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公开(公告)号：CN117134089A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310729803.X
申请日：2023-06-20
Applicant: 北京遥感设备研究所
Abstract: 本发明提供一种Y型不等功率分配器，包括：底板以及附着在所述底板上的Y型脊波导结构、调节柱、匹配柱和多个金属柱；Y型脊波导结构包括第一脊波导和对称设置的第二、第三脊波导，第二、第三脊波导由直段和弯曲段组成，弯曲段的末端与第一脊波导的一端交汇于公共端；第一脊波导远离公共端的一端为输入端口；第二、第三脊波导远离公共端的一端分别为第一输出端口和第二输出端口；调节柱包括位于第一脊波导两侧的第一调节柱和第二调节柱、以及位于公共端侧面且垂直于第一脊波导的第三调节柱；第二脊波导和第三脊波导弯曲段围合成的弧形内侧设有与公共端相连的匹配柱。本发明通过设置三个调节柱的尺寸，实现了功率比设计灵活调控以及相位调节。
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公开(公告)号：CN116755115A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310651541.X
申请日：2023-06-02
Applicant: 北京遥感设备研究所
Abstract: 本发明公开了一种低成本高隐蔽便携式GPS欺骗装置，包括：微型计算机，时钟发生模块，数模转换模块，控制模块，信号处理模块，变频模块，混频模块，收发转换模块，全向天线，低噪声放大器，功率放大器；上位机或微型计算机向控制模块发送指令信息；控制模块负责接收并解析微型计算机传输的指令信息；信号处理模块对微型计算机的上行信息进行数字信号处理；数模转换模块对发送的数据进行数模转换，对接收到的数据进行模数转换；经过变频模块将输入信号频率调整为GPS对应频点，并通过宽带混频模块提高频率范围；射频前端采用一级LNA/PA进行放大，并最终通过收发转换模块与全向天线连接。对发射功率要求低，体积小，重量轻，隐蔽性强。
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公开(公告)号：CN116436740B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310708468.5
申请日：2023-06-15
Applicant: 北京遥感设备研究所
Abstract: 本说明书公开了一种轨道角动量模态间干扰抑制方法及系统，涉及网络通信技术领域，方法包括基于若干模态信号，获得对应的若干标准信号；基于各模态信号对应的标准信号，获得若干对应的重构信号；基于上述若干模态信号和对应的重构信号，获得对应的若干干扰信号；将上述若干干扰信号进行解调，获得每个干扰信号对应的若干估计信号；将所有属于同一模态的上述标准信号与对应的若干估计信号进行叠加，获得每个标准信号对应的最终估计信号，上述最终估计信号为消除其他模态信号干扰的模态信号，解决了目前利用多模态的轨道角动量波束进行通信的方法存在因波束间的干扰导致传输性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN116319216A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211682585.0
申请日：2022-12-27
Applicant: 北京遥感设备研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于盲均衡的GMSK接收方法，包括以下步骤：对接收到的GMSK信号下变频变换到基带；对GMSK基带波形低通滤波；根据帧头的伪随机序列对接收信号进行捕获和同步；采用CMA恒模算法对接收的GMSK信号均衡；对完成均衡的信号进行解旋转；对解旋转后的信号估计相位偏移量并进行相位补偿；解调出软信息取实部并进行判决。有效解决了目前GMSK体制下多径信道带来的码间串扰问题，实现了复杂度低、适用高速GMSK传输的均衡方法及接收方法。
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公开(公告)号：CN116094544A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211732867.7
申请日：2022-12-30
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: H04B1/7077 , H04B7/01
Abstract: 本发明属于无线通信领域，具体涉及一种多普勒捕获方法。本发明包括以下步骤S1，将经下变频到基带的基带信号y(t)进行数字采样，得到采样信号；S2，对该采样信号进行低通滤波处理，得到滤波信号；S3，对该滤波信号进行捕获处理，得到捕获信号；所述捕获处理包括粗捕获处理和细捕获处理；在该滤波信号的多普勒最大频偏大于数字基带信号传输速率Rs的一半时，对该滤波信号进行粗捕获处理，在该滤波信号的多普勒最大频偏小于数字基带信号传输速率Rs的一半时，对该滤波信号进行细捕获处理。本发明能够在数据链帧格式中没有没有全0或全1同步序列的情况下成功完成捕获，得到残余频偏很小的数据，帮助接收机后续的跟踪、正确解调以及帧同步、译码等操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118869119A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410856519.3
申请日：2024-06-28
