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公开(公告)号：CN101345618A
公开(公告)日：2009-01-14
申请号：CN200810136941.2
申请日：2008-08-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于变参数的四项加权FRFT通信的保密和解密方法，涉及通信技术领域，为了解决非目的接收机在已知发射机采用四项加权FRFT进行信号加密时，通过对加密参数逐一扫描就能破解加密信号的问题。它的方法是在发射机端，数据源经过基带调制后送给加密模块，加密模块在伪随机码和与它相适应的参数变化图样决定的α、MV和NV控制下对数据进行四项加权FRFT，经过数字载波调制后的加密信号再经D/A转换及上变频器后送入信道传送；在接收机端，经过下变频器和A/D采样后的数据送往解密模块，在解密模块中进行数字载波相干解调，经过由伪随机码和与它相适应的参数变化图样决定的－α、MV和NV控制的四项加权FRFT之后，得到解密信号，然后进行基带解调工作。
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公开(公告)号：CN101340418A
公开(公告)日：2009-01-07
申请号：CN200810136938.0
申请日：2008-08-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 码分多址系统中降低码序列之间干扰及码序列复用的传输方法。本发明涉及通信技术领域，它解决了现有CDMA系统中码序列之间干扰，及码序列不足的问题，其步骤如下：在发射机端，数据源经过数字调制、PN源扩频后送给正变换模块，正变换模块在参数α的控制下对数据进行四项加权分数傅立叶变换，经过数字载波调制后的数据再经上变频后送入信道传送；在接收机端，经过下变频后的数据送往反变换模块，在反变换模块中进行解调、解扩和参数－α控制的四项加权分数傅立叶变换之后得到扩频后的CDMA信号，接着经过数字解调工作向外输出。通过本方法以降低CDMA用户间的干扰和提高系统的容量，在不占用额外频谱、时间和码资源的条件下实现对CDMA系统码序列的优化和复用。
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公开(公告)号：CN101325428A
公开(公告)日：2008-12-17
申请号：CN200810136867.4
申请日：2008-08-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 分数傅立叶变换域辅助直扩系统多径信号捕获方法，它涉及一种直接序列扩频系统的多径信号捕获方法，以解决采用RAKE接收机接收多路信号的系统存在的捕获部分结构较复杂和捕获耗费时间较长的问题。在待发射的扩频信号前加入若干周期的切普信号作为捕获的参考信号；相关器对接收到的信号进行一次滑动相关，找到能量最强的多径分量；将相关器对准最强多径分量中的切普信号，在一个周期内对该切普信号进行最优阶数的分数傅立叶变换；找到所有多径信号中的切普信号在分数域对应的峰值位置，根据峰值位置与时延间的线性关系计算出所有多径信号相对于最强路径信号的时延；将所有相关器根据步骤四计算出的信号时延对准相应的多径信号并进行相关接收。
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公开(公告)号：CN101267423A
公开(公告)日：2008-09-17
申请号：CN200810064467.7
申请日：2008-05-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 在超宽带系统中利用分数傅立叶域估计时钟频偏的方法，它涉及一种分数域辅助的估计超宽带系统时钟频偏的方法，以解决网络层中频偏估计所带来的网络开销大、算法结构复杂的问题。超宽带脉冲波形通过编码后，对超宽带脉冲信息c(t)进行调制，切普信号相对于超宽带信号s1(t)的每一帧的帧头延时T1得到延时后的切普信号s2(t)；将s1(t)与s2(t)相加得到发射信号s(t)；接收到的信号r(t)得到p阶分数傅立叶变换信号fp(u)；输出分数域冲击函数的峰值位置U1；得到对应的时域切普信号中心位置t0，去除t0的量纲归一化得到真实的切普信号时域中心位置t0′，获得时域超宽带脉冲信号r`(t)，确定r`(t)的帧头所在位置To；判定切普信号的时域中心位置t0′与帧头所在位置To的时间间隔T2；根据帧头延时T1得到收发端的时钟相对频偏的估计。
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公开(公告)号：CN101252567A
公开(公告)日：2008-08-27
申请号：CN200810064308.7
