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公开(公告)号：CN109283487B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN201811072707.8
申请日：2018-09-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S3/802
Abstract: 本发明公开一种基于支持向量机可控功率响应的MUSIC‑DOA估计方法，包括如下步骤：步骤1，计算麦克风阵列输出的平均功率；步骤2，对SRP‑MUSIC方法的空间谱估计进行归一化，得到SRP‑NMUSIC空间谱估计；步骤3，引入支持向量机，并用SVM监督模型进行估计；步骤4，通过子带信号空间谱估计的偏置得到训练和测试样本；步骤5，在声源角度已知的前提下，将SVM应用于宽带信号DOA估计，得到SRP‑WMUSIC方法DOA估计结果。此种估计方法可有效解决低信噪比时MUSIC归一化方法DOA估计误差较大的问题，是一种精确、鲁棒的DOA估计方法。
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公开(公告)号：CN109361441B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201811201547.2
申请日：2018-10-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明公开一种基于信道统计信息的MU‑MISO系统有限反馈码书设计方法，包括如下步骤：步骤1，分析发射端已知完整信道状态信息和发射端已知统计信息情况下，高、低信噪比时的遍历信道容量；步骤2，采用信道统计信息分类的方法分别表示出两种情况下的遍历信道容量损失；步骤3，将插入特征矩阵的方法与信道统计信息相结合，实现码书的设计。此种码书设计方法可减少病态信道对系统遍历信道容量的影响，显著提高系统遍历信道容量。
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公开(公告)号：CN109283487A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811072707.8
申请日：2018-09-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S3/802
CPC classification number: G01S3/802
Abstract: 本发明公开一种基于支持向量机可控功率响应的MUSIC-DOA估计方法，包括如下步骤：步骤1，计算麦克风阵列输出的平均功率；步骤2，对SRP-MUSIC方法的空间谱估计进行归一化，得到SRP-NMUSIC空间谱估计；步骤3，引入支持向量机，并用SVM监督模型进行估计；步骤4，通过子带信号空间谱估计的偏置得到训练和测试样本；步骤5，在声源角度已知的前提下，将SVM应用于宽带信号DOA估计，得到SRP-WMUSIC方法DOA估计结果。此种估计方法可有效解决低信噪比时MUSIC归一化方法DOA估计误差较大的问题，是一种精确、鲁棒的DOA估计方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109361441A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811201547.2
申请日：2018-10-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B7/06
CPC classification number: H04B7/0626 , H04B7/063 , H04B7/0639
Abstract: 本发明公开一种基于信道统计信息的MU-MISO系统有限反馈码书设计方法，包括如下步骤：步骤1，分析发射端已知完整信道状态信息和发射端已知统计信息情况下，高、低信噪比时的遍历信道容量；步骤2，采用信道统计信息分类的方法分别表示出两种情况下的遍历信道容量损失；步骤3，将插入特征矩阵的方法与信道统计信息相结合，实现码书的设计。此种码书设计方法可减少病态信道对系统遍历信道容量的影响，显著提高系统遍历信道容量。
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公开(公告)号：CN109345474A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811072998.0
申请日：2018-09-14
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06T5/003 , G06N3/0454 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于梯度域和深度学习的图像运动模糊盲去除方法，步骤是：采用引导滤波后梯度域图像作为基础图像，将L0滤波后梯度域图像及对应的清晰图像作为样本，将清晰图像与不同模糊核进行随机卷积，加上1％的高斯白噪声，生成运动模糊图像，前述引导滤波后梯度域图像、L0滤波后梯度域图像及运动模糊图像构成训练数据集；构造深度卷积神经网络，用训练数据集学习深度卷积神经网络的权重数据，学习到用于运动模糊核估计的深度卷积神经网络；提取网络训练的权重数据，获得运动模糊核，优化图像先验约束的去卷积函数，利用全变分项获得待处理运动模糊图像的去模糊图像。此种方法可有效抑制图像振铃效应和减弱图像噪声，去运动模糊效果较好。
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公开(公告)号：CN108900446B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201810522520.7
申请日：2018-05-28
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于门控循环单元神经网络的坐标变换常模盲均衡方法，包括如下步骤：步骤1，输入信号y(k)经过信道h(k)后得到信道的输出序列s(k)，对该输出序列s(k)加入高斯白噪声n(k)，得到的序列x(k)作为门控循环单元神经网络的输入；步骤2，利用坐标变换方法更新门控循环单元神经网络门控权向量，将更新后的神经网络作为均衡器，对输入序列x(k)进行盲均衡运算，得到输出信号序列此种方法可有效降低通信系统接收端误码率，是一种适用于不同恶劣环境中的盲均衡方法。
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公开(公告)号：CN108900446A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810522520.7
申请日：2018-05-28
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: H04L25/03165 , H04L25/03089 , H04L27/0012
Abstract: 本发明公开一种基于门控循环单元神经网络的坐标变换常模盲均衡方法，包括如下步骤：步骤1，输入信号y(k)经过信道h(k)后得到信道的输出序列s(k)，对该输出序列s(k)加入高斯白噪声n(k)，得到的序列x(k)作为门控循环单元神经网络的输入；步骤2，利用坐标变换方法更新门控循环单元神经网络门控权向量，将更新后的神经网络作为均衡器，对输入序列x(k)进行盲均衡运算，得到输出信号序列 此种方法可有效降低通信系统接收端误码率，是一种适用于不同恶劣环境中的盲均衡方法。
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公开(公告)号：CN209149118U
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201822009517.3
申请日：2018-12-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本实用新型公开了一种基于FPGA的多波形信号发生器，包括时钟模块、频率控制字模块、FPGA模块、D/A转换模块、低通滤波模块和显示模块，FPGA模块包括相位累加器、ROM存储器、正弦波模块、三角波模块、锯齿波模块、矩形波模块、脉冲波模块和按键模块，时钟模块与FPGA模块相连、频率控制字模块、相位累加器和ROM存储器依次相连，ROM存储器将不同类型的波形数据分别传输至正弦波模块、三角波模块、锯齿波模块、矩形波模块和脉冲波模块，五种波形模块分别连接按键模块的数据接收端，按键模块的数据输出端与D/A转换模块相连，D/A转换模块、低通滤波模块和显示模块依次连接。本实用新型电路结构简单、体积小且成本低、可输出多种波形、观测波形和波形频率，实用性强。
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