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公开(公告)号：CN109586728B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201811509899.4
申请日：2018-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 基于稀疏贝叶斯的调制宽带转换器框架下信号盲重构方法，它用于压缩感知信号的重构技术领域。本发明解决了现有调制宽带转换器框架下的重构方法在信号含有噪声时的重构性能差的问题。本发明首先将输入稀疏信号与伪随机序列相乘，接着对相乘得到的信号进行低速采样和滤波操作，然后构建观测矩阵，将信号表示成压缩感知的表示形式，在恢复时，采用稀疏贝叶斯方法对信号进行估计，通过EM算法迭代求得输入稀疏信号的方差γ，完成稀疏信号的重构；在信号信噪比同为‑15dB的情况下，与现有方法相比，本发明的重构方法可以将稳态均方误差值降低75％以上，有效提升了重构性能。本发明可以应用于压缩感知信号的重构领域。
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公开(公告)号：CN110138479B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201910477917.3
申请日：2019-06-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B17/382 , G06K9/62
Abstract: 极低信噪比环境下基于字典学习的频谱感知方法，本发明涉及认知无线电中的频谱感知方法。本发明的目的是为了解决现有方法在极低信噪比环境下频谱感知准确率低的问题。过程为：一、建立频谱感知二元假设模型；二、组成字典学习的训练集；三、训练字典；四、计算频谱感知信号与训练后的字典每一列的內积，并找出内积中最大值的位置；五、更新索引集及原子集合，利用最小二乘法求得最大分量；六、对得到的最大分量平方计算得到最大分量对应的能量；七、根据虚警概率公式计算感知门限；八、把得到的最大分量对应的能量和门限进行对比，判断信号是否存在，如果能量大于门限则信号存在，否则信号不存在。本发明用于认知无线电中的频谱感知领域。
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公开(公告)号：CN112333718A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011223563.9
申请日：2020-11-05
IPC: H04W16/14
Abstract: 一种基于欠采样信号的频率和到达角联合估计方法，属于认知无线电中的多参数联合估计技术领域。本发明针对现有调制宽带转换器欠采样结构复杂度高的问题。首先构建欠采样结构，通过感知器采集原始信号，模数转换器对感知器传递的信号和时延τ后的信号进行欠采样后传递至低通滤波器，低通滤波器输出欠采样数据；对原始信号进行傅里叶变换得到变换后时域信号；模数转换器对传递的数据进行低速采样，并转换为频谱输出；低通滤波器对所述频谱进行处理，并变换到时域，得到欠采样数据信号；结合利用最小二乘法计算得到的传播矩阵对欠采样数据信号进行处理，计算得到欠采样信号的频率和到达角。本发明大大减少了硬件复杂度。
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公开(公告)号：CN109004996B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201810917687.3
申请日：2018-08-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/382
Abstract: 本发明提供基于多正弦窗功率谱峰值的信号检测方法，属于认知无线电技术领域。本发明首先根据带宽和中心频率确定信号采样频率，按照采样频率对信号进行采样接收；然后利用多正弦窗对接收信号进行功率谱估计，并计算接收信号的功率谱峰值；之后再设定虚警概率，采用纽曼皮尔逊准则计算信号检测门限；最后把功率谱峰值和检测门限进行比较，如果功率谱峰值大于检测门限则信号存在，否则信号不存在。本发明解决了现有信号检测技术存在计算复杂度高、信号检测性能不高的问题。本发明可用于认知无线电中的信号检测。
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公开(公告)号：CN107102292B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201710464010.4
申请日：2017-06-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 一种基于贝叶斯方法的目标方位跟踪方法，属于阵列信号处理领域。解决了低信噪比情况下，基于空间类DOA跟踪方法精度差，以及粒子滤波DOA跟踪方法需要的已知条件过多的问题。在本发明利用泰勒展开公式，将角度慢变模式下的DOA跟踪建模为一个动态模型，并基于贝叶斯理论，将角度的跟踪转化为概率模型中的参数估计问题，根据前一时刻的信号到达角度、信号功率和噪声功率的估计值，以及当前时刻的观测值，利用EM算法，对前一时刻的信息进行校正，进而实现对信号到达角度的追踪。本发明主要用于对目标方位进行跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110138476A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910430447.5
