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公开(公告)号：CN106597492A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201710066955.0
申请日：2017-02-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明适用于卫星导航领域，尤其涉及一种卫星导航接收机及其抗远近效应的方法和室内定位方法。卫星导航接收机包括依次相连的天线单元、射频单元、基带信号处理单元、控制与信息处理单元和人机交互单元，所述基带信号处理单元具有远近效应抑制单元，所述远近效应抑制单元包括信号重构模块、弱卫星信号跟踪模块和至少一个强卫星信号跟踪模块，强卫星信号跟踪模块包括第一自相关模块、第一互相关模块、第一减法器和第二减法器，弱卫星信号跟踪模块包括第二自相关模块、第二互相关模块、第三减法器和第四减法器。本发明能增强卫星导航接收机的抗远近效应能力。
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公开(公告)号：CN104570023B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201510035807.3
申请日：2015-01-23
Applicant: 桂林电子科技大学 , 深圳全航信息通信有限公司
IPC: G01S19/37
Abstract: 本发明公开一种基于北斗卫星信号转GPS模拟信号方法与系统，其通过接收北斗信号，经下变频、基带信号处理、电文解码、伪距提取实现北斗PVT解算；根据北斗接收机跟踪的码NCO，码相位，载波NCO和导航电文，生成GPS信号，包括C/A码、导航电文和载波，并在RTC控制下，完成GPS的扩频和载波调制，生成GPS中频信号；GPS中频信号经上变频模块变为射频模拟信号，该射频模拟信号可以通过电缆或天线发射出去给GPS接收机，完成GPS高精度PVT解算。本发明可以实现利用北斗卫星信号，实现现有GPS接收机的PVT解算，其PVT精度跟传统的北斗接收机PVT精度相当。
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公开(公告)号：CN104883249A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510333718.7
申请日：2015-06-16
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于无线通信的时间同步中继系统与方法，包括信号接收部分和信号发射部分两个部分。信号接收部分将天线接收到的信号经过射频前端单元的处理后下变频至中频，并通过AD转换器转换为数字中频信号，接下来对数字信号做载波解调和伪码解扩，然后把解调出的数据信息输出，同时根据接收信号中包含的时间信息输出秒脉冲信号；信号发射部分利用信号接收部分输出的秒脉冲信号驯服本地时钟的秒脉冲信号，并对信号接收部分解调出的数据信息重新编码和调制，DA转换器件将调制好的数字中频信号转换为模拟信号，经过上变频至射频信号通过天线发射出去。本发明不受周围障碍物，并能够实现非直视各终端之间的时间同步和数据传输。
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公开(公告)号：CN104035113A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410295547.9
申请日：2014-06-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S19/42
Abstract: 本发明公开一种基于伪距的多模GNSS接收机的可靠定位方法，多模GNSS接收机接收GNSS卫星信号，先得到GNSS卫星信号的伪距和导航电文；再将不同类型的伪距和导航电文统一到相同的时间和空间坐标上；后对经过坐标转换后的伪距和导航电文进行误差修正；当可见卫星的数目为4颗或4颗以上时，直接用实测的伪距完成接收机的定位解算；当可见卫星的数目为3颗或3颗以下时，先采用广义延拓插值对伪距进行外推，后再用外推出的伪距完成接收机的定位解算；3)当可见卫星的数目为5颗或超过5颗时，多模GNSS接收机还采用奇偶矢量法、扩展卡尔曼滤波法或无损卡尔曼滤波法来完成接收机自主完好性检测的过程。
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公开(公告)号：CN112731367B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202011506299.X
申请日：2020-12-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/58
Abstract: 本发明公开了基于涡旋电磁波的旋翼目标特征分析及提取方法，其特征是，包括如下步骤：S1建立涡旋电磁波对旋翼目标的回波数学模型；S2回波信号的特征分析；S3分别发射正负模态数的涡旋电磁波，计算回波信号中的总多普勒；S4和差运算；S5改变涡旋电磁波模态数，重复步骤S3、S4；S6整理微多普勒频率和旋转多普勒频率。这种方法能分离出微多普勒频率和旋转多普勒频率，对旋翼目标的探测和识别准确率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115942325A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211554365.X
申请日：2022-12-06
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W12/79 , G06F18/10 , H04L25/03 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种去信道特征的IEEE802.11a信号辐射源识别方法，包括如下步骤：1）采集待识别的IEEE802.11a设备信号；2）时域训练序列提取；3）训练LMS滤波器；4）信道均衡处理；5）训练神经网络；6）设备身份识别。这种方法具有抗干扰性强、识别率高、实现难度小的优点。
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公开(公告)号：CN111198358B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010031753.4
申请日：2020-01-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于相关检测的多旋翼无人机回波积累方法，包括如下步骤：S1、设定雷达检测场景的系统参数；S2、采集原始回波信号，记为y(t)；S3、根据系统参数建立旋翼回波表达式s(t)；S4、根据数据库中无人机参数及旋翼回波表达式s(t)，设立参考信号H(t)；S5、将H(t)与y(t)做相关函数处理，得到原始回波信号y(t)与参考信号H(t)的相关系数函数；S6、对相关系数函数做门限检测，记录检测到的峰值点；S7、根据相关函数中检测到的各峰值点的时间τ，在原始回波信号中找到各旋翼主瓣位置，以闪烁时间宽度ΔT为时长取出各旋翼主瓣，分别累加到时间τ最小峰值点所在的旋翼主瓣上，完成各旋翼回波的相干积累。本发明方法利用相关检测的方法，提高了回波信号的信噪比，增加了目标的检测概率。
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公开(公告)号：CN111126332B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201911405651.8
申请日：2019-12-31
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于轮廓特征的跳频信号分类方法，其特征是，包括如下步骤：1）得到二维时频矩阵；2）提取轮廓特征；3）图像预处理；4）训练、分类。这种方法以跳频信号在等高线图的轮廓作为图像特征，转化为图像识别的问题，再利用卷积神经网络CNN具有自主寻找特征的特点，将图像输入到CNN网路中，能实现跳频信号的识别，不需要进行人工提取参数作为特征向量，能够避免复杂的参数提取问题，在低信噪比时有较高的识别率。
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公开(公告)号：CN111639595B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202010473731.3
申请日：2020-05-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于权重不可知神经网络的无人机微动特征信号检测方法，其特征是，包括如下步骤：1）计算信号的循环谱；2）通过MATLAB处理得到循环谱等高图，并选择观测区域；3）训练权重不可知神经网络；4）利用训练好的权重不可知神经网络进行微动特征识别。这种方法有很好的抗干扰性，神经网络的结构更简单，计算量更小，对无人机微动特征信号识别的准确率更高。
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