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公开(公告)号：CN116170086A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310083085.3
申请日：2023-02-08
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本申请提出了一种双模索引信号正交复用系统发送端星座对设计方法及装置，该方法包括以下步骤：S1、分析所述系统单个块中的误码率性能，计算得到所述系统的成对错误概率；S2、计算所述系统在解调过程中发生错误事件在最坏情况下的信号均值，以使所述成对错误概率最小化，其中，所述最坏情况下的信号均值取决于两个星座点之间最短距离的大小；S3、根据所述最坏情况下的信号均值获取两个所述星座点之间的位置约束关系，从而得到第一星座对。本申请通过采用新的星座对设计，解决了双模索引信号正交复用系统采用传统星座对时误码率性能较低的问题。
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公开(公告)号：CN116800563A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310073825.5
申请日：2023-01-18
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本申请涉及一种适用于水声传感网络的深度学习信道估计方法和装置，该方法利用OFDM导频数据建立稀疏信号模型，并通过对稀疏信号模型进行实值化变换获得实值稀疏模型，引入近似消息传递(AMP)估计框架实现信道信息的初步恢复，进一步地，提出基于模型驱动的深度学习框架，分别建立基于AMP的不考虑稀疏先验的ST‑LAMP网络和考虑稀疏先验的GGM‑LAMP网络，根据既定的策略分别进行网络训练，通过数据学习到最优的匹配参数并进行更新固定，通过输入新的测量值可输出正确的信道估计值，解决了传统的经验化参数设置并不能适用水声信道复杂性高，导致信道估计偏离实际信道的问题，提高了信道估计的精度，本申请提出的信道估计方法具有低复杂性、自适用性强的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114740428B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202210386097.9
申请日：2022-04-13
Applicant: 厦门大学
IPC: G01S5/22
Abstract: 本发明给出了一种基于改进三角形法的水下被动定位方法与系统，包括将阵列沿同一直线移动两次不同的距离，以此构成三个三角形，利用这三个三角形分别对水下目标进行定位；对定位结果进行异常值剔除后，再对定位结果利用二维搜索方法分别对其中的角度估计值和三组定位坐标进行优化，得到最终的定位结果。本方法基于传统的三角形法的定位原理进行改进，可以实现更精准的定位效果，相比较传统的三角形法，提高了水下低信噪比环境中的定位精度，增强了被动定位的鲁棒性，并且对传统三角形法的改进与推广具有一定程度上的参考价值。
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公开(公告)号：CN115118556A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210704369.5
申请日：2022-06-21
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本申请提出了一种OFDM水声通信系统的稀疏信道估计方法，包括：S1、将多个OFDM数据块的导频数据作为观测信号，构建多测量向量模型和单测量向量模型；S2、利用时序稀疏贝叶斯方法构建单测量向量模型的第一后验概率表达式，基于最大期望的估计方法迭代估计得到最大第一后验概率，并转化成不同OFDM数据块的信道脉冲响应；针对多测量向量模型，引入线性相关模型中的相关矩阵控制多测量向量模型的相关性，稀疏矩阵控制信道稀疏性，利用变分‑时序稀疏贝叶斯方法迭代估计稀疏矩阵和相关矩阵，获得最大第二后验概率，将稀疏矩阵与相关矩阵相乘得到多个所述OFDM数据块的信道脉冲响应。本申请的水声稀疏信道估计方法提高了信道估计精度，并且降低了计算复杂度。
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公开(公告)号：CN114740428A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210386097.9
申请日：2022-04-13
Applicant: 厦门大学
IPC: G01S5/22
Abstract: 本发明给出了一种基于改进三角形法的水下被动定位方法与系统，包括将阵列沿同一直线移动两次不同的距离，以此构成三个三角形，利用这三个三角形分别对水下目标进行定位；对定位结果进行异常值剔除后，再对定位结果利用二维搜索方法分别对其中的角度估计值和三组定位坐标进行优化，得到最终的定位结果。本方法基于传统的三角形法的定位原理进行改进，可以实现更精准的定位效果，相比较传统的三角形法，提高了水下低信噪比环境中的定位精度，增强了被动定位的鲁棒性，并且对传统三角形法的改进与推广具有一定程度上的参考价值。
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公开(公告)号：CN115118556B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202210704369.5
申请日：2022-06-21
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本申请提出了一种OFDM水声通信系统的稀疏信道估计方法，包括：S1、将多个OFDM数据块的导频数据作为观测信号，构建多测量向量模型和单测量向量模型；S2、利用时序稀疏贝叶斯方法构建单测量向量模型的第一后验概率表达式，基于最大期望的估计方法迭代估计得到最大第一后验概率，并转化成不同OFDM数据块的信道脉冲响应；针对多测量向量模型，引入线性相关模型中的相关矩阵控制多测量向量模型的相关性，稀疏矩阵控制信道稀疏性，利用变分‑时序稀疏贝叶斯方法迭代估计稀疏矩阵和相关矩阵，获得最大第二后验概率，将稀疏矩阵与相关矩阵相乘得到多个所述OFDM数据块的信道脉冲响应。本申请的水声稀疏信道估计方法提高了信道估计精度，并且降低了计算复杂度。
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公开(公告)号：CN115547347A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202210803510.7
申请日：2022-07-07
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本申请提出了一种基于多尺度时频特征提取的鲸类声信号识别方法，包括：S1、获取海洋中鲸类生物发出的声信号；S2、采用自适应多尺度线性调频小波变换提取所述声信号的多尺度时频参数特征；S3、将所述时频参数特征输入到改进的卷积神经网络框架中进行识别，所述改进的卷积神经网络框架具体包括：在特征金字塔网络自上而下的路径最高层添加上下文信息提取模块，在所述特征金字塔网络自下而上的路径中添加多尺度通道注意力特征融合模块。本申请结合自适应多尺度线性调频小波变换方法提取的时频参数特征和基于时频参数特征设计的时频卷积神经网络框架，充分提取和利用鲸类声信号中的多尺度非线性特征，提升鲸类声信号的识别准确率和鲁棒性。
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