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公开(公告)号：CN105429925A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510795557.3
申请日：2015-11-18
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: H04L27/2695 , H04B7/0854 , H04B7/0865 , H04L27/3854
Abstract: 本发明公开了一种基于快速独立分量分析的多天线OFDMA信号解码方法。本发明包括以下步骤：步骤1、根据快速独立分量分析算法对于输入信号的要求，建立信号模型；步骤2、在高斯噪声下对观测向量进行PCA白化；步骤3、不需要知道任何有关子载波的信息，将多个调制在OFDMA子载波用户信息进行分离；步骤4、子载波序列估计和OFDMA用户识别。本发明以Fast-ICA为基础对多天线OFDMA信号进行数学统计建模，并进行信道盲估计和解码，在不去除循环前缀的情况下增加了信号能量，提高了解码性能。该方法在接收端不需要定时，对OFDMA信号进行盲分离解码，解码性能好。
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公开(公告)号：CN114299559B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202111617415.X
申请日：2021-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本文公开了一种基于轻量级融合全局与局部特征网络的指静脉识别方法。1、构造数据集,并划分训练集和测试集；2、基于轻量级残差单元，设计轻量级融合全局与局部特征网络FGL‑MobileNet；3、设计基于融合全局与局部特征的FGL‑Net网络，包括基于改进残差网络的主干网络和全局特征与局部特征提取模块；4、设计网络损失函数；5、训练整个FGL‑MobileNet网络模型，直至迭代训练整个训练集若干次；6、将测试集图像输入训练好的FGL‑MobileNet网络模型中提取手指静脉特征并进行识别比对。本发明通过堆叠该单元搭建FGL‑MobileNet，使得网络能够快速有效的扩大指静脉特征的感受野从而获取更加丰富的指静脉细节特征，使得提取的指静脉特征更具区分力，同时网络参数量也得到大大降低。
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公开(公告)号：CN112565126B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202011345542.4
申请日：2020-11-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于接收机多维特征模数混合信号的调制识别方法。本发明利用该接收机输出的基带数据和频偏跟踪数据以及信号星座图，提取多维特征进行信号识别。其中待识别密集调制样式集合包括{AM，FM，BPSK，QPSK，2FSK}。通过设计模数混合信号全数字接收机实现混合信号的盲解调，直接对信号解调数据进行多维特征提取，可以在密集信号非理想解调情况下得到更为稳定的特征参数，且难度低易于实现。本发明通过提取出的星座点分布象限特征作为分类依据实现了调制方式识别。本发明具有复杂度低、识别率高、鲁棒性强等优点。且计算简单，复杂度低，整体性能有了较大的提升。
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公开(公告)号：CN110113278B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201910362765.2
申请日：2019-04-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于全数字接收机的调制方式识别方法。本发明包括以下步骤：步骤1、对接受设备收到的测控信号做FFT变换，估计载频以及3dB带宽；步骤2、利用估计得到的载频完成下变频、滤波和重采样；步骤3、对正交分解后的低频信号通过锁相环路跟踪频偏,利用频率跟踪曲线区分出FSK信号和AM_FM、MTONE_FM信号；步骤4、通过对包含有调制信息的频率跟踪曲线做FFT变换识别出AM_FM、MTONE_FM信号。本发明具有运算量简单，在硬件上容易实现。本发明能够对FSK信号以及复合调制的窄带FM信号在全数字接收机中进行准确地判断，识别正确率要比基于传统的信号瞬时频谱识别方法好。
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公开(公告)号：CN112733627A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011580283.3
申请日：2020-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于融合局部与全局特征网络的指静脉识别方法。本发明包括以下步骤：S1、构造训练数据集，采集若干个用户手指图像Ibasic，作为基础训练集，对基础训练集Ibasic进行扩充，经过归一化处理得到训练数据集Itrain；S2、设计基于融合局部与全局特征的指静脉特征提取网络；S3、设计网络损失函数；S4、训练整个模型，直至迭代训练整个训练集若干次；S5、将测试集图像输入训练好的模型中提取指静脉特征，采用欧式距离进行1∶1比对识别。本发明提取的指静脉特征对于放置手指姿态变化的鲁棒性更强，识别性能性能更高，充分说明了本发明的有效性，进一步提升了指静脉识别技术在现实环境下的应用性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112699804A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011632392.5
