂度。因此，本发明采用基于多项式的插值滤波器可以满足高动态脉冲成形信号模拟的基本要求。
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公开(公告)号：CN106685477A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611140083.X
申请日：2016-12-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B1/7075
CPC classification number: H04B1/70752
Abstract: 本发明公开了一种基于检测加固的抗异址干扰DSSS信号捕获方法及接收机。使用本发明能够削弱目标信号地址码自相关旁瓣带来的不利影响，实现异址干扰下捕获性能的进一步提高。本发明充分利用了目标信号地址码自相关特性，选取自相关结果较低旁瓣位置处的接收信号和本地信号相关结果辅助相关峰值构建判决量，削弱了目标信号地址码自相关旁瓣带来的不利影响，实现异址干扰下捕获性能的进一步提高。本发明方法能够提高捕获单元的抗干扰能力，改善捕获单元检测性能，提高接收机灵敏度。另外，相比常规主次比检测捕获方法，本发明方法仅增加均值计算模块和旁瓣地址产生模块，资源消耗增长非常小。
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