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公开(公告)号：CN104133738A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410331694.7
申请日：2014-07-11
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于SEC-DED的星载MIMO检测器的抗SEU方法，含有如下步骤：1：将进入MIMO检测器的数据拆分为等长的两部分，然后形成矩阵m＝c11+c21-v12：定义 n＝c11-c21-w1；如果m＝0，并且n＝0，则没有错误；如果m＝0，并且n≠0，则w1错误；如果m≠0，并且n＝0，则v1错误；如果m≠0，并且n≠0，则计算m+n；当m+n＝0时，c21计算错误；当m+n≠0时，c11计算错误；3：如果c21错误，则用c21减去标志量m获得正确的c21；如果c11错误，则用c11减去标志量m获得正确的c21；4：如果w1或v1错误，对MIMO检测器的校验模块重新加载，如果c21或c11错误，对MIMO检测器的乘法器模块重新加载；本发明能够显著减少资源的占用率，并且具有较强的抗干扰和抗衰落能力。
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公开(公告)号：CN102098775A
公开(公告)日：2011-06-15
申请号：CN201010566096.X
申请日：2010-11-23
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种分子带的自适应比特功率分配方法及系统，包括：发送端确定子带宽度，根据确定的子带宽度和获取的所有子载波的信道增益值的大小，将所有子载波划分成多个簇；发送端计算划分后的簇的等效子信道增益值，根据计算后的等效子信道增益值通过分子带自适应比特功率分配方式，在计算中一次剔除多个比特数小于等于0的不可用簇，获得各簇分配的比特数以及发射功率；发送端将得到的每个簇分配的比特数以及发射功率分配给簇中的每个子载波。应用本发明，解决了当前分子带的自适应比特功率分配的方法中在保证系统性能时，计算复杂度较高，反馈开销较大的问题。
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公开(公告)号：CN101848183A
公开(公告)日：2010-09-29
申请号：CN201010139474.6
申请日：2010-04-06
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 一种多入多出正交频分复用系统中信道估计方法及装置，包括：系统对各发送天线的进行编码，生成时域的OFDM信号传输到接收天线；系统提取每根接收天线上的连续导频子载波块数据，获得每根发送天线上的导频接收数据；系统通过对每根发送天线上的导频接收数据进行频域LS信道估计，获得每根发送天线上所有导频子载波的频率响应后，根据变换域方式获得时域信道响应值；对获得的时域信道响应值通过峰值搜索、峰值点扩散系数计算以及抵消迭代，输出的有效的时域多径信道响应值，获得各发送天线上各数据子载波的信道频率响应值，完成信道估计。应用本发明，解决了抑制进行时域信道估计时径扩散现象的问题，同时抑制部分噪声，最终提高信道估计精度。
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公开(公告)号：CN107071898B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201710245433.7
申请日：2017-04-14
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明涉及一种移动通信信号源数据域直接位置估计方法及其装置，该方法包含：各观测站分别采集原始观测数据；对采集到的原始观测数据进行底层数据融合，生成包含位置信息的直接定位模型；基于随机矩阵渐进分布理论，构造包含噪声子空间和信号子空间的代价函数；求解代价函数，输出最终目标位置。本发明通过联合各观测站原始观测数据，对接收数据进行充分底层融合，减少位置信息损失，提高定位精度；基于随机矩阵渐进分布数学理论，构造同时包含有信号子空间和噪声子空间的全新代价函数，可在低信噪比、采样数较少等恶劣无线通信环境下，使直接定位技术的信源分辨能力更强；并通过仿真实验证明：定位精度更好，且性能更加稳定。
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公开(公告)号：CN107907853A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711086301.0
申请日：2017-11-07
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G01S3/12
CPC classification number: G01S3/12
Abstract: 本发明涉及阵列信号处理技术领域，尤其涉及对无线信号源的DOA估计，特别涉及一种基于均匀圆阵差分相位的单分布源DOA估计方法。一种基于均匀圆阵差分相位的单分布源DOA估计方法，包括：通过均匀圆阵各阵元的输出信号，计算相应的协方差矩阵；提取协方差矩阵的严格上三角元素相位，并进行矢量化处理，得到差分相位矢量；通过最小二乘估计得到单分布源的中心方位角估计和中心俯仰角估计。本发明通过最小二乘方法直接得到二维DOA的闭式解，避免了谱峰搜索和特征值分解运算，大幅度降低了复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104133655B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410329426.1