申请日：2019-05-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明提供基于稀疏表示最大分量的频谱感知方法，属于认知无线电中的频谱感知技术领域。本发明首先采用OMP算法第一次迭代，得到稀疏表示的最大分量，对最大分量进行平方操作得到检验统计量；然后，根据要求设定虚警概率，按照设定的虚警概率计算感知门限，最后把得到的检验统计量和感知门限进行比较得到频谱感知结果。本发明解决了现有频谱感知技术在实际应用时，低信噪比情况下频谱感知性能低的缺点。本发明可用于认知无线电中的频谱感知。
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公开(公告)号：CN106411795B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201610933561.6
申请日：2016-10-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 一种非重构框架下的信号估计方法，属于认知无线电参数识别和估计领域。为了解决现有采用重构算法恢复信号时，存在重构速度慢，准确性差的问题。估计方法包括：建立采样信号循环谱向量和采样信号循环自相关向量rx的联系；建立采样信号压缩测量值自相关向量rz和采样信号循环自相关向量rx的联系；建立采样信号压缩测量值自相关向量rz和采样信号循环谱向量的关系；删除采样信号循环谱向量中的冗余元素，获得简化后的采样信号循环谱向量利用采样信号压缩测量值自相关向量rz和基于块稀疏的正交匹配追踪算法，对简化后的采样信号循环谱向量进行重构，获得原始信号循环谱；根据原始信号循环谱提取原始信号的参数信息。主要用于提取信号参数信息。
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公开(公告)号：CN110011745A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910300728.9
申请日：2019-04-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 基于DPMM的宽带频谱感知中信号个数的估计方法，它属于宽带频谱感知技术领域。本发明解决了利用现有方法对接收信号中信号个数估计的准确率低的问题。本发明通过选取信号的循环谱作为特征，恢复信号的循环谱，以提高宽带频谱感知方法的抗噪声性能；将提取出的循环谱建模成高斯混合模型进行信号和噪声二分类，去噪后保留下来信号元素，并对保留下来的信号进行聚类，根据计算出的最大概率，估计出接收信号中信号的个数。在信噪比为-4dB的情况下，采用本发明方法可以将信号个数估计的准确率提高30％左右，而且本发明方法的抗噪性能更优。本发明可以应用于宽带频谱感知技术领域。
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公开(公告)号：CN106772223B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201611109952.2
申请日：2016-12-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 一种基于逻辑回归的单比特空间谱估计方法，涉及阵列信号处理中的空间谱估计领域和人工智能中的逻辑回归领域。解决了在单比特极端量化和超大规模天线阵情形，传统空间谱估计算法不仅计算量很大，而且精度较差的问题。本发明方法中首先对单比特接收数据进行建模获得样本模型，并将观测模型转化到实数域以便于后续处理。建模之后，将空间谱看成线性分类器的系数，将流型矩阵看成输入的样本，将阵列观测输出作为输入样本对应的输出，这样就把空间谱估计转化为一个线性分类问题。在本发明算法的最后，采用逻辑回归算法对该线性分类问题进行求解，得到的分类系数及对应于阵列输入信号产生的空间谱。本发明主要用于空间谱的估计。
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公开(公告)号：CN109004996A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810917687.3
申请日：2018-08-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/382
CPC classification number: H04B17/382 , H04B17/309
Abstract: 本发明提供基于多正弦窗功率谱峰值的信号检测方法，属于认知无线电技术领域。本发明首先根据带宽和中心频率确定信号采样频率，按照采样频率对信号进行采样接收；然后利用多正弦窗对接收信号进行功率谱估计，并计算接收信号的功率谱峰值；之后再设定虚警概率，采用纽曼皮尔逊准则计算信号检测门限；最后把功率谱峰值和检测门限进行比较，如果功率谱峰值大于检测门限则信号存在，否则信号不存在。本发明解决了现有信号检测技术存在计算复杂度高、信号检测性能不高的问题。本发明可用于认知无线电中的信号检测。
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