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: H04B17/391 , G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06N3/0464 , H04B17/309 , H04B17/345 , H04L27/26
Abstract: 本说明书提供了一种基于通信干扰智能识别的链路抗干扰预处理方法，涉及无线通信和人工智能领域。该方法针对不同的干扰类型，对OFDM干扰信号进行数据建模，批量生成叠加各类型干扰的OFDM信号数据，构造训练数据集；对叠加各类型干扰的OFDM信号进行功率谱密度求解处理、降维处理，获取频域序列特征；根据叠加不同干扰类型的OFDM信号的频域序列特征，训练轻量级深度卷积神经网络模型；将采集到的实时OFDM信号进行频域序列特征提取，并将频域序列特征输入至轻量级深度卷积神经网络模型，得到实时OFDM信号对应的干扰类型。解决了当前算法对OFDM通信系统中常见干扰类型识别准确率低，且算法复杂度高，难以满足在线实时识别需求的问题。
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公开(公告)号：CN116094544B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202211732867.7
申请日：2022-12-30
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: H04B1/7077 , H04B7/01
Abstract: 本发明属于无线通信领域，具体涉及一种多普勒捕获方法。本发明包括以下步骤S1，将经下变频到基带的基带信号y(t)进行数字采样，得到采样信号；S2，对该采样信号进行低通滤波处理，得到滤波信号；S3，对该滤波信号进行捕获处理，得到捕获信号；所述捕获处理包括粗捕获处理和细捕获处理；在该滤波信号的多普勒最大频偏大于数字基带信号传输速率Rs的一半时，对该滤波信号进行粗捕获处理，在该滤波信号的多普勒最大频偏小于数字基带信号传输速率Rs的一半时，对该滤波信号进行细捕获处理。本发明能够在数据链帧格式中没有没有全0或全1同步序列的情况下成功完成捕获，得到残余频偏很小的数据，帮助接收机后续的跟踪、正确解调以及帧同步、译码等操作。
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公开(公告)号：CN116436740A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310708468.5
申请日：2023-06-15
Applicant: 北京遥感设备研究所
Abstract: 本说明书公开了一种轨道角动量模态间干扰抑制方法及系统，涉及网络通信技术领域，方法包括基于若干模态信号，获得对应的若干标准信号；基于各模态信号对应的标准信号，获得若干对应的重构信号；基于上述若干模态信号和对应的重构信号，获得对应的若干干扰信号；将上述若干干扰信号进行解调，获得每个干扰信号对应的若干估计信号；将所有属于同一模态的上述标准信号与对应的若干估计信号进行叠加，获得每个标准信号对应的最终估计信号，上述最终估计信号为消除其他模态信号干扰的模态信号，解决了目前利用多模态的轨道角动量波束进行通信的方法存在因波束间的干扰导致传输性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN116366092A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211708043.6
申请日：2022-12-29
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: H04B1/7077
Abstract: 本发明提供一种多普勒捕获方法、装置和存储介质，用以实现在无同步序列的场景下成功进行多普勒捕获，进而为后续通信系统的解调提供数据基础。该方法包括：对接收信号进行预处理，得到初始目标信号；对初始目标信号进行取样，得到第一目标信号；针对第一目标信号进行第一次粗捕获；确定第一次粗捕获成功时，对初始目标信号进行取样，得到第二目标信号；对第二目标信号进行第二次粗捕获；确定第二次粗捕获成功时，分别根据第一次粗捕获中与第二次粗捕获中的最终相关峰确定第一次粗捕获和第二次粗捕获的码片偏移；根据两次粗捕获的码片偏移，确定码片偏移差值；若差值小于预设阈值，则结束粗捕获，若差值不小于预设阈值，则重新进行第二次粗捕获。
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公开(公告)号：CN116304553A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211708044.0
申请日：2022-12-29
Applicant: 北京遥感设备研究所
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明具体公开了一种多调制体制下基于深度学习的干扰类型识别方法，包括：获取目标信号；对目标信号进行预处理，得到目标信号数据；将目标信号数据输入至预先训练的干扰识别模型，得到目标信号的干扰类型；根据目标信号的干扰类型，对目标信号进行识别。本发明能够在多调制体制下对信号叠加的单一干扰/复合式干扰的干扰类型进行识别，帮助后续抗干扰策略的选择，适应范围广，泛化能力强。同时，本发明不仅能实现单一干扰的识别，还可以针对部分复合干扰进行识别，识别准确度高，识别类型宽泛。最后，本方法采用离线训练网络的方式，在线干扰识别时不再需要网络训练，识别速度快。
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