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公开(公告)号：CN109697288B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201811589849.1
申请日：2018-12-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的实例对齐方法，属于信息融合及Web挖掘技术领域。本发明包括如下步骤：构建实例语料集；构建实例对集合；对实例对集合进行预处理；基于段落向量模型Doc2vec和词向量模型Word2vec生成实例对的特征向量；基于训练集实例对训练双向长短期记忆‑卷积神经网络模型；利用经过训练的双向长短期记忆‑卷积神经网络模型对测试集实例对进行实例对齐判别，输出实例对齐结果。本发明将实例对齐问题转换为分类问题，通过双向长短期记忆‑卷积神经网络模型判别实例对齐，提高了实例对齐的识别性能，在信息检索、问答系统、意见挖掘等领域具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN111158028A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911380122.7
申请日：2019-12-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最小二乘B样条近似的信号模拟方法和装置，能够在避免误差积累的基础上，通过滤波器结构对高采样率下的距离数据和速度数据进行重构，从而可保证信号的连续性，有效避免相位、频率抖动问题。在B样条前置滤波器的设计过程中，引入最小化重构误差二范数优化准则，得到B样条前置滤波器单位冲激响应的最优解，这使得当输入的距离数据和速度数据带有测量误差时，信号模拟技术具有较好的鲁棒性，模拟精度高于常规技术；同时本发明还提高了实现效率，降低了对数字信号处理器件的实时性要求；B样条前置滤波器均采用前向滤波结构实现，无反馈支路，因此可以达到长时间的高精度模拟。
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公开(公告)号：CN109697288A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201811589849.1
申请日：2018-12-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的实例对齐方法，属于信息融合及Web挖掘技术领域。本发明包括如下步骤：构建实例语料集；构建实例对集合；对实例对集合进行预处理；基于段落向量模型Doc2vec和词向量模型Word2vec生成实例对的特征向量；基于训练集实例对训练双向长短期记忆-卷积神经网络模型；利用经过训练的双向长短期记忆-卷积神经网络模型对测试集实例对进行实例对齐判别，输出实例对齐结果。本发明将实例对齐问题转换为分类问题，通过双向长短期记忆-卷积神经网络模型判别实例对齐，提高了实例对齐的识别性能，在信息检索、问答系统、意见挖掘等领域具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN106168671A
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201610547799.5
申请日：2016-07-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S19/21 , H04B1/7097 , H04B1/7105
CPC classification number: G01S19/21 , G01S19/215 , H04B1/7097 , H04B1/71055
Abstract: 本发明公开基于开环自适应滤波的DSSS接收机抗异址干扰方法，一、设置迭代次数上限以及滤波器系数初值二、滤波模块利用对接收信号进滤波，滤波结果作为距离像xk(l)的估计，迭代次数加1；三、相关函数计算模块接收并进行距离像相关函数估计，得到ρk(l,0)、ρk(l,L)和ρk(l,‑L)；四、滤波器系数计算模块接收ρk(l,0)、ρk(l,L)和ρk(l,‑L)，并计算新的输出给滤波模块；五、滤波模块更新并对接收信号进滤波，输出新的滤波结果作为新的距离像估计，迭代次数加1；若迭代次数达到迭代次数上限，则执行步骤六；否则将新的滤波结果输出给相关函数计算模块，重复步骤三～五，开始新一轮的迭代滤波处理；六、结束对接收信号的自适应滤波，输出本发明能实现对由于异址干扰造成的互相关的抑制。
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公开(公告)号：CN118611701A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410626580.9
申请日：2024-05-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B1/7075 , G06F17/10 , G06F17/16 , G01R23/02 , H04B1/7077
Abstract: 本发明涉及基于相关峰分裂特征的错频剔除方法，属于航天测控导航技术领域。本发明针对基于局部大值分布规律的信号捕获方法中的频率误检的问题，提出了基于相关峰分裂特征的错频快速剔除方法。该方法利用正确频点和错误频点间的特异性特征，即同频单峰特征，异频相关峰分裂特征，对错误频点进行快速剔除，降低错频误检概率，提高信号检测概率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112000918B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010731155.8
申请日：2020-07-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于FFT系数的频率估计插值补偿方法。该方法利用相位信息估计插值方向，利用旁瓣系数对由主瓣系数计算的修正值进行加权校正，所用的权重因子由模糊控制器产生。该方法在载噪比较低的条件下，有效提高了频率估计精度。同时，该方法的估计性能受初始频差的影响较小，估计性能较稳定。
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公开(公告)号：CN107196881B
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201710373854.8
申请日：2017-05-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种高动态脉冲成形信号模拟方法和装置，其中，该装置包括：参数计算模块与成形滤波器模块；参数计算模块包括上位机、NCO累加器、存储器与参数解算模块；成形滤波器模块包括并行的多个FIR滤波器模块与加权求和模块；FIR滤波器模块又包括寻址控制子模块、参数控制子模块、滤波器系数ROM以及基本FIR滤波器。本发明采用多项式的插值滤波器实现，不仅可以实现变比率采样率转换，同时不存在中间采样率概念。而且，基于多项式的插值滤波器采用Farrow结构，大大降低了实现复杂度。因此，本发明采用基于多项式的插值滤波器可以满足高动态脉冲成形信号模拟的基本要求。
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公开(公告)号：CN107231170B
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201710408776.0
申请日：2017-06-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B1/7097
Abstract: 本发明提供一种基于降阶开环自适应滤波的DSSS接收机抗异址干扰方法，所采用的系统包括匹配滤波模块和由复幅度初值计算、滤波、相关函数计算、滤波器系数计算四个模块共同构成的快速开环自适应滤波模块。通过对接收信号进行匹配滤波和开环自适应滤波，实现对由于异址干扰造成的互相关的抑制，获得观测时间内不同延迟处信号复幅度估计，进而实现对接收信号的检测与参数估计。
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公开(公告)号：CN106685477B
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201611140083.X
申请日：2016-12-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B1/7075
Abstract: 本发明公开了一种基于检测加固的抗异址干扰DSSS信号捕获方法及接收机。使用本发明能够削弱目标信号地址码自相关旁瓣带来的不利影响，实现异址干扰下捕获性能的进一步提高。本发明充分利用了目标信号地址码自相关特性，选取自相关结果较低旁瓣位置处的接收信号和本地信号相关结果辅助相关峰值构建判决量，削弱了目标信号地址码自相关旁瓣带来的不利影响，实现异址干扰下捕获性能的进一步提高。本发明方法能够提高捕获单元的抗干扰能力，改善捕获单元检测性能，提高接收机灵敏度。另外，相比常规主次比检测捕获方法，本发明方法仅增加均值计算模块和旁瓣地址产生模块，资源消耗增长非常小。
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