-
公开(公告)号：CN112333718B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202011223563.9
申请日：2020-11-05
IPC: H04W16/14
Abstract: 一种基于欠采样信号的频率和到达角联合估计方法，属于认知无线电中的多参数联合估计技术领域。本发明针对现有调制宽带转换器欠采样结构复杂度高的问题。首先构建欠采样结构，通过感知器采集原始信号，模数转换器对感知器传递的信号和时延τ后的信号进行欠采样后传递至低通滤波器，低通滤波器输出欠采样数据；对原始信号进行傅里叶变换得到变换后时域信号；模数转换器对传递的数据进行低速采样，并转换为频谱输出；低通滤波器对所述频谱进行处理，并变换到时域，得到欠采样数据信号；结合利用最小二乘法计算得到的传播矩阵对欠采样数据信号进行处理，计算得到欠采样信号的频率和到达角。本发明大大减少了硬件复杂度。
-
公开(公告)号：CN112333718A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011223563.9
申请日：2020-11-05
IPC: H04W16/14
Abstract: 一种基于欠采样信号的频率和到达角联合估计方法，属于认知无线电中的多参数联合估计技术领域。本发明针对现有调制宽带转换器欠采样结构复杂度高的问题。首先构建欠采样结构，通过感知器采集原始信号，模数转换器对感知器传递的信号和时延τ后的信号进行欠采样后传递至低通滤波器，低通滤波器输出欠采样数据；对原始信号进行傅里叶变换得到变换后时域信号；模数转换器对传递的数据进行低速采样，并转换为频谱输出；低通滤波器对所述频谱进行处理，并变换到时域，得到欠采样数据信号；结合利用最小二乘法计算得到的传播矩阵对欠采样数据信号进行处理，计算得到欠采样信号的频率和到达角。本发明大大减少了硬件复杂度。
-
公开(公告)号：CN109067404A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810916606.8
申请日：2018-08-13
IPC: H03M7/30
CPC classification number: H03M7/3062
Abstract: 一种基于单比特量化的压缩感知信号盲重构方法，它用于压缩感知信号的重构技术领域。本发明解决了目前的单比特压缩感知必须经过大量计算，才能从仅保留符号位的测量信号中重构出源信号的问题。本发明对输入信号的符号测量值y进行量化，然后利用这些符号数据进行最优支撑集估计，并在最优支撑集上进行一致重建，以便获得更新输入信号的估计值，将前后两次迭代的信号幅度估计值的差值和精度阈值进行对比，来确定迭代是否终止；为防止迭代陷入死循环，设定迭代到最大迭代次数时也停止迭代；根据末次迭代结果确定稀疏度和信号幅度的估计值，实现信号盲重构，本发明方法相比现有方法将计算量减小40％以上。本发明可以应用于压缩感知信号的重构领域用。
-
公开(公告)号：CN113538425B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111083247.0
申请日：2021-09-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 一种可通行水域分割设备、图像分割模型训练和图像分割方法，通过获取待分割图像，将待分割图像输入到图像分割模型中进行处理，得到待分割图像的分割结果；图像分割模型包括：编码器和解码器；将待分割图像输入到图像分割模型中进行处理，得到待分割图像的分割结果，包括：通过编码器对待分割图像进行特征提取，得到关联特征图，特征提取包括：N次下采样处理；通过解码器对关联特征图进行分辨率还原和像素类别的预测，得到待分割图像的分割结果，分辨率还原包括M次上采样处理，M小于N；待分割图像的分割结果的尺寸与待分割图像的尺寸相同，待分割图像的分割结果包括与分割结果的像素点位置对应的待分割图像中的像素点的类别。
-
公开(公告)号：CN113538425A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202111083247.0
申请日：2021-09-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 一种可通行水域分割设备、图像分割模型训练和图像分割方法，通过获取待分割图像，将待分割图像输入到图像分割模型中进行处理，得到待分割图像的分割结果；图像分割模型包括：编码器和解码器；将待分割图像输入到图像分割模型中进行处理，得到待分割图像的分割结果，包括：通过编码器对待分割图像进行特征提取，得到关联特征图，特征提取包括：N次下采样处理；通过解码器对关联特征图进行分辨率还原和像素类别的预测，得到待分割图像的分割结果，分辨率还原包括M次上采样处理，M小于N；待分割图像的分割结果的尺寸与待分割图像的尺寸相同，待分割图像的分割结果包括与分割结果的像素点位置对应的待分割图像中的像素点的类别。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112383965B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011204883.X
