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公开(公告)号：CN118364369A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410776202.9
申请日：2024-06-17
Applicant: 北京邮电大学 , 龙文华丰(北京)科技有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/10 , G06F18/213 , H04B1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于失真滤除的辐射源个体识别方法，包括：根据失真滤波算法对信号中的信道噪声和接收端失真进行滤除，根据最小均方算法对滤除后信号进行特征提取，获得所述滤除后信号的射频特征，根据支持向量机分类方法对所述射频特征进行分类，根据所述射频特征的分类结果获得射频指纹识别结果。本发明通过降低信道噪声和接收端失真对射频信号特征的影响，从而提高射频指纹识别的准确性。
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公开(公告)号：CN115390011A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210777729.4
申请日：2022-07-04
Applicant: 北京邮电大学 , 龙文华丰(北京)科技有限公司
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明提供一种基于接收信号强度的加权半正定规划定位方法，对不同的接收信号强度数据设置权重，进一步改善目标节点定位性能。由于信号传播距离越远，接收信号强度测量误差越大，信号传播距离较远的接收信号强度权重值越小。本发明提供的技术方案首先介绍二维环境模型，给出半正定规划定位方法，然后提出加权半正定规划定位方法，以及权重设置方法。本发明提供的实验仿真结果表明相较于现有的技术方案，本发明提供的加权半正定规划定位方法明显提高了定位准确度。
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公开(公告)号：CN114970707A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210552364.5
申请日：2022-05-20
Applicant: 北京邮电大学 , 龙文华丰(北京)科技有限公司
IPC: G06K9/62 , G06F16/29 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种基于轨迹压缩和聚类的轨迹相似度分析方法。首先，对N条基准轨迹进行轨迹压缩，在一定误差范围内，去除一些轨迹数据，便于后续的处理和分析。其次，通过截取公共轨迹以及角度预判断的方式，减少参与计算的轨迹段范围，对基准轨迹数据离线聚类。其中，在计算相似度矩阵时，在误差范围内，每两条轨迹的相似度只需计算一次以降低复杂度。最后，找出每一簇的代表轨迹，计算待匹配轨迹和每一簇代表轨迹的相似度，判断其是否存在于基准轨迹数据库中；如果存在，则计算该轨迹与对应簇的各基准轨迹的轨迹相似度，从而确定实际轨迹与哪些基准轨迹相似，并得到相似度结果。
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公开(公告)号：CN119696966A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411763994.2
申请日：2024-12-03
Applicant: 北京邮电大学 , 龙文华丰(北京)科技有限公司
IPC: H04L27/00 , H04L27/10 , G06F18/23211
Abstract: 本发明公开了一种基于瞬时频率两步聚类的MFSK类调制识别方法，在高动态多普勒频偏、非线性畸变的恶劣通信环境中实现MFSK信号的类内识别，具有良好的实用价值。针对2FSK、4FSK、8FSK三种常见的MFSK信号，本发明提供的技术方案能够在MFSK信号经过非线性、高动态多普勒频偏的信道时，对MFSK信号进行有效的类内识别。另外，本发明提供的技术方案对每组数据分块求平均，可以降低噪声、频率跳变、频率抖动等因素造成的影响，突出4FSK信号和8FSK信号的瞬时频率特征差异，实现4FSK信号和8FSK信号的识别。
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公开(公告)号：CN115390011B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202210777729.4
申请日：2022-07-04
Applicant: 北京邮电大学 , 龙文华丰(北京)科技有限公司
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明提供一种基于接收信号强度的加权半正定规划定位方法，对不同的接收信号强度数据设置权重，进一步改善目标节点定位性能。由于信号传播距离越远，接收信号强度测量误差越大，信号传播距离较远的接收信号强度权重值越小。本发明提供的技术方案首先介绍二维环境模型，给出半正定规划定位方法，然后提出加权半正定规划定位方法，以及权重设置方法。本发明提供的实验仿真结果表明相较于现有的技术方案，本发明提供的加权半正定规划定位方法明显提高了定位准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119341878A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411131501.3