申请日：2020-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力和局部特征的密集场景牛身份识别方法。本发明在深度学习技术的基础上在牛群密集场景的基础上设计了CGL模块、空间信息增强SEM模块使提取到的特征作为牛识别依据时更具有鲁棒性。同时为了解决强遮挡场景，设计了GLR模块寻找局部特征之间相关性，用局部特征之间相关性去表征一头牛。本发明提出了一种基于注意力和局部特征的密集场景牛身份识别方法，能有效解决在牛群密集场景下的牛身份识别问题，在复杂场景下的1:1比对识别能获得优异的识别性能。
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公开(公告)号：CN112488936A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011350846.X
申请日：2020-11-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的手指静脉模糊图像去模糊的方法。本发明利用近邻二值汉明损失约束的26层深度网络生成器还原出清晰图像。首先提出多尺度窗口交替迭代卷积散焦、均值模糊核的方式来制作多态模糊训练集。然后提出用NBP汉明损失作为局部纹理损失，利用提取的局部纹理特征来指导生成器生成高保真度手指静脉图像。再提出步长为1的卷积模式保留更多静脉纹理特征信息量，同时利用26层深度网络结构来增强生成器的学习能力，充分学习纹理信息还原静脉纹理清晰的静脉图像。最后在26层深度网络生成器的残差模块两侧添加残差跳跃连接以防止训练模型退化和过拟合。本发明具有更好的效果，还原图像的静脉纹理更清晰，质量更高。
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公开(公告)号：CN111343116A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010114399.1
申请日：2020-02-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本发明公开了一种密集信号环境下基于星座轨迹图的调制识别方法。本发明步骤：步骤1、将接收到的采样信号经过下变频低通滤波后输入高阶幅相信号盲数字接收机进行解调，得到解调信号星座图；步骤2、对各信号星座点幅值进行归一化，从归一化后的星座点幅值|xk(n)|提取得到幅值分布曲线Dk(n)和幅值曲率分布曲线Ck(n)；步骤3、从步骤2的数据中提取相关特征参数P和V1,k,k＝1,...,5，并设置对应的参数门限；步骤4、根据各信号特征参数P和V1,k,k＝1,...,5的不同对信号进行区分。本发明复杂度低、易于实现且在低信噪比下具有更好的识别性能。
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公开(公告)号：CN111222479A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010029072.4
申请日：2020-01-12
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合等价模式的自适应半径LBP特征层融合识别方法。本发明首先利用CLAHE算法增强指纹结构突出其纹理；之后分别对单幅图像中的指纹和指静脉信息进行分离，分别提取指纹和指静脉细线特征；利用细线距离顺序统计量进行指纹和指静脉细线的匹配；其次提出结合等价模式的自适应半径LBP特征，根据图像不同区域纹理尺寸，自适应调整LBP算子的半径，并结合等价模式进行降维；最后将独立提取的指纹和指静脉特征向量进行直方图融合，形成特征层融合新特征，并利用SVM多类分类器对融合后的新特征进行训练，构成完整的单幅近红外手指图像指纹指静脉特征层融合识别模型。本发明相比于量化层在针对低质量手指具有更好的识别性能，且相比于单一模态识别算法有提升。
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公开(公告)号：CN110502996A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910660502.X
申请日：2019-07-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向模糊指静脉图像的动态识别方法。为了判断指静脉图像是否模糊，首先提出了一种基于图像金字塔模型的图像模糊度检测方法。再提出一种基于模糊程度分类的动态NiBlack分割算法，根据不同的模糊程度，采用不同的计算阈值。最后根据不同识别模式设置动态识别阈值。实验表明，本发明提出的面向模糊指静脉图像的动态识别算法，在判断图像模糊度的准确性上有着较大提高。且在特征提取时，采用了动态计算参数，使得特征提取更为准确。最后在识别过程中，采用了动态的识别阈值，有效提升了系统整体识别率。说明本方法是一种高效简便的针对模糊指静脉图像的识别方法。
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