基于基扩展模型的双扩展水声信道多普勒分集通信方法

    公开(公告)号:CN107294616B

    公开(公告)日:2021-03-23

    申请号:CN201710436816.2

    申请日:2017-06-12

    Abstract: 本发明提出一种基于基扩展模型的双扩展水声信道多普勒分集通信方法,该方法在发射端采用补零后缀重复码,在接收端采用基消除算法,将时变双扩展衰落信道分解为时不变频率选择性衰落子信道集合。而后,通过多通道判决反馈均衡器来收集多普勒分集增益并抵抗码间干扰,同时结合锁相环路跟踪残余多普勒失真。这种水声通信方案,将传统的接收机设计中通常视作有害分量的多普勒作为分集增益源,有效的提高了接收机的输出信噪比,降低了系统的误码率。同时采用多通道判决反馈均衡器降低了对接收机信道估计的依赖性,并避免了计算复杂度较高的大矩阵求逆运算。

    基于双选择衰落信道的低复杂度OSDM串行均衡方法

    公开(公告)号:CN109302240A

    公开(公告)日:2019-02-01

    申请号:CN201811187801.8

    申请日:2018-10-11

    Abstract: 本发明涉及一种基于双选择衰落信道的低复杂度OSDM串行均衡方法,基于复指数基扩展模型进行信道近似,对应的复合信道矩阵具有循环分块带状结构。所提出的低复杂度OSDM串行均衡方法利用上述信道矩阵结构。基于矩阵分解实现了信道矩阵中各分块对角化,并采用变换域串行均衡利用此对角结构降低了系统复杂度;进一步设计了一种块迭代矩阵求逆算法,从而避免了串行均衡各符号向量估计时的矩阵直接求逆造成的立方复杂度问题。与已有的OSDM接收方法相比,降低了时变多径的多普勒扩展分量对接收性能的影响,避免了均衡复杂度的增加,提高了OSDM传输系统对时频双选择衰落信道的适应性。

    基于双向通信协同定位辅助的单星定位方法

    公开(公告)号:CN106019346B

    公开(公告)日:2018-04-20

    申请号:CN201610517247.X

    申请日:2016-07-04

    Abstract: 本发明提出一种基于双向通信协同定位辅助的单星定位方法,分为单星定位模块和协同定位模块两个部分,单星定位模块位于卫星和地面探测器,主要完成地面探测器的单星定位解算以及地面探测器之间距离的求解,协同定位模块位于地面探测器,主要完成地面探测器之间的协同定位。将地面探测器所得到的自身定位坐标发送到定位卫星,定位卫星根据所需定位的地面探测器自身定位坐标按照一定的距离限制条件确定协同定位的地面探测器,并通过卫星计算得到的地面探测器和协同地面探测器之间的距离信息建立权重系数,并通过该系数融合各个协同地面探测器的单星定位结果从而减小卫星定轨误差对地面探测器定位误差的影响,并提高定位精度。

    基于Volterra滤波的双循环反馈模型的功放预失真方法

    公开(公告)号:CN102624338B

    公开(公告)日:2014-09-03

    申请号:CN201210071249.2

    申请日:2012-03-18

    Abstract: 本发明设计了一种基于Volterra滤波的双循环反馈模型的功放预失真方法,主要包括预失真粗参数矢量提取、误差调整和预失真器精参数矢量提取三个部分。预失真粗参数矢量提取采用一阶动态截断Volterra滤波结构,通过下变频输出和预失真器输出得预失真粗参数矢量;将预失真粗参数矢量导致的误差矢量按照平均准则进行动态调整;将调整后的误差矢量作为期望信号,结合基带输入信号利用一阶动态截断Volterra滤波结构解得预失真器精参数矢量;利用精参数矢量对粗参数矢量修正得到最终的预失真器参数矢量。本发明解决了现有预失真方法自适应收敛速度慢,预失真参数计算量大,实现复杂,在高速通信中无法有效补偿功率放大器的复杂的记忆效应等问题。

    一种基于深度学习的单目视觉深度估计方法

    公开(公告)号:CN112819876B

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202110185998.7

    申请日:2021-02-13

    Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的视觉深度估计的方法,通过在现有的深度学习深度估计的网络上添加注意力机制,使得深度学习网络重点关注注意力机制筛选出来的图像中的关键信息,以提高网络对视觉信息的理解能力,从而提高了深度估计的准确性以及深度场景还原的清晰度,在确定好图像的深度之后,可以以此为基础进行单目视觉定位以及三维重建。此方法在利用深度学习来进行单目视觉定位构图的过程中具有重要意义。

    基于OSG的战场威胁评估示警方法

    公开(公告)号:CN115035225A

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN202210629840.9

    申请日:2022-06-05

    Abstract: 本发明提出一种基于OSG的战场威胁评估示警方法,该方法基于OSG和OSGEARTH,通过对重点战场单位进行提前建模,对模型进行处理,并叠加在已经搭建好的虚拟地球上等手段实现小规模战场环境搭建,并通过地心延长线与模型求取交集,将每一个交集的结果存储于我方单位对应的对象中,并根据敌方单位数量的区别对范围内的战场单位进行差异化着色,从而实现示警的功能。该方法计算量小,复杂度低,通过实时采集敌方单位位置数据来对敌方单位的作战意图进行把控,并对我方主要单位进行示警,有着体量小,可观测性优良,即时性强等特点,能有效的把控战场局势,对指挥员的的决策起到辅助作用。

    基于分布式CSI的多测控站多星MIMO上行抗干扰方法

    公开(公告)号:CN113644952A

    公开(公告)日:2021-11-12

    申请号:CN202110502592.7

    申请日:2021-05-09

    Abstract: 本发明提出一种基于分布式CSI的多测控站多星MIMO上行抗干扰方法,首先构建多站多星MIMO上注模型,将地‑星上注系统中的通信总速率的优化问题转化为各个卫星上的速率的优化问题,然后通过凸优化理论推导得到预编码矩阵和反馈权重矩阵计算表达式,解决了多径干扰和各卫星间干扰所导致的通信速率低下的问题,提高系统的通信效率和抗干扰能力。本发明通过多站多星MIMO上下行链路模型,考虑在最坏情况下CSI的获取,推导完善了迭代中预编码矩阵的更新计算公式,实现基于分布式CSI的协同预编码抗干扰算法。选用分布式协同预编码方法,在通信环境极端恶劣导致信道状态信息获取艰难的情况下,可通过与通信范围内测控站的信息交互,保持较好的通信性能,提升了地‑星上注系统的稳定性。

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