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公开(公告)号：CN109359378A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811196265.8
申请日：2018-10-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明请求保护一种基于自适应分段非线性双稳型随机共振的微弱信号检测方法，属于信号处理技术领域。为了提取强噪声背景下的微弱信号，本发明将指数函数和经典双稳势函数模型结合提出一种新型分段非线性双稳型随机共振系统。基于该系统的方法首先对含噪信号进行预处理使之满足绝热近似理论的小参数条件，然后根据已知条件设置分段非线性双稳型系统参数的搜索范围，以平均信噪比增益为性能平均指标优化分段非线性双稳型系统参数的值，从而产生最佳的共振效果。本发明提出的分段非线性双稳势阱模型兼具指数型单势阱模型和传统双稳模型的优势，在实际应用中具有普遍意义。采用自适应寻优算法对系统参数进行寻优，避免了由于系统参数选择不佳造成的共振效果不佳。
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公开(公告)号：CN109088717A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201811246366.1
申请日：2018-10-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/00 , H04L27/00 , H04B7/0404
Abstract: 一种多输入单输出的基于时间反转的多用户混沌通信方案，本方案属于通信系统领域。通过利用时间反转将两路的信息信号在每根延迟线后叠加在一起传输，达到传输两比特信息信号的目的。并结合多天线技术误码率低的特点，使得系统的误码性能大大提高。接收端采用非相关解调方式，将接收到的信息信号与延迟相应时间间隔后的信号取相关，然后经过判决门限，即可以恢复出此路延迟中的第一个用户；再让延迟后的信号经过时间反转与接收到的信号取相关，经过判决门限，即恢复出此路延迟中的第二个用户。本方案与传统的多用户混沌通信系统相比具有更加优良的性能，使其在无线通信领域有着良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN109035317A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810724136.5
申请日：2018-07-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/41
CPC classification number: G06T7/41 , G06T2207/10004
Abstract: 本发明涉及一种基于梯度局部三值模式的光照反转和旋转不变纹理表达方法，包括以下步骤：首先，输入一幅灰度图像，计算中心像素与近邻像素的梯度值，引入自适应阈值对梯度值进行三值量化；然后，将量化后的三值模式分为正二值模式和负二值模式，分别计算具有旋转不变性的正LBP编码和负LBP编码；最后，计算正LBP编码和负LBP编码的统计直方图，并将其级联作为最终的特征向量。本发明所述方法对光照反转和图像的旋转变化具有很好的鲁棒性，可提高传统LBP方法在光照反转变化下的纹理表达能力。
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公开(公告)号：CN107870005A
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201610854012.X
申请日：2016-09-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01D21/00
CPC classification number: G01D21/00
Abstract: 本发明请求保护一种过采样下经验模态分解的归一化双稳双稳随机共振检测微弱信号方的法，属于信号处理技术领域。本发明将经验模态分解和归一化随机共振结合构成一个新系统。基于该系统的方法在对含噪信号进行经验模态分解的基础性上，叠加信号模态分量，进行参数归一化，使其满足随机共振小参数要求，送入随机共振系统，观察频谱图看到是否有明显尖峰，计算平均信噪比增益，在经验模态分解后信噪比有所增加，随机共振后信噪比再增加，总体增加比单独使用随机共振更好。本发明提出的过采样下经验模态分解的归一化双稳随机共振微弱信号检测，在实际应用中具有普遍意义，减少参数调节的复杂度以及解决大频率不满足随机共振的问题。
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公开(公告)号：CN105871764A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610164502.7
申请日：2016-03-22
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04L27/0012 , H04J13/0022 , H04L27/2695
Abstract: 本发明请求保护一种基于奇异值分解的MC?CDMA信号调制识别及伪码序列估计方法，属于信号处理技术领域。通过先去除循环前缀，再构造矩阵并对其做奇异值分解，根据特征值个数的不同从而区分信号类别。由于单用户MC?CDMA信号的特征值个数始终为1，与构造矩阵的大小无关，易从中区分开来。在已知调制类别和伪码周期等先验信息情况下，通过左奇异向量估计伪码序列，该算法对信号识别和伪码序列的问题分步进行，避免了传统识别算法中特征值提取后的分类器设计等复杂问题，对于伪码序列的估计，该算法有计算量小的优势。本方法可以有效区分出MC?CDMA和MC?DS?CDMA信号，同时对MC?CDMA信号的伪码序列进行盲估计，从而对该信号的后续处理以及细微特征分析具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103323667B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310228214.X
