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公开(公告)号：CN110048977B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201910190935.3
申请日：2019-03-14
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本发明属于无线通信信号处理技术领域，特别涉及一种基于灰度共生矩阵纹理特征检测的短波信号体制识别方法及装置，该方法包含：获取目标短波信号中用于反映信号谱图纹理特征的灰度共生矩阵；提取灰度共生矩阵统计特征，并依据该统计特征及预先设置的各信号调制类型下的判决门限，识别出目标短波信号的调制体制。本发明结合灰度共生矩阵的统计特征分析短波谱图纹理特征，进行调制识别；在灰度谱图基础上进行特征提取和调制分类，对实际信号进行调制类型识别结果；解决现有技术中短波信号识别准确率低、计算复杂、计算量大等问题，在短波信号调制自动识别中具有可行性，对于无线通信中短波信号识别技术具有重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN109361631B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201811196285.5
申请日：2018-10-15
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于OFDM水声通信技术领域，特别涉及一种稀疏度未知的水声正交频分复用信道估计方法及装置，该方法包含：构建正交频分复用OFDM信号通过水声信道后的信号模型，其中，正交频分复用OFDM信号包含同步段的同步信号和OFDM数据段的码元，每个码元中包含循环前缀和符号数据；通过分数阶傅里叶变换对同步段正交频分复用OFDM信号进行处理，获取信道稀疏度估计值；通过正交匹配追踪对水声OFDM稀疏信道进行重构，获取解调信号并输出。本发明信道估计方案更加实用，在稀疏度未知的情况下，通过试验验证，性能优于传统的稀疏度自适应方案，可以获得更精确的信道估计，从而获得更好的解调性能，保证通信稳健，性能稳定、运行高效，具有较强实际应用价值和发展前景。
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公开(公告)号：CN109150340B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201810848894.8
申请日：2018-07-28
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04B17/382 , H04W12/06
Abstract: 本发明涉及一种相位预测误差指纹特征提取方法及基于该特征的用户身份检测方法和辐射源识别校正方法，该校正方法包含：对突发数据中每个时隙的接收信号进行参数估计；获取突发数据中每个时隙的相位预测误差；汇总设定时间段内的多个时隙的相位预测误差，得到相位预测误差向量；依据升序误差向量绘制曲线，获取检测门限，对相邻时隙的用户身份进行检测；以用户身份检测结果作为先验信息，对辐射源原有识别结果进行校正，获取该辐射源最终识别结果。本发明提出以相邻时隙在载波相位上的连续性作为指纹特征，利用该特征判断相邻时隙用户身份是否相同并以此作为先验信息，对原有识别结果进行校正，识别率得到有效提升，具有较强的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN111953380A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010627343.6
申请日：2020-07-02
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04B1/7073 , H04B1/7087
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，特别涉及一种基于范数拟合的非周期长码直扩信号时延估计方法及系统，对接收信号进行载波同步和定时同步，获取非周期长码直扩CDMA基带波形；将长码直扩信号建模为含缺失观测的短码直扩信号，依据信息码码元宽度将基带波形重排为缺失数据矩阵，并获取缺失数据矩阵的F范数曲线；设定等效周期，将缺失数据矩阵表示为元胞矩阵的循环重复表示，并依据元胞矩阵和筛查矩阵，获取用户信号F范数曲线平方模板；将多用户信号F范数曲线建模为模板曲线的循环卷积，并利用最小二乘对模型求解，获取各用户失步时间参数。本发明可实现非合作接收条件下对大容量异步NPLC-DSSS-CDMA系统时延估计，在保证良好估计精度同时，有效降低系统运行复杂度。
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公开(公告)号：CN110059555A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910190946.1
申请日：2019-03-14
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明属于无线通信信号处理技术领域，特别涉及一种基于多分辨谱图分水岭图像分割及决策树的信号调制分类识别方法及装置，该方法包含：对目标信号进行多分辨率分析，并提取各分辨率下时频谱图多个退水程度下的投影特征，获取二值投影图像；对调制特征进行建模及量化，建立逐层决策机制，依据二值投影图像是否符合决策要求进行信号调制分类。本发明对目标信号进行基于多分辨谱图多层退水投影并对不同的调制特征进行建模以及量化，建立逐层决策机制，进行待检测信号的调制类别的匹配判决目的。通过仿真分析多个信号的分类实例表明，不仅能够快速对信号进行调制类别的识别，并且大大降低了虚警率，满足实际需求，具有很好的工程实现价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110048982A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910272046.1
