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公开(公告)号：CN113328967B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110425322.0
申请日：2021-04-20
Applicant: 北京邮电大学 , 河北神舟卫星通信股份有限公司
Abstract: 本发明公开了星地通信测距一体化波形设计及信号处理方法，涉及星地通信测距领域；具体包括：针对地面站与目标卫星进行通信，同时产生通信波形和测距波形；目标卫星将两波形叠加，产生一体化波形S(t)发送，到达接收端后进行采样和匹配滤波，时延估计和时间同步；然后从同步后信号头部截取出CP序列，逐位和本地存储的CP序列进行相关运算计算多普勒频移进行频偏补偿，完成时频同步，并对时频同步信号进行信道估计，消除信道响应后的信号减去本地存储的CP序列得到通信波形，实现对一体化波形的分离，利用分离出来的通信波形得到通信数据；同时地面站利用时延估计值对目标卫星进行距离解算。本发明使用同一套收发设备，保证有效通信的同时提升频谱利用率。
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公开(公告)号：CN114565077A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210126012.3
申请日：2022-02-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种面向功率放大器的深度神经网络泛化性建模方法，属于无线通信技术领域；首先，采集不同带宽和功率水平的数据，并调制到具有K个子载波的OFDM系统上生成OFDM信号，经过采样得到采样信号，并基于云边协同上传至云端；然后，对各OFDM信号的相应带宽和功率水平进行one‑hot编码，并通过全连接神经网络层，标记输出为各自的编码向量；基于此构建DNN模型；并利用采集的不同带宽和功率水平的数据，对DNN模型进行训练，实现基于多种状态数据的泛化性建模；本发明实现了对多组带宽、功率水平的功率放大器信号进行建模，避免了当存在不同带宽、功率条件的OFDM信号时需要针对性的逐一训练网络模型的问题，减少了需要建模的数量，大大提高了建模效率。
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公开(公告)号：CN112787601B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202011584522.2
申请日：2020-12-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H03F1/32
Abstract: 本发明为一种面向百兆赫兹信号带宽功放的高效预失真方法，属于无线通信技术领域。本发明的预失真方法只对功率放大器(PA)的部分输出信号进行线性化补偿，采用多相DPD(数字预失真)结构；本发明在数字预失真系统中增加智能信号处理模块，智能信号处理模块根据要补偿的DPD线性化带宽设置半带滤波器个数，结合源信号参数计算ADC(模数转化)欠采样因子和多相DPD分支数目，并对欠采样信号和DPD的输出信号做相关性计算获取时延，以保证参数训练时两个数据信号对齐。本发明可同时联动降低DPD数据吞吐量和反馈回路采样带宽，实现灵活设置DPD数据吞吐量，节约DPD的硬件实现成本。
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公开(公告)号：CN107395299B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201710535011.3
申请日：2017-07-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/345 , H04W24/02
Abstract: 本发明公开了一种450MHz频段卫星气象业务与铁路列调系统的干扰分析方法，属于移动性场景与低轨卫星的干扰分析领域。本发明使用了实际应用中Argos系统以及铁路列调系统的参数，结合不同系统、不同业务中ITU提供的天线方向图和Argos系统中气象卫星轨道运行规律，分析了四种干扰情况，通过动态分析不同情况下的干扰，选择动态的信道传播模型与系统动态干扰门限值，使用最小二乘法校正四种干扰情况中的传播路径损耗，并以此分析低轨卫星与地面移动系统之间是否存在干扰。本发明的干扰分析方法反应了实际链路的性能，提高了干扰分析的准确性，给出了统一的干扰分析形式，适用范围更广。
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公开(公告)号：CN112020084A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010706864.0
申请日：2020-07-21
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种卫星场景下两步随机接入信道设计及信号检测方法，属于无线通信领域。首先每个用户生成包括前导码和有效载荷的随机接入消息msgA，当用户选择了一个前导码进行发送时，确定该用户对应的有效载荷及DMRS映射的时频位置，实现该用户前导码与对应数据部分之间的一一映射。多个用户向卫星发起上行接入，发送消息msgA给卫星端，发送端采用功率域非正交多址接入，采用功率分配算法为每个用户分配不同的功率。卫星接收端按照功率从大到小的顺序对各用户进行逐个检测，直至每个用户的msgA数据均检测完毕。卫星根据得到的信息，生成消息msgB发送给对应用户并检测接入情况。本发明保证了多用户同时发起两步随机接入时，随机接入信号的正确检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108520190B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201810265033.7