申请日：2013-06-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护贝塞尔函数和虚拟阵列相结合的SFM信号的参数估计方法，属于信号处理技术领域。本方法充分考虑到SFM信号的复杂性及非平稳特性，采用了一种特殊的处理方法，把其变换成那些常用的窄带信号形式，根据分解后的窄带信号的特点，对其做相应的处理，然后利用估计信号方向的方法来估计该信号的频率参数；其次利用超定方程组最小二乘解的定理解出其调制系数。该方法不仅能够很好的处理SFM信号，而且能够准确的估计出信号的参数，同时可以推广到多分量的信号。
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公开(公告)号：CN105763205A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610148955.0
申请日：2016-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H03M13/2728 , H03M13/2757 , H04L1/0071
Abstract: 本发明请求保护一种基于高斯列消元的螺旋交织器参数盲估计方法属于信道编码处理技术领域。首先，将截获信息序列横向放入分析矩阵，利用二元域高斯列消元法对分析矩阵进行化简，计算化简后矩阵第k列“1”的比例，通过每列“1”的比例的方差差值确定交织长度。识别出交织长度后，在一个交织长度内循环移位，利用每列“1”的均值估计同步参数。根据螺旋形交织器的特殊置换关系，估计出交织长度和同步参数后即可获得交织置换关系。仿真实验表明：该方法相比矩阵分析模型容错性能好，且适用于各种交织长度、交织码率的螺旋形交织器的交织长度和同步盲估计。
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公开(公告)号：CN105553635A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510881642.1
申请日：2015-12-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L7/00 , H04B1/709 , H04B1/7087 , H04L1/00
CPC classification number: H04L7/007 , H04B1/7087 , H04B1/709 , H04L1/0046
Abstract: 本发明请求保护一种基于循环自相关函数的BOC信号参数盲估计方法，属于信号处理技术领域。通过求取BOC信号的循环自相关函数，然后提取平均循环自相关函数延时τ＝0的切面，搜索该切面的最大谱峰，最大谱峰所对应的循环频率即为所要估计的载频；提取平均循环自相关函数延时τ≠0的切面，搜索该切面距离零频最近的两个幅值大小不同的谱峰，根据它们所对应的循环频率可以实现伪码速率及副载波速率的估计。同时通过对多段信号的循环自相关函数进行累加平均，可以实现降低噪声和精确估计的目的。本方法可以在低信噪比下较准确地估计BOC信号的载频、副载波速率和伪码速率，从而对该信号的后续处理以及细微特征分析具有重要意义。
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公开(公告)号：CN103412188B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201310379948.8
申请日：2013-08-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种贝塞尔函数与Toeplitz算法相结合的方法，属于信号处理技术领域。该方法通过贝塞尔函数性质及雅可比变换处理SFM信号，然后结合阵列信号处理算法检测和估计SFM信号的参数。该方法解决了SFM信号变换后的信号协方差矩阵不接近真实值的问题。该方法不仅能够准确的、较全面的估计出该信号的各个参数，且可以估计出多分量的SFM信号参数。
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公开(公告)号：CN104393963A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410521619.7
申请日：2014-09-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L1/06
CPC classification number: H04L1/0038 , H04L1/0643 , H04L1/0668
Abstract: 本发明请求保护一种基于循环平稳特性的空时分组码MC-CDMA信号盲识别方法，属于号处理技术领域。该方法先根据空时分组码MC-CDMA系统的基带物理模型、信号构造及矩阵表示，建立了信号相关函数的选择标准，估计出来这些相关函数对应的四阶累积量，然后把四阶循环累积量跟信道的参数结合起来去建立一个循环统计量，最后根据循环频率的检测提取检测门限跟这个循环统计量进行比较做判决实现识别。计算机模拟表明，本发明采用的算法能以较小的复杂度有效地识别STBCMC-CDMA信号，且能在较低的输入信噪比条件下良好地工作。同时，跟传统的识别算法比较，本发明采用的算法利用四阶循环累积量的优点减少随机噪声的影响，从而改善系统性能。
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