一种微弱信号检测方法、终端和计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN112200037A

    公开(公告)日:2021-01-08

    申请号:CN202011049325.0

    申请日:2020-09-29

    Abstract: 本发明涉及一种微弱信号检测方法,包括以下步骤:对信号序列进行滑窗,每滑动一次窗口得到一个信号检测区间;分别统计信号检测区间的相对能量与拐点计数;计算统计得到的相对能量与拐点计数的比值;将获得的比值与设定的检测阈值进行比较,当比值大于设定的检测阈值时,表示信号序列中检出目标信号。本发明还涉及一种终端和计算机可读存储介质。本发明可以用极低运算量、极少存储空间、极低硬件成本实现极强微弱信号检出能力。

    一种车辆声音信号特征提取方法

    公开(公告)号:CN111261189A

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN202010252702.4

    申请日:2020-04-02

    Abstract: 本发明涉及一种车辆声音信号特征提取方法,包括:对车辆声音信号进行预处理,同时提取基频;作快速傅里叶变换,计算出信号能量谱;将声音信号基频与梅尔三角滤波器组的中心频率进行组合,得到基频自适应三角滤波器组;将信号能量谱通过基频自适应三角滤波器组,得到基频自适应梅尔能量谱;对基频自适应的梅尔能量谱进行倒谱分析,得到基频自适应梅尔倒谱系数;对基频自适应梅尔倒谱系数的每一维分量进行加权,得到最终的车辆声音信号特征。本发明降低了同种车型声音信号特征间的区分度,增大了不同车型声音信号特征之间的差别,从而提高声音信号特征的抗噪能力以及在野外环境下的鲁棒性。

    无人机通信安全的控制方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN110855342A

    公开(公告)日:2020-02-28

    申请号:CN201911035322.9

    申请日:2019-10-29

    Abstract: 本申请涉及一种无人机通信安全的控制方法、装置、电子设备及存储介质,该方法基于无人机的飞行轨迹限制条件,发射功率限制条件,合法用户位置,以及非法用户位置确定第一非凸问题模型;根据最坏情况下平均保密速率函数将第一非凸问题模型转化为第二非凸问题模型;基于第二非凸问题模型确定基于当前飞行轨迹的功率子问题模型和基于当前发射功率的飞行轨迹子问题模型;基于功率子问题模型和飞行轨迹子问题模型确定无人机的目标发射功率和目标飞行轨迹。该方法考虑到无人机保密通信系统中用户位置的不确切性,通过优化无人机在给定飞行时间内的飞行轨迹和发射功率得到合法用户在最坏情况下的最大平均保密速率,如此,可以有效保障信息的安全传输。

    无人机属性数据的确定方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN110673481A

    公开(公告)日:2020-01-10

    申请号:CN201910953419.1

    申请日:2019-10-09

    Abstract: 本申请涉及无人机属性数据的确定方法、装置、电子设备及存储介质,该方法基于飞行速度范围,飞行高度范围,无人机的波束宽度、覆盖条件和子时间段的数据传输速率建立非凸问题模型,将非凸问题模型转换成多个基于目标时间的凸问题模型,从而确定无人机的飞行轨迹和波束宽度。本申请提供的无人机属性数据的确定方法,可以在无人机的飞行速度、高度、天线波束宽度受限的条件下,通过调整无人机的飞行轨迹和天线波束宽度,最小化无人机传输任务的完成时间。

    航空超导全张量磁补偿系数的获取方法、终端及存储介质

    公开(公告)号:CN110133544A

    公开(公告)日:2019-08-16

    申请号:CN201910399862.9

    申请日:2019-05-14

    Abstract: 本发明提供一种航空超导全张量磁补偿系数的获取方法、终端及存储介质,所述获取方法包括:基于动态测量数据获取平面梯度计关于涡流干扰的磁补偿系数近似值,并以此获取平面梯度计关于涡流干扰的磁补偿系数取值约束范围;在飞行器携带置于其内的航空超导全张量磁梯度测量系统进行高空机动飞行时,获取航空超导全张量磁梯度测量系统输出的磁梯度测量值及三轴磁场分量测量值;以平面梯度计关于涡流干扰的磁补偿系数取值约束范围作为约束条件,并将磁梯度测量值及三轴磁场分量测量值代入具有约束条件的磁补偿模型中,从而获取航空超导全张量磁补偿系数的最优值。通过本发明解决了现有方法无法获取航空超导全张量磁补偿系数最优解的问题。

    面向高可靠低时延无线传感器网络的优化算法

    公开(公告)号:CN109890040A

    公开(公告)日:2019-06-14

    申请号:CN201910182049.6

    申请日:2019-03-11

    Abstract: 本发明涉及一种面向高可靠低时延无线传感器网络的优化算法,包括建立关于无线传感器网络节点的染色体及其种群;构建对应的数据矩阵并获取改进数据矩阵;利用主成分分析法分解该改进数据矩阵并转化为映射数据矩阵;利用遗传算法对映射数据矩阵对应的染色体种群进行优化计算,并产生更新的染色体种群;最后构建该更新染色体种群的最小模式集合,并将其作为该染色体种群的优化收敛条件,直到所述更新染色体种群的最小模式集合满足优化收敛条件。本发明考虑传感器节点的能量特性、连通特性和可靠特性,综合运用主成分分析法和遗传算法的优点降低优化迭代次数和提高算法计算效率,有助于降低高可靠低时延无线传感器网络中优化调度的计算复杂度。

    分簇路由算法
    80.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109831811A

    公开(公告)日:2019-05-31

    申请号:CN201910243147.6

    申请日:2019-03-28

    Abstract: 本发明涉及一种分簇路由算法,包括以下步骤:由基站计算全网节点的簇首节点比例与分簇半径,以及全网节点平均剩余能量,并将计算获取的簇首节点比例、分簇半径以及全网节点平均剩余能量广播给所有节点;各节点根据接收到的簇首节点比例、分簇半径以及全网节点平均剩余能量,计算各自的簇首节点选举阈值,并将该簇首节点选举阈值与该节点产生的随机数比对,随机数大于该簇首节点选举阈值的节点成为候选节点;候选节点在第一时间阈值内未接收到其他候选节点的有效成簇信息时,被选举为簇首节点,并向基站和所有节点广播成簇信息。上述分簇路由算法在簇首节点选举过程中考虑节点能量状况与节点间距离,稳定簇首节点数量,均衡簇首节点分布。

Patent Agency Ranking