申请日：2020-11-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/543 , H04W72/542 , H04W52/18 , H04W52/24 , H04W16/14
Abstract: 基于DRQN和多传感器模型的认知无线电功率分配方法，涉及认知无线电中的频谱共享技术领域。本发明是为了解决现有对认知无线电中频谱的分配和共享所采用的方法没有考虑频谱资源之间异构性的问题。本发明在环境中安置多个传感器，将传感器感知到的环境数据作为DRQN网络的环境状态集，利用深度强化学习中的DRQN网络，结合环境模型中多个传感器传出的信息，根据通信需求为网络中的用户制定功率策略。
-
公开(公告)号：CN109995376B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN201910350329.3
申请日：2019-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明提供基于联合块稀疏模型的信号重构方法，属于分布式压缩感知技术领域。本发明首先建立基于混合支撑集模型的联合块稀疏模型，然后利用了基于混合支撑集模型的联合块稀疏模型的结构特点对信号的公共部分进行重构，再使用BOMP算法，逐个重构出每个信号的特有部分，最后将原信号公共部分与特有部分的重构结果相加，完成对原信号的重构。本发明解决了在多天线以及信号稀疏系数成块分布的情况下，接收端如何以低量测值、低信噪比，精确地重构原信号的问题。本发明可用实际通信场景中接收端的信号重构。
-
公开(公告)号：CN109543292B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201811390612.0
申请日：2018-11-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 基于轨道预测的星间链路信号捕获过程的仿真方法，它用于卫星通信技术领域。本发明解决了传统仿真方法不能对中、低轨道卫星之间星间链路的信号捕获过程进行准确描述的问题。本发明会考虑用户卫星的运动轨迹的影响，所以基于本发明得到的仿真结果会更加精准，而且本发明的意义还在于，在准确的得到对中、低轨目标的捕获时间和捕获概率之后，可以调整卫星捕获过程中使用的捕获策略，仿真结果具有较强的实际参考价值。本发明可以应用于卫星通信技术领域用。
-
公开(公告)号：CN110138476B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201910430447.5
申请日：2019-05-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明提供基于稀疏表示最大分量的频谱感知方法，属于认知无线电中的频谱感知技术领域。本发明首先采用OMP算法第一次迭代，得到稀疏表示的最大分量，对最大分量进行平方操作得到检验统计量；然后，根据要求设定虚警概率，按照设定的虚警概率计算感知门限，最后把得到的检验统计量和感知门限进行比较得到频谱感知结果。本发明解决了现有频谱感知技术在实际应用时，低信噪比情况下频谱感知性能低的缺点。本发明可用于认知无线电中的频谱感知。
-
公开(公告)号：CN112672359A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011505701.2
申请日：2020-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于双向长短时记忆网络的动态频谱接入方法，属于认知无线电技术领域，本发明为解决现有频谱共享使用方法未考虑频谱资源的动态性和不完全观测性，应用单一的问题。它包括：通信系统在正交频分多址情况下，每个信道固定分配给一个主用户，主用户依据自主接入策略传输信息，次级用户在每个时隙依据历史动作数据预测信道占用状态，选取其中一个未占用信道传输信息；次级用户传输信息方法包括：采用双向长短时记忆网络优化DQN强化学习算法，形成DBRQN算法模型；将历史动作数据输入DBRQN算法模型预测动态频谱空洞；感知预测到的动态频谱空洞，获取最优信道接入策略，然后动态接入空闲频谱空洞，实现动态频谱共享。本发明用于频谱共享。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
117
records
(took 0.039 seconds)
