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公开(公告)号：CN103117785B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310017996.2
申请日：2013-01-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于向量叠加的Alamouti码结合仿射投影的解码方法：一、将展开；二、则三、把y1，y2取共轭，摆成列向量的形式；四、把H1，H2作极分解得H1=PC1,H2=QC2；P，Q都是2N×1的酉矩阵，C1，C2是1×1正定矩阵；U是由P的列向量组成的子空间，V是由Q的列向量组成的子空间；五、将沿着V投影到U上的仿射投影；六、将PH乘以七、通过最大似然解码，得到第1个用户的信息。本发明的优点：向量的叠加增加了空间的维数，使得空间的正交性增强。
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公开(公告)号：CN104135451A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410328521.X
申请日：2014-07-10
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明涉及一种用于在上行多用户MIMO系统中的导频序列设计方法。本发明首先在维复空间中的单位球面上取L个点，每一个点是一个维行向量。然后用得到的L个点来作为训练序列的L个行向量，形成训练矩阵。最后把训练序列分配给用户。当基站接收到带有训练序列的信号后，用最小均方误差方法来估计信道。本发明在接收方不知道信道状态信息的情况下，可以提高上行多用户MIMO系统中信道估计的准确性，从而使估计出来的信道更接近于真实信道，提高数据传输速率。
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公开(公告)号：CN103954976A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410186440.0
申请日：2014-05-04
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S19/21
Abstract: 本发明公开了一种基于DAC的DNL统计模型特征的欺骗干扰识别，包括以下步骤：第一步：根据DNL的定义，得出的数学表达式；第二步：确定DNL进一步表达式；第三步：根据实际输入信号，将DNL改写；第四步：以第三步得到的建立干扰检测模型；第五步：以欧式距离法或似然函数法对第四步的问题进行识别。本发明以DNL为基础对DAC的非线性特性进行数学统计建模，并提取了特征向量。在欺骗干扰识别中，可以以为特征，识别欺骗干扰，该方法运算简单，识别效果好。
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公开(公告)号：CN103117790A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310018258.X
申请日：2013-01-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了分层代数空时码在下行多用户多输入多输出系统中的仿射投影解码方法：一：分别将接收到的信号Y，信道矩阵H，噪声矩阵W，写成列向量的形式；二：把信道矩阵作不同形式的分解；三：对H11，H12作极分解；四：将y1沿着V1投影到U1上的仿射投影；五：将P1H乘以重复步骤三、四、五；六：通过最大似然解码，解出第1个用户接收到的信号信息。
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公开(公告)号：CN114340010B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202111602051.8
申请日：2021-12-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种超密集网络中基于加权混沌蝙蝠算法的资源分配方法，首先传统的蝙蝠算法主要用来解决连续解的非线性问题，但对于资源块分配是离散解，因此需要对原算法进行修正，适合离散解的问题去寻优；不仅如此，本发明还利用混沌映射的遍历性与随机性等特性产生混沌序列代替原始蝙蝠算法中均匀分布的随机数，增加种群的多样性；此外利用对数递减惯性权重来加快收敛速度；最后，本发明不仅考虑资源块的数量大于家庭基站用户设备数量的情况，同时考虑在资源匮乏的状态下，即资源块数目小于家庭基站用户设备的数量时，采用不同的初始种群编码方式，能够充分利用资源以及提高算法的鲁棒性；总的来说，该方法通过对蝙蝠算法的优化，能够有效解决超密集网络中的资源分配问题，提高系统的吞吐量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119583257A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411649945.6
申请日：2024-11-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于指数和分解与重采样的干扰信号消去方法及系统，包括如下步骤：步骤S1、根据通信运行的频段，计算出中频采样的中心频率及采样频率；步骤S2、在采样频带上及同一符号时间区间内采样，得到采样样本；步骤S3、根据步骤S2得到的采样样本，利用Prong‑Kung算法，估计出各路信号的入射角；步骤S4、根据步骤S3估计的入射角，通过最小二乘法，去除干扰，并得到所需信号的路径增益。本发明技术方案基于指数和分解，并利用Prony‑Kung算法及重采样技术，进行信道估计，分离有用信号与干扰信号，以达到去干扰的目的。
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公开(公告)号：CN115276904B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202210865141.4
申请日：2022-07-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO系统中毫米波的环境下的解码方法及系统，方法按如下步骤：S1、基站接收用户终端发送的信息，并根据信息做初步的信道估计；S2、根据初步估计得到的数据，构造Hankel矩阵并进行奇异值分解，得到奇异值与奇异向量；S3、对信号进行降噪，估计出信号到达基站天线的入射角个数；S4、利用得到的角度估算出路径增益，重构信道；S5、根据重构的信道，估算发射信号。本发明能够更准确地估计出信道信息，进一步提高通信系统的性能。
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公开(公告)号：CN115173977B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202210868400.9
申请日：2022-07-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明公开来了基于Hankel矩阵的Prony‑Kung的宽带频谱感知方法及系统，方法包括如下步骤：S1、使用滤波器在宽带频谱上采样，得到采集后的接收信号；S2、根据接收信号和所设定的参数信息，构造Hankel矩阵；S3、对Hankel矩阵进行奇异值分解，用高低信噪比下设置的阈值，将信号空间和噪声空间分开，确定占用频段的主用户信号个数；S4、用Prony‑Kung方法估计主用户占用的频点位置。本发明支持对频率、功率、带宽、波形等用频参数的自适应调整，为动态接入成功率大于95％打下基础。本发明不仅能够达到上述目标，而且为快速、动态全频监视提供了一种有效的技术方案。
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公开(公告)号：CN119049091A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411525265.3
申请日：2024-10-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态检测信度更新的人体标识物识别方法，该方法首先采集人体目标及标识物视频文件，将视频文件转化为图片流。其次使用单次多核检测器SSD，获得图片流中当前帧图片中人体标识物目标初始预测框和初始目标检测信度。然后基于目标的初始预测框和目标检测信度，利用自适应非极大值抑制算法得到目标最终预测框和最终目标检测信度，基于动态检测信度融合策略，更新最终目标检测信度。最后根据最终预测框和更新后的最终目标检测信度判定人员身份信息。本发明能够快速检测出待识别目标，并有效提高目标在天气变化、局部遮挡等情况下的目标检测信度，提升目标检测过程的可靠性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118470612B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410920456.3
申请日：2024-07-10
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江物产化工集团宁波有限公司 , 宁夏石化银骏安全技术咨询有限公司 , 北京中科汇联科技股份有限公司 , 杭州言实科技有限公司 , 鄂尔多斯职业学院
Abstract: 本发明公开了基于多模态信息融合的安全生产作业人员行为识别方法及系统，该方法首先对作业人员整个作业过程进行视频录制，并将所录制视频保存。其次对视频中的人员进行人体骨架识别，并在视频中描绘出人员的人体骨架图像，再将含人体骨架的视频以及识别出的人体骨架坐标数据保存。最后使用生产作业行为识别模型对骨架视频进行识别检测，再对识别出的作业行为名称、识别行为对应置信度数据进行分析、保存。该系统包括视频采集模块、人体骨架识别模块和作业行为测评模块。本发明作业人员的行为进行识别与评定，节省了大量人力资源，在识别效率上将有巨大提升。
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