申请日：2014-07-11
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06F7/523
Abstract: 本发明涉及一种基于星载MIMO检测的抗辐射乘法器的设计方法，含有如下步骤：1：将输入的两个N位宽的二进制数变成K位宽；2：将两个K位宽的二进制数作为两个K位宽乘法器的输入，将两个N位宽的二进制数作为一个N位宽乘法器的输入；3：分别提取两个K位宽乘法器的输出数据的高K位形成两个K位数据，将N位宽乘法器的输出数据的符号位和有效数据位的高K-1位组成一个K位数据；然后，将这三个K位数据做三模冗余比较；4：如果N位宽乘法器计算错误，则将K位宽乘法器的输出数据的最低位后面补N位0后作为整个抗辐射乘法器的输出数据；如果N位乘法器计算正确，则将其输出作为抗辐射乘法器的输出；本发明的资源占用率低、综合性能好。
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公开(公告)号：CN104330788A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410603920.2
申请日：2014-10-30
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
CPC classification number: G01S5/06
Abstract: 本发明涉及一种基于到达路径反向追踪的无线电定位方法，利用多径和NLOS路径信号的思路进行定位，通过信息融合技术，对基站不同的信号到达路径进行反向跟踪，逐步缩小移动台的位置可行域，最终实现对移动台的定位。本发明使用环境地理信息减轻NLOS误差对定位结果的影响，提高定位精度，提高反向射线跟踪定位方法的有效性，到达路径数目越多，定位精度越准确，提高无线定位方法的可靠性，定位精度更高，鲁棒性更强。
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公开(公告)号：CN104330772A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410604022.9
申请日：2014-10-31
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G01S5/06
Abstract: 本发明涉及一种基于多向寻优的全跟踪式UKF滤波算法的双站定位方法，含有如下步骤：步骤1、测量目标TSOA参数：在双站定位模型中，两个测量站分别独立测量目标的传输时间参数TSOA，并通过定时设备对所测量的TSOA数据添加时间标签；步骤2、多向寻优UKF滤波过程：对两个测量站所给出的TSOA数据进行预处理，剔除其中的野点，然后执行多向寻优全跟踪式UKF滤波过程，得到两个UKF滤波结果；步骤3、UKF滤波结果的鉴别：分别计算两个UKF滤波结果在二维平面上的均方误差，根据得到的两个均方误差的大小判决目标的真实位置，均方误差大的收敛结果为虚假点，均方误差小的收敛结果为真实点；本发明的定位效果好。
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公开(公告)号：CN104133655A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410329426.1
申请日：2014-07-11
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06F7/523
Abstract: 本发明涉及一种基于星载MIMO检测的抗辐射乘法器的设计方法，含有如下步骤：1：将输入的两个N位宽的二进制数变成K位宽；2：将两个K位宽的二进制数作为两个K位宽乘法器的输入，将两个N位宽的二进制数作为一个N位宽乘法器的输入；3：分别提取两个K位宽乘法器的输出数据的高K位形成两个K位数据，将N位宽乘法器的输出数据的符号位和有效数据位的高K-1位组成一个K位数据；然后，将这三个K位数据做三模冗余比较；4：如果N位宽乘法器计算错误，则将K位宽乘法器的输出数据的最低位后面补N位0后作为整个抗辐射乘法器的输出数据；如果N位乘法器计算正确，则将其输出作为抗辐射乘法器的输出；本发明的资源占用率低、综合性能好。
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公开(公告)号：CN101854235B
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201010139476.5
申请日：2010-04-06
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多入多出系统中用户选择方法及装置，包括：多入多出系统中用户向基站发送自己的CSI；基站通过得到的各个用户反馈的CSI，计算用户相应的MSE值大小，选择其中MSE值最小的用户作为第一个已选用户，或者根据各个用户的F范数大小，选择其中F范数值最大的用户作为第一个已选用户；基站在待选用户集合中计算各个待选用户与已选用户相应的MSE值加和的大小，选择其中MSE加和值最小的用户作为第二个已选用户，依此类推，直到判断若已选用户的子流数之和等于发送天线数或者待选用户集合为空时，完成多入多出系统中用户的选择。应用本发明，解决了当共信道干扰未完全消除时如何进行用户选择的问题。
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