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公开(公告)号：CN114565077B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210126012.3
申请日：2022-02-10
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/063 , G06N3/08
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：CN112787601A
公开(公告)日：2021-05-11
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：CN111988254A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010357503.X
申请日：2020-04-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度峰均比压缩与预失真联合优化方法，属于无线通信领域。首先正交相移键控或正交幅度调制产生调制数据符号X，将其调制后生成OFDM信号x(n)，经功率放大器得到采样信号y(n)；利用OFDM信号x(n)和采样信号y(n)构建PA模型。然后构建PAPR压缩模型表达式，利用PAPR压缩模型的输出信号r(n)构建DPD模型输出表达式。DPD模型输出的信号z(n)经过PA模型获得近似的OFDM压缩信号r′(n)，并构建解PAPR压缩模型的输出表达式。定义训练损失函数对DPD模型、PAPR压缩模型和解PAPR压缩模型进行联合训练，得到各模型的最优参数。实时采集OFDM信号x(n)，依次输入训练好的三个模型获取恢复信号x′(n)，完成通信系统的闭环。本发明有效提高了发射机的能量使用效率。
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公开(公告)号：CN110012516B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910243972.6
申请日：2019-03-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W40/18 , H04L12/705 , H04L12/751 , H04B7/185 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习架构的低轨卫星路由策略方法，属于无线通信领域。首先建立铱星星座网络，结合马尔可夫决策过程搭建深度强化学习架构；针对某个卫星节点A，周期性向邻居节点发送HELLO包，寻找与当前节点A的链路状态相通的邻接节点。通过输入目的节点坐标，当前节点以及邻居节点的链路状态到深度强化学习架构中，得到当前节点的下一跳节点，同理继续得到下一跳节点；当出现特殊路由情况(如断路、环路、拥塞)时，采取相应的解决策略，将链路状态重复输入到深度强化学习架构中，直至到达目的节点，完成路径规划过程。本发明在降低系统复杂度和存储开销的同时达到实时探测卫星链路状态的效果，卫星路由更具稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN107181519B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201710556742.6
申请日：2017-07-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动目标DOA的零陷扩展3D‑MIMO波束赋形方法，属于干扰抑制领域。首先在现有3D‑MIMO波束赋形的基础上，针对通信的基站与某移动终端，在xy平面上构造M×N个阵元的天线阵；并分别计算每个阵因子的权值；确定目标移动终端与干扰移动终端与基站之间的DOA信息；然后根据DOA信息重新调整每个阵因子的权值；最后通过对期望方向和非期望方向周围的角度区域施加约束，在非期望方向上进行零陷扩展，同时在期望方向上无失真。解决了用户移动性场景下零陷宽度较窄时干扰抑制能力下降的问题，提高了系统的鲁棒性，从而有效抑制位置变化的干扰，并使期望信号得到较好的接近无失真相应，有效提高了频谱效率以满足更高的速率要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109212603A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811321980.X
申请日：2018-11-08
Applicant: 北京邮电大学 , 禁核试北京国家数据中心
IPC: G01V1/30
CPC classification number: G01V1/30 , G01V2210/324 , G01V2210/48
Abstract: 本发明公开了一种基于GS变换滤波和EMD去噪的地震信号检测算法，涉及地震信号检测准确率领域。首先截取采集的某地震波信号x(i)，并将该地震波信号进行广义S变换，得到该条地震记录的时频分析图。从时频分析图中观察得到该信号x(i)到来时刻对应的优势频带；选择最开始的两个优势频带，将地震信号x(i)经过滤波器完成滤波并叠加，得到多频带滤波后的地震信号x′(i)。将多频带滤波后的地震信号x′(i)进行EMD分解，并将各分量叠加得到去噪后的地震信号x″(t)。将去噪后的地震信号x″(t)采用短时窗平均/长时窗平均算法进行检测。本发明在一定程度上能够提升信号特征值，从而可以进一步提升检测概率，以期降低误检率。
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公开(公告)号：CN119269892A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411358159.0
申请日：2024-09-27
Applicant: 北京骏德智算科技有限公司 , 北京邮电大学
IPC: G01R29/08 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开一种面向新能源汽车电磁辐射监测的智能化提升方法，先构建由2个输入层、2个门控网络、3个共享单元、2个加权求和层、2个特征分离层和2个输出层的门控动态神经网络；再利用模拟生成新能源汽车电磁辐射的输入电场信号，以及利用电场传感器所采集的输出电场信号，对门控动态神经网络进行训练，得到非线性校正模型；后将非线性校正模型部署在电场传感器的输出端，通过非线性校正模型对电场传感器所采集的待测新能源汽车的电磁辐射的电场信号进行校正和补偿，由此完成新能源汽车电磁辐射监测的智能化提升。本发明能够智能化地处理新能源汽车电磁辐射监测中的大动态范围信号，有效识别并补偿传感器因非线性失真造成的测量误差，显著提升测量结果的准确性。
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公开(公告)号：CN119068531A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411182265.8
申请日：2024-08-27
Applicant: 北京骏德智算科技有限公司 , 北京邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种利用多项式算子辅助神经网络训练提升人脸识别性能方法，首先利用样本图像数据集对并行架构学习网络进行训练，得到并行架构学习模型，然后将可识别人图像数据集送入并行架构学习模型进行推理，得到多项式算子模块，并基于多项式算子模块构建人脸识别模型；最后将待识别人图像送入人脸识别模型，实现人脸识别。本发明不仅优化了训练过程，有效地减少了模型训练过程中需要调整的参数数量，降低了计算资源的消耗，而且能够保证模型的识别精度，尤其适用于处理大规模数据集时，能够显著加快训练速度和提高模型在新任务上的适应能力。
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公开(公告)号：CN118539116A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410759829.3
申请日：2024-06-13
Applicant: 电子科技大学 , 北京邮电大学 , 北京无线电计量测试研究所
Abstract: 本发明公开了一种精细轴密封的高功率直通式快速移相装置，属于微波仪器技术领域。该装置包括：真空室外壳、第一圆极化器、第二圆极化器、旋转式移相器、第一支撑轴承、第二支撑轴承、真空阀门、同步带轮组件、磁流体密封组件、伺服电机；其中，旋转式移相器位于真空室内，利用轴承与真空室外壳连接，使旋转式移相器能够相对旋转，两个圆极化器分别位于旋转式移相器输入端和输出端的外侧，三者的腔体部分连通并共轴；在伺服电机与同步带轮组件之间设置磁流体密封组件，通过磁流体密封组件将传动动作导入真空室内部，进而带动旋转式移相器旋转。本发明旋转式移相器作为直通式移相器，能够在稳定的真空环境中实现高精度、高速度的移相功能。
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公开(公告)号：CN111988254B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010357503.X
申请日：2020-04-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度峰均比压缩与预失真联合优化方法，属于无线通信领域。首先正交相移键控或正交幅度调制产生调制数据符号X，将其调制后生成OFDM信号x(n)，经功率放大器得到采样信号y(n)；利用OFDM信号x(n)和采样信号y(n)构建PA模型。然后构建PAPR压缩模型表达式，利用PAPR压缩模型的输出信号r(n)构建DPD模型输出表达式。DPD模型输出的信号z(n)经过PA模型获得近似的OFDM压缩信号r′(n)，并构建解PAPR压缩模型的输出表达式。定义训练损失函数对DPD模型、PAPR压缩模型和解PAPR压缩模型进行联合训练，得到各模型的最优参数。实时采集OFDM信号x(n)，依次输入训练好的三个模型获取恢复信号x′(n)，完成通信系统的闭环。本发明有效提高了发射机的能量使用效率。
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