申请日：2008-04-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 基于分数傅立叶变换域的线性调频信号干扰回避传输方法，它涉及一种无线通信中的传输技术。本发明是为了解决分数域通信系统只改变切普信号的调频率，而没有改变切普信号的中心频率，使各切普信号在频域上产生重叠导致系统容量和性能受到限制的问题。发射过程，数据源输出二进制数字信息码元与切普信号一起送入波形生成器进行调制，得到的切普信号和载波信号相乘，产生的高频信号经发射端天线发射；接收过程，将接收到的信号通过滤波器、分数傅立叶变换器和峰值位置判决器得到用户的信息。通过仿真验证更清晰的看出了不同的用户信息所占用的频段在允许的范围内能尽可能的分开，避免了多用户时切普信号在频域上的重叠，从而降低了用户间的干扰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119420387A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411450382.8
申请日：2024-10-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/0452 , G06N3/02
Abstract: 本发明提出基于同构图神经网络的可扩展MU‑MIMO预编码方法，包括：S1：构建通信系统模型；S2：将MU‑MIMO蜂窝网络构建为无线虚拟同构有向图；S3：设计一种适用于蜂窝网络中用户数及用户天线数动态变化的信息携带图神经网络(ICGNN)预编码算法，完成基于同构图神经网络的可扩展MU‑MIMO预编码。本发明通过在K＝5个用户的基础场景下进行训练，展示了ICGNN方法在不同用户数量下的性能，当外推到更大尺寸的图时，ICGNN性能表现更佳，始终优于WMMSE，相较于WMMSE，本发明提出ICGNN方法性能提升始终≥95％。
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公开(公告)号：CN117011725A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310834971.5
申请日：2023-07-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/10 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 一种基于深度学习的红外无人机目标检测算法，它涉及一种红外无人机目标检测算法。本发明为了解决现有深度学习目标检测算法应用到红外图像中后检测性能下降，难以达到实时性要求并且不适合在嵌入式AI设备上部署问题。本发明是基于深度学习的算法，相比于传统目标检测算法，不需要人为设计有效的红外图像特征，ScYOLO能够自主学习图像数据中的特征表示，算法的鲁棒性和泛化能力更强，并且不需要过多的图像先验知识，可以提高项目开发效率。本发明属于图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN110034915B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201910318381.0
申请日：2019-04-19
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 大连中睿科技发展有限公司
Abstract: 一种应用于阵列式探地雷达的高速异步串行数据传输方法，它属于阵列式探地雷达系统的板间数字信号高速异步串行传输技术领域。本发明解决了现有的高速异步串行传输方法中存在码元串位，导致采集板和主控板之间数据传输的速率低、准确性差的问题。本发明仅仅采用五倍于码元传输速率的采样时钟就能实现数字通信的位同步，就能克服现有方法容易出现码元串位的问题，提高了数据传输的准确性；而且，在没有随路时钟的条件下，本发明方法可以有效节省传输通道，在阵列式探地雷达系统中，使用本发明方法可以实现大于80Msps的传输速率。本发明可以应用于阵列式探地雷达系统的板间数字信号高速异步串行传输技术领域。
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公开(公告)号：CN107809299B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201710995504.5
申请日：2017-10-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 多用户共享接入技术上行链路的先串后并多用户检测方法，本发明涉及上行链路多用户检测方法。本发明为了解决现有MMSE‑SIC检测算法计算复杂度高、处理时延大；MMSE‑PIC检测算法检测性能差；以及准并行干扰消除检测算法计算复杂度和处理时延相比MMSE‑SIC更小，检测性能相比MMSE‑PIC更好，但是检测性能仍然较差的问题。过程为：假设发射端有K个用户，每个用户随机选择扩展序列，然后每个用户将各自的调制符号根据随机选择的扩展序列扩展后通过一条高斯白噪声信道传输，在接收端接收信号；计算每个用户的SINR；设置M；对SINRk≥M的所有用户做SIC检测；对SINRk＜M的所有用户做PIC检测。本发明用于多用户检测领域。
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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。
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