公开(公告)号：CN113708884A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202010440633.X

申请日：2020-05-22

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 王中方 ,  翟留群 ,  李晓娜 ,  付婧雯 ,  王文 ,  魏冬

IPC: H04K3/00

Abstract: 本发明提供一种面向5G NR的转发干扰方法及系统，该方法包括：依次接收p个频段数为n的5G无线信号，经模数转换得到p个n频段接收数据；将第q个n频段接收数据的第i频段数据依次写入存储单元中，覆盖存储单元中第q‑1个全频段接收数据的第i频段数据，1≤q≤p，1≤i≤n；根据延迟量，计算存储单元中第i频段数据的读取地址，读取存储单元中所有频段数据，得到一待发送数据，对各待发送数据进行数模转换，将各频段干扰信号发送至空中。本发明实现对高速率、低时延5G NR的信号的实时处理，算法复杂度低，干扰效率更高，且不影响其他用户的正常使用，并且所需的干信比更低，发射功率更小，满足环保、节能的需求。

公开(公告)号：CN112073345B

公开(公告)日：2021-08-31

申请号：CN202010738974.5

申请日：2020-07-28

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 张萌 ,  王文 ,  李冰洋 ,  黄伟庆

IPC: H04L27/00 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明实施例提供一种调制方式识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：利用变分模态分解算法将接收信号分解为多个模态分量；提取每个模态分量的多重分形特征和统计特征，将每个模态分量的多重分形特征和统计特征进行特征优化后，得到优化后的特征信息；将所述优化后的特征信息输入训练好的分类器，输出调制方式分类结果；其中，所述训练好的分类器是通过优化后的样本特征信息和调制分类标签训练得到的。通过变分模态分解从分解后的模态分量中提取更具有分辨性的多重分形特征并结合统计特征，并且变分模态分解强大的信号分解能力能够将噪声从信号中分离出来，因此在低信噪比条件下也能够达到很好的识别效果。

公开(公告)号：CN113014902A

公开(公告)日：2021-06-22

申请号：CN202110172879.8

申请日：2021-02-08

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 刘峰 ,  刘家志 ,  王文

IPC: H04N13/161 ,  H04N13/361 ,  H04N13/398

Abstract: 本发明公开一种3D‑2D同步显示方法及系统，属于3D显示技术领域，通过接收左眼视图和右眼视图，中间视图，左视差图和右视差图，进行逐像素调制，得到左眼调制视图和右眼调制视图；将左眼调制视图和右眼调制视图在显示屏幕上播放，对于佩戴3D眼镜的观看者同步呈现一3D图像，对于裸眼的观看者同步呈现一2D图像。

公开(公告)号：CN110798274B

公开(公告)日：2021-01-29

申请号：CN201911079177.4

申请日：2019-11-07

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 张巧遇 ,  魏冬 ,  黄伟庆 ,  张萌 ,  王文

IPC: H04B17/382 ,  H04B17/391

Abstract: 本发明公开了一种基于极化信道容量的极化调制星座设计方法及装置。本方法为：1)建立极化调制通信场景下的无线通信极化信道模型HP；根据设定的调制阶数M，确定极化调制通信条件下的星座限制信道容量CΓ计算模型；Γ为M阶极化状态调制符号集；2)根据无线通信极化信道模型HP的信道参数，优化计算调制阶数M时星座限制信道容量CΓ最大值；3)将星座限制信道容量CΓ最大值对应的极化调制星座作为最优星座。本发明可以搜索到接近最优的极化星座结构；本发明将信道的去极化效应考虑在内，在信道具有去极化效应的影响下，达到更大的信道容量。

公开(公告)号：CN112073345A

公开(公告)日：2020-12-11

申请号：CN202010738974.5

申请日：2020-07-28

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 张萌 ,  王文 ,  李冰洋 ,  黄伟庆

IPC: H04L27/00 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明实施例提供一种调制方式识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：利用变分模态分解算法将接收信号分解为多个模态分量；提取每个模态分量的多重分形特征和统计特征，将每个模态分量的多重分形特征和统计特征进行特征优化后，得到优化后的特征信息；将所述优化后的特征信息输入训练好的分类器，输出调制方式分类结果；其中，所述训练好的分类器是通过优化后的样本特征信息和调制分类标签训练得到的。通过变分模态分解从分解后的模态分量中提取更具有分辨性的多重分形特征并结合统计特征，并且变分模态分解强大的信号分解能力能够将噪声从信号中分离出来，因此在低信噪比条件下也能够达到很好的识别效果。

公开(公告)号：CN111988259A

公开(公告)日：2020-11-24

申请号：CN202010724044.4

申请日：2020-07-24

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 张巧遇 ,  魏冬 ,  张萌 ,  李静 ,  王文

IPC: H04L27/34 ,  H04L27/36 ,  H04B14/00

Abstract: 本发明公开了一种极化调制安全星座设计方法，其步骤包括：1)基于当前的信道约束参数Λ1建立无线通信极化信道模型HP；2)在采用极化调制通信条件下，基于设定信道去极化参数Λ表示的HP计算信道的安全容量Cs＝CAB-CAE；其中，CAB代表发送方Alice与合法接收方Bob之间的合法信道容量，CAE代表发送方Alice与窃听者Eve之间产生的窃听信道容量；3)建立使得安全容量Cs最大时星座优化模型输出使得安全容量Cs最大时的星座图。本发明提升了极化调制通信的安全性。