宽窄带通信的自适应方法、系统、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118316572A

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202410450817.2

    申请日:2024-04-15

    Abstract: 本申请公开一种宽窄带通信的自适应方法、系统、计算机设备及存储介质,方法包括:通过接收端接收数据信号;在所述接收端,解调所述数据信号,并计算所述数据信号的信道状态信息,将所述信道状态信息反馈至发送端;在所述发送端,根据所述信道状态信息对通信方式进行自适应的调整,确定发送端的通信波形规则;基于所述通信波形规则确定目标波形信号,并通过发送端对所述目标波形信号进行调制后发送所述目标波形信号,所述目标波形信号包括适用于通信质量条件的宽带波形型号和窄带波形信号的至少一个;通信质量与信道状态信息相关联。通过自适应地控制调整宽窄带的通信,提高自组网通信对复杂应用场景的适应能力,保证了复杂环境下高可靠通信需求。

    一种基于多层深度特征融合的相关滤波跟踪方法及装置

    公开(公告)号:CN117636216A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202311635098.3

    申请日:2023-12-01

    Abstract: 本公开揭示了一种基于多层深度特征融合的相关滤波跟踪方法,包括:1、获取待跟踪视频的第一帧图像,提取多层深度特征并降维,利用降维后的多层深度特征对相关滤波模型进行训练;2、获取待跟踪视频的第二帧图像,提取多层深度特征并降维,将降维后的多层深度特征输入训练好的相关滤波模型,以获得多个响应图,通过对多个响应图融合以实现待跟踪目标的第一次跟踪;3、获取待跟踪视频的第三帧图像,同时利用特征复用方法对相关滤波模型进行更新,并基于更新后的相关滤波模型实现待跟踪目标的第二次跟踪;4、重复执行步骤3,直至完成待跟踪目标的最后一次跟踪。本公开在提高目标跟踪精度的同时能够极大地降低算法运算开销,满足实时性要求。

    摩尔斯码射频信号的接收识别方法、装置及模拟电台主机

    公开(公告)号:CN111404846B

    公开(公告)日:2023-04-14

    申请号:CN202010330462.5

    申请日:2020-04-24

    Inventor: 魏振华

    Abstract: 本发明涉及无线电技术领域,提供了一种摩尔斯码射频信号的接收识别方法、装置及模拟电台主机,用于提高译码准确率。所述方法通过将接收的48KHz比特流进行边沿捕获,找到对应摩尔斯码报文的上升沿和下降沿;根据预置的64S计时器对每个所述上升沿和所述下降沿进行计时,并缓存每个所述上升沿和所述下降沿的时间,进一步建立缓存的高低电平持续时间表,根据所述高低电平持续时间表计算点码时间长度、划码时间长度、码间隔、字符间隔及词间隔时间长度,以确定译码时间窗口,从而根据预置的摩尔斯码ASCII码查找表查询得到所述48KHz比特流对应字符的ASCII码。本发明解决了模拟电台主机接收人工拍发的摩尔斯码射频信号在摩尔斯码识别及译码存在准确率不高的问题。

    一种莫尔斯信号的识别方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115081477A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202210672191.0

    申请日:2022-06-14

    Inventor: 韩思明 魏振华

    Abstract: 本发明涉及莫尔斯通信领域,公开了一种莫尔斯信号的识别方法、装置、设备及存储介质,用于缓解人工译码莫尔斯信号的压力、进一步提升在各类干扰下对莫尔斯信号的识别准确率,所述方法包括:通过小波变换将接收的莫尔斯信号转换为对应的信号时频图像;将所述信号时频图像等距分割为相应的多帧子图像,并使用3D卷积层提取融合连续多帧子图像的时空特征;将所述时空特征输入预设的双向卷积长短时记忆网络模型进行识别预测训练,得到预测输出的一批目标特征序列;通过连接时序分类对所述模型预测输出的目标特征序列进行译码转录,得到所述莫尔斯信号的译码。

    基于迁移学习和光谱恢复的HSI超分辨重建方法及相关设备

    公开(公告)号:CN113284045A

    公开(公告)日:2021-08-20

    申请号:CN202110550369.X

    申请日:2021-05-20

    Abstract: 本发明涉及高光谱图像领域,公开基于迁移学习和光谱恢复的HSI超分辨重建方法及相关设备,用于通过机器学习模型实现从低分辨高光谱图像预测HSI,方法包括:获取高光谱图像集训练集和彩色图像训练集;根据高光谱图像集训练集进行光谱下采样得到多光谱图像集;根据彩色图像训练集对预设迁移学习模型进行训练,得到空间超分辨模型,并对空间超分辨模型进行调优,得到目标空间超分辨模型;根据低分辨率多光谱图像集和低分辨率高光谱图像集,对预设深度学习模型进行训练,得到目标光谱超分辨模型;获取待重建的低分辨率高光谱图像,基于目标空间超分辨模型及目标光谱超分辨模型分别进行迁移学习与光谱恢复处理,得到对应的高分辨率高光谱图像。

    摩尔斯码射频信号的接收识别方法、装置及模拟电台主机

    公开(公告)号:CN111404846A

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN202010330462.5

    申请日:2020-04-24

    Inventor: 魏振华

    Abstract: 本发明涉及无线电技术领域,提供了一种摩尔斯码射频信号的接收识别方法、装置及模拟电台主机,用于提高译码准确率。所述方法通过将接收的48KHz比特流进行边沿捕获,找到对应摩尔斯码报文的上升沿和下降沿;根据预置的64S计时器对每个所述上升沿和所述下降沿进行计时,并缓存每个所述上升沿和所述下降沿的时间,进一步建立缓存的高低电平持续时间表,根据所述高低电平持续时间表计算点码时间长度、划码时间长度、码间隔、字符间隔及词间隔时间长度,以确定译码时间窗口,从而根据预置的摩尔斯码ASCII码查找表查询得到所述48KHz比特流对应字符的ASCII码。本发明解决了模拟电台主机接收人工拍发的摩尔斯码射频信号在摩尔斯码识别及译码存在准确率不高的问题。

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