公开(公告)号：CN118264365A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410330857.3

申请日：2024-03-22

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  南宁桂电电子科技研究院有限公司

Inventor： 纪元法 ,  陈爽 ,  孙希延 ,  付文涛 ,  梁伟彬 ,  贾茜子 ,  白杨 ,  李龙 ,  李晶晶 ,  刘小明 ,  卢伟萍

IPC: H04L1/00 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明属于多用户检测技术领域，具体涉及一种基于猎豹优化算法的多用户检测器设计方法，包括以下步骤：S1、初始化算法参数；S2、初始化初代猎豹种群；S3、更新初代种群位置，依据适应度对初代种群进行排序；S4、对初代种群执行变异、交叉、选择操作，保留成功执行交叉操作的二代个体进化方向信息；S5、将更新后的初代种群的适应度与最优化个体进行比较，判断是否存在适应度优于猎豹最优化的个体；若是，则对初代种群所对应的变异体、猎豹位置进行差分，存储成功进化方向信息，并更新猎豹种群的位置；若否，则判断是否达到最大迭代次数。本发明可以解决目前多用户检测技术中存在的寻优精度差以及抵抗噪性等问题，具有较好的市场应用前景。

公开(公告)号：CN118655594A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410739424.3

申请日：2024-06-07

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  南宁桂电电子科技研究院有限公司

Inventor： 纪元法 ,  吴婷 ,  孙希延 ,  付文涛 ,  梁维彬 ,  贾茜子 ,  白杨 ,  李龙 ,  李晶晶 ,  刘小明 ,  卢伟萍

IPC: G01S19/37

Abstract: 本发明涉及卫星导航信号处理技术领域，具体涉及一种适用于BOC(kn,n)信号的副峰消除方法，基于拆分重构思想，通过对信号进行拆分，从而实现对信号自相关函数的拆分，得到2k个子相关函数，将这2k个子相关函数分为两组，利用子相关函数之间平移与峰值相等的特性，设计重构规则，将第一组第一个子相关函数与第二组子相关函数分别进行非线性运算，第二组最后一个子相关函数分别与第一组子相关函数进行非线性运算，得到的两个运算结果R1与R2存在对称特性，再次对其进行运算，得到最终重构相关函数，完全消除BOC(kn,n)信号副峰，并保留窄的相关主峰，使调制信号的跟踪定位精度更高，抗多径能力更强。

公开(公告)号：CN117880017A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410048415.X

申请日：2024-01-12

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  南宁桂电电子科技研究院有限公司

Inventor： 纪元法 ,  陈爽 ,  孙希延 ,  付文涛 ,  梁维彬 ,  贾茜子 ,  白杨 ,  刘小明 ,  卢伟萍

IPC: H04L25/02

Abstract: 本发明涉及组合码序列盲估计技术领域，具体涉及一种α噪声下短码BOC信号组合码序列盲估计方法，利用基于分数低阶的RANSAC联合Huber‑M估计理论，在α稳定噪声信道通信环境下首先按照两倍组合码周期为间隔，数据重叠一倍组合码周期大小对接收BOC信号进行连续分段，然后通过构造接收信号基于分数低阶的RANSAC联合Huber‑M估计方法对矩阵作进一步的降噪处理，接着再对矩阵进行奇异值分解处理并提取最大左奇异向量次大左奇异向量进行线性组合，通过使用多种失步点估计法对信号组合码序列的失步点进行估计，从而完成对BOC信号组合码序列的盲估计。经过仿真验证，本发明提出的方法较传统单纯的SVD算法在α稳定噪声信道下组合码估计正确率更高。

公开(公告)号：CN116434480A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310233879.3

申请日：2023-03-13

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  广西壮族自治区地质环境监测站 ,  广西壮族自治区气象科学研究所

Inventor： 孙希延 ,  林子安 ,  刘小明 ,  卢伟萍 ,  陈秋光 ,  黄玲松 ,  覃仁艺 ,  何清 ,  杨丽丽 ,  孙靖雯 ,  吴传宇

IPC: G08B21/10 ,  G08B31/00 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及地质灾害防治技术领域，具体涉及一种基于ResNetGRU算法的滑坡早期预警方法，采用ResNet作为前置特征提取单元，配合GRU门控循环单元构建ResNetGRU模型，再通过将采集到的滑坡预警数据归一化分类，划分为训练集和测试集对ResNetGRU模型进行训练及验证，最后使用训练后的ResNetGRU模型输出滑坡状态，本发明通过多环境因素参与滑坡早期预警，同时使用了以往的滑坡相关数据对ResNetGRU人工智能训练，解决了现有的的滑坡早期预警方法预警可靠性不高的技术问题。

公开(公告)号：CN116363834A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310210744.5

申请日：2023-03-07

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  广西壮族自治区地质环境监测站 ,  广西壮族自治区气象科学研究所

Inventor： 孙希延 ,  林子安 ,  张帆 ,  刘小明 ,  陈秋光 ,  覃仁艺 ,  卢伟萍 ,  杨丽丽 ,  黄玲松 ,  何清 ,  吴传宇

IPC: G08B21/10 ,  G06N20/20 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及地质灾害监测预测技术领域，具体涉及一种基于监测数据和集成学习模型的滑坡多源综合预警方法，包括通过收集滑坡位移与影响滑坡的因素的数据，得到实验数据；将实验数据分成多份，得到数据集；选择多个基学习器组成分层模型的第一层预警模型；将数据集输入至第一层预警模型中进行训练和模拟，得到输入数据集；选择一个元学习器组成分层模型的第二层预警模型；将输入数据集输入第二层预警模型中进行训练，得到数值结果；根据数值结果与预设阈值进行对比，得到预警级别，本发明解决预警模型为单个模型容易出现偶然误差，且单一预警模型不能很好适应多种情况下的多类型数据的问题。

公开(公告)号：CN116229683A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310211582.7

申请日：2023-03-07

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  广西壮族自治区气象科学研究所 ,  广西壮族自治区地质环境监测站

Inventor： 孙希延 ,  林子安 ,  付文涛 ,  卢伟萍 ,  黄玲松 ,  孙靖雯 ,  刘小明 ,  陈秋光 ,  覃仁艺 ,  何清 ,  吴传宇

IPC: G08B21/10 ,  G06N20/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明涉及地质灾害预警技术领域，具体涉及一种地质灾害预测预警方法，通过使用机器学习算法处理地质灾害趋势数据，里面包含两个地质灾害预测模型，其中一个地质灾害预测模型预测趋势数据，另一个地质灾害预测模型算法部分预测周期数据，通过训练验证后使用测试集对地质灾害趋势预测模型进行测试，得到预测的准确度，另外使用了地质灾害因素关联度算法量化影响地质灾害的因素，选取相关性大的作为输入变量，提高了预测预警的准确度。