申请日：2024-08-18
Applicant: 北京邮电大学 , 龙文华丰(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种非合作OFDM通信系统的时频同步方法，使用循环前缀自相关的盲同步算法对接收信号进行初次帧同步实现帧头定位，利用滑动相关窗对接收信号的同步序列时域位置进行定位，对连续多帧信号中的同步序列进行聚类判决，通过多帧判决结果自相关峰值统计和提取初次同步序列。根据同步序列的自相关特性以及循环特性，本发明提供一种快速符号同步、最佳采样点同步方法，并且基于Moose算法实现频偏估计。本发明对接收信号进行时频同步后，将同步后序列反馈至聚类判决步骤进行本地同步序列的迭代更新，进一步提高整体系统性能。
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公开(公告)号：CN119254359A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411296575.2
申请日：2024-09-18
Applicant: 北京邮电大学 , 龙文华丰(北京)科技有限公司
IPC: H04B17/391 , H04W24/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多测量矩阵稀疏重建的参数估计方法，利用信道的时间相关性联合估计参数，对连续符号相应信道参数进行联合稀疏建模，提出一种两阶段块结构多测量向量正交匹配追踪算法，解决具有双层稀疏模型的信号重建问题。仿真结果表明，本发明提供的基于多测量矩阵稀疏重建的参数估计方法比现有的块结构多测量向量重建方法具有更高的参数估计精度。
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公开(公告)号：CN118101088B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410488174.0
申请日：2024-04-23
Applicant: 北京邮电大学 , 龙文华丰(北京)科技有限公司
IPC: H04B17/20 , G06F18/2433
Abstract: 本发明公开了一种针对非完全重叠频谱的多信号检测方法，利用修正的周期图求平均法和积分得到信号功率分布函数，使用差分运算得到差分函数，之后使用两次三点均值滤波方法计算差分函数的局部峰值点和局部谷值点，使用离群点检测方法检测是否存在离群点，若存在离群点，证明功率分布函数存在拐点，从而证明信号真实存在。本发明使用离群点检测算法确认离群点的数目，从而确认功率分布函数的拐点数目，以此统计信号数目，根据获得的拐点确认信号是否重叠。最后，根据离群点的位置和信号重叠性情况，估计信号频带位置。本发明通过实验验证了本发明提供的针对非完全重叠频谱的多信号检测方法的有效性和可行性。
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公开(公告)号：CN112257739B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202010890870.6
申请日：2020-08-29
Applicant: 北京邮电大学 , 龙文华丰(北京)科技有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2136 , G06F18/28
Abstract: 本发明公开了一种基于扰动压缩感知的稀疏表示分类方法，包括：获得稀疏表示模型，获得每个类别测试样本对应的扰动字典，求解优化问题获得稀疏向量，获得各个类别测试样本对应的残差，获得具有最小残差的类别。现有稀疏表示方法大都假设训练样本能够线性表示测试样本，然而实际系统中该假设往往不成立。针对这一问题，本发明将稀疏表示分类建模为扰动压缩感知模型，并通过求解扰动重建问题获得更优的字典矩阵和稀疏系数向量，从而提升分类准确率。
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公开(公告)号：CN118364369B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410776202.9
申请日：2024-06-17
Applicant: 北京邮电大学 , 龙文华丰(北京)科技有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/10 , G06F18/213 , H04B1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于失真滤除的辐射源个体识别方法，包括：根据失真滤波算法对信号中的信道噪声和接收端失真进行滤除，根据最小均方算法对滤除后信号进行特征提取，获得所述滤除后信号的射频特征，根据支持向量机分类方法对所述射频特征进行分类，根据所述射频特征的分类结果获得射频指纹识别结果。本发明通过降低信道噪声和接收端失真对射频信号特征的影响，从而提高射频指纹识别的准确性。
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