申请日：2018-03-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K7/10
Abstract: 本发明提出一种基于Hash函数的RFID读卡器时隙分组或映射多目标标签的识别方法，包括：根据未识别的标签数量来判断所采用的标签识别过程；一种是构造Hash函数进行标签识别；另一种是对标签进行分组，再对每组标签随机分配时隙进行标签识别；读卡器根据识别结果，当有剩余未识别的标签时，根据未识别的标签数量和帧长，继续进行识别。本发明就物联网射频识别系统标签碰撞问题出发，通过判断标签数量的方式，用Hash函数进行映射或进行分组的方法对现有的通信机制下的TCS算法进行了改进，优化了标签识别过程，提高了系统的吞吐量，降低了系统的标签碰撞率。
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公开(公告)号：CN111416654A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010182499.8
申请日：2020-03-16
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于硬件加速的卫星虚拟化信关站传输架构，属于通信信号处理领域。该架构包括射频单元和信关站；信关站包括时钟同步单元，通用处理平台和硬件加速平台；时钟同步单元分别连接通用处理平台和硬件加速平台；通用处理平台和硬件加速平台之间通过PCIe高速接口连通；通用处理平台与射频单元连接。PCIe高速接口包括XDMA，MM2S AXIDMA和S2MM AXIDMA。搭建完逻辑电路后，XDMA将中断映射为MSI或者Legacy中断，数据经由XDMA传输到硬件加速平台缓存；若MM2S AXIDMA产生中断，从硬件加速平台读出数据，将数据传入内部进行处理；若S2MM AXIDMA再次产生中断，S2MM AXIDMA通过PCIe高速接口将数据传入DDR3内存中。XDMA从DDR3内存中读出数据送回通用处理平台，传输给射频单元。本发明提高了处理能力及实时性。
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公开(公告)号：CN110266623B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201910487070.7
申请日：2019-06-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于5G的低轨卫星通信系统载波同步方法，属于通信技术领域。首先对当前周期，地面终端通过滤波器接收卫星发出的主同步信号，经过采样量化为PSS时域信号并存储。然后滤波器接收下一个周期的主同步信号并采样量化为时域信号，结合上一个周期的时域信号，进行频偏变化率估计，再通过Kalman Filter 1进行估计优化。将当前周期的主同步信号进行频偏估计，得到频偏值，结合该主同步信号的频偏变化率估计值，通过Kalman Filter 2进行估计优化。最后利用当前周期频偏变化率的最优估计值和频偏的最优估计值，对数据信号进行频偏补偿，实现载波同步，输出载波同步后的数字信号。本发明提高了估计精度和载波同步策略的稳健性，可以应用于低信噪比的环境中。
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公开(公告)号：CN108718443B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201810437466.6
申请日：2018-05-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W4/38 , H04W4/80 , H04W4/02 , H04W4/30 , H04W64/00 , H04W84/18 , H04B5/00 , G08C17/02 , E21F17/18 , H04W52/02
Abstract: 本发明提出一种矿山环境下的基于RFID数据采集以及对设备定位的方法。本发明包括：在矿山环境下布置无线传感器节点网络；通过RFID标签定位每个矿山设备以及无线传感器网络中的传感器节点的映射坐标；小功率读写器收集识别范围内的传感器节点的数据，然后将数据与设备位置信息一并写入RFID标签的数据域中，最后RFID标签将数据域的数据转发至大功率RFID读写器，并传输到后台数据中心进行分析，来实现目标的定位以及监测设备故障。本发明通过RFID技术与WSN技术进行数据联合存储与转发，提高了数据采集的稳定性和可靠性；不同功率的读写器的使用，达到了节省能耗的目的。
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公开(公告)号：CN110988985A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911310605.X
申请日：2019-12-18
Applicant: 北京邮电大学 , 禁核试北京国家数据中心
Abstract: 本发明公开了基于波形特征的地震信号检测方法，涉及地震信号处理领域。首先选取台阵收集的历史事件中的地震信号和噪声信号作为数据集，提取每条信号中的幅值特征α，比值特征ρ，特定频段能量均值特征γ并进行归一化以及能量和特征λ并进行归一化。然后将所有的地震信号和噪声信号划分为训练样本和测试样本，将训练样本中所有地震信号的各特征参数分部组成相应矩阵，并带入高斯函数，利用梯度下降法优化，得到各特征对应的最优超参数，计算各特征高斯过程的后验均值和协方差，得到四个特征模型。利用验证后的特征模型，用贝叶斯的思想预测新的事件发生的概率，根据事件发生概率的大小来判断是否为地震事件；本发明提升正确检测率，适用性更强。
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