申请日：2019-04-04
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明属于通信信号处理技术领域，特别涉及一种不同符号速率的成对载波多址信号的盲分离方法及装置，该方法包含：根据接收到的成对载波多址混合信号，搭建不同符号速率的信号分离模型；针对接收到的混合信号序列，根据信号分离模型估计出混合信号序列的符号序列。本发明根据PCMA信号当前时刻的采样点搭建符号速率不同的PCMA信号模型；通过对当前时刻，输入符号对状态的更新过程经行分析，分类计算输入符号对的先验概率，依据概率实现了符号速率不同PCMA信号的高效分离；在保证分离性能的前提下，能大大降低分离过程的复杂度，能够更好的应用到高阶PCMA信号的分离问题上，性能稳定、运行高效，具有较强的实际应用价值和发展前景。
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公开(公告)号：CN109918182A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910063111.X
申请日：2019-01-23
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及任务调度技术领域，公开虚拟化技术下的多GPU任务调度方法，包括以下步骤：步骤1：构建应用的DAG图，所述DAG图包括多个任务节点；步骤2：利用拓扑排序的方式对DAG图进行分层；步骤3：通过任务节点的优先级对DAG图中每一层的任务节点进行排序；步骤4：计算目标任务节点在处理器上的预测最早完成时间，将任务节点映射到预测最早完成目标任务的GPU处理器上；步骤5：通过预测最早完成任务时间最短的GPU处理器对任务进行调度。本发明提高了任务调度效率。
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公开(公告)号：CN109344772A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811159919.X
申请日：2018-09-30
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于无线电信号识别技术领域，特别涉及一种基于谱图和深度卷积网络的超短波特定信号侦察方法，包含：对样本库中特定信号进行短时傅里叶变换，获取信号时频图谱，其中，特定信号为信号传输数据帧结构中包含帧同步码的信号；使用时频图谱对深度卷积神经网络模型进行训练，训练过程中通过特征金字塔利用不同尺度的特征图预测位置目标；利用训练后的深度卷积神经网络模型对超短波通信中特定信号进行目标检测识别。本发明解决现有方法中在低信噪比和信道强干扰情况下检测和识别效率欠佳等情形，实现了超短波特定信号检测、时频定位和分类识别，提高信号识别率，性能稳健、运行高效，为后续该领域的相关研究提供了思路，具有较强的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN109150340A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810848894.8
申请日：2018-07-28
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: H04B17/382 , H04W12/06
CPC classification number: H04B17/382 , H04W12/06
Abstract: 本发明涉及一种相位预测误差指纹特征提取方法及基于该特征的用户身份检测方法和辐射源识别校正方法，该校正方法包含：对突发数据中每个时隙的接收信号进行参数估计；获取突发数据中每个时隙的相位预测误差；汇总设定时间段内的多个时隙的相位预测误差，得到相位预测误差向量；依据升序误差向量绘制曲线，获取检测门限，对相邻时隙的用户身份进行检测；以用户身份检测结果作为先验信息，对辐射源原有识别结果进行校正，获取该辐射源最终识别结果。本发明提出以相邻时隙在载波相位上的连续性作为指纹特征，利用该特征判断相邻时隙用户身份是否相同并以此作为先验信息，对原有识别结果进行校正，识别率得到有效提升，具有较强的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN109213587B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201811063152.0
申请日：2018-09-12
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明涉及并行计算技术领域，尤其涉及GPU平台下的多Stream并行DAG图任务映射策略。本发明的GPU平台下的多Stream并行DAG图任务映射策略，包括：根据应用任务的数据流向将应用任务抽象成一个DAG图，并对DAG图中的节点和有向边的属性进行赋值；根据DAG图中的节点与节点之间的数据依赖关系，将DAG图实现并行；将并行的DAG图映射到不同粒度的GPU编程模型中。本发明GPU平台下的多Stream并行DAG任务映射策略实现了CPU+GPU异构平台上的单DAG图的任务映射，将节点的依赖关系与GPU并行能力相结合，有效的提升了CPU+GPU异构平台的执行效率。
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