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公开(公告)号：CN112200037A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011049325.0
申请日：2020-09-29
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种微弱信号检测方法，包括以下步骤：对信号序列进行滑窗，每滑动一次窗口得到一个信号检测区间；分别统计信号检测区间的相对能量与拐点计数；计算统计得到的相对能量与拐点计数的比值；将获得的比值与设定的检测阈值进行比较，当比值大于设定的检测阈值时，表示信号序列中检出目标信号。本发明还涉及一种终端和计算机可读存储介质。本发明可以用极低运算量、极少存储空间、极低硬件成本实现极强微弱信号检出能力。
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公开(公告)号：CN102340864B
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201110299793.8
申请日：2011-10-08
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种低复杂度高性能的OFDM定时同步算法，所述的OFDM定时同步算法是构造具有更高稳定性的定时度量函数，搜索定时度量函数的最大值，利用该最大值和循环前缀的长度确定一个新的搜索区间，在该区间定义一个检测函数，搜索检测函数的最大值，结合两个最大值点的位置，得到定时偏移估计值，完成定时同步。本发明算法复杂度高于传统算法1(见文献1)，但定时性能优于传统算法1。复杂度远远低于传统算法2(见文献2)，但定时性能和算法2非常接近，在样本数少的情况下，性能更优于算法2。综合考虑复杂度和性能，与传统算法1和2相比，本发明算法更加适合于OFDM系统的定时同步。
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公开(公告)号：CN113720343A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110935483.4
申请日：2021-08-16
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明涉及一种基于动态数据实时适应的航向预测方法，包括以下步骤：对车辆行进过程中采集得到的声音信号进行处理，得到多个定向角数据；将得到的多个定向角数据通过坐标旋转的方式放在一个连续的区间内；将多个定向角数据作为训练集，训练线性回归模型，确定出定向角的变化趋势；根据所述定向角的变化趋势，判断野外运动车辆相对于传感器布设的运动方向，再结合传感器布设时声音传感器的朝向角预测出所述野外运动车辆行进的航向。本发明能够对传感器实时产生的数据进行航向判别，且模型简单，鲁棒性强，且对于数据集没有硬性要求，在少数数据集下也可得到运动目标的粗略航向，并且随着数据集的增加，得到更加精准的航向。
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公开(公告)号：CN102413091B
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201110358069.8
申请日：2011-11-11
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明涉及一种基于对称CAZAC序列的OFDM系统同步方法，包括以下步骤：在时域构造具有四重对称结构的CAZAC序列，使用一组复PN序列与CAZAC序列的第一部分和第三部分进行对应相乘得到同步序列。利用已知PN序列与接收信号的第一部分和第四部分相乘，得到定时度量函数，搜索其最大值，完成定时同步。利用前后对称序列的相位差，得到小数倍频率偏移。在频域利用CAZAC序列的移位得到整数倍频率偏移。本发明消除了由于传统序列的对称结构和循环前缀的存在所引入的副峰值和峰值平台对定时的影响，使定时更加准确。频率偏移估计亦具有更小的标准差，同时具有更大的频率偏移估计范围，可达整个系统带宽。
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公开(公告)号：CN103188192A
公开(公告)日：2013-07-03
申请号：CN201110449752.2
申请日：2011-12-28
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明提供一种应用于视频传感器的基带处理装置，包括数字调制电路和数字解调电路，所述数字调制电路包括：子载波映射模块、IFFT变换模块、加循环器、加窗器、限幅器、以及上采样滤波器；所述数字解调电路包括：下采样滤波器、辅助同步器、去循环器、FFT变换模块、子载波解映射模块、信道估计器、均衡器、以及判决器；其中，所述IFFT变换模块和所述FFT变换模块共用一个FFT核，所述FFT核按照时分方式复用；所述辅助同步器的设计方法基于GPS和长循环前缀。相对于现有技术，本发明将FFT变换器和IFFT变换器复用，同时省去帧头，利用GPS和循环前缀进行同步，简化了算法并节省了硬件资源，提高了频谱利用率，为工程设计提供了一种切实可行的方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102185819A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110118256.9
申请日：2011-05-09
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明涉及一种基于共轭对称序列的OFDM时间同步算法，所述的OFDM时间同步算法是构造具有共轭对称性质的序列，利用所述序列的共轭对称特性，在接收端进行对称相关运算，得到定时度量函数的相关峰值，利用所述相关峰值的位置确定OFDM信号的开始位置，完成时间同步。本发明克服了由于循环前缀和序列共轭对称特性所引起的副峰值对时间同步的不利影响，定时更加准确，可有效地用于多径信道下OFDM系统的时间同步。
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公开(公告)号：CN112257750B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202010997010.2
申请日：2020-09-21
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06F18/25 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及一种面向复合式探测节点的分布式融合系统，包括节点级融合处理中心和系统级融合处理中心，所述节点级融合处理中心用于接收复合式探测节点探测到目标信息，并对异类传感信息进行协同与融合，产生局部目标探测信息，并生成节点级目标报告；所述系统级融合处理中心根据各节点级目标报告中的探测数据完成数据关联、批次分离、类型融合、数量融合和目标运动状态融合，生成完整的系统级目标探测信息。本发明在稳定可靠地实现目标识别的同时，尽量降低网络的资源消耗，使其功能更强大，适用范围更广泛。
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公开(公告)号：CN112257750A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202010997010.2
申请日：2020-09-21
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种面向复合式探测节点的分布式融合系统，包括节点级融合处理中心和系统级融合处理中心，所述节点级融合处理中心用于接收复合式探测节点探测到目标信息，并对异类传感信息进行协同与融合，产生局部目标探测信息，并生成节点级目标报告；所述系统级融合处理中心根据各节点级目标报告中的探测数据完成数据关联、批次分离、类型融合、数量融合和目标运动状态融合，生成完整的系统级目标探测信息。本发明在稳定可靠地实现目标识别的同时，尽量降低网络的资源消耗，使其功能更强大，适用范围更广泛。
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公开(公告)号：CN102413091A
公开(公告)日：2012-04-11
申请号：CN201110358069.8
申请日：2011-11-11
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明涉及一种基于对称CAZAC序列的OFDM系统同步方法，包括以下步骤：在时域构造具有四重对称结构的CAZAC序列，使用一组复PN序列与CAZAC序列的第一部分和第三部分进行对应相乘得到同步序列。利用已知PN序列与接收信号的第一部分和第四部分相乘，得到定时度量函数，搜索其最大值，完成定时同步。利用前后对称序列的相位差，得到小数倍频率偏移。在频域利用CAZAC序列的移位得到整数倍频率偏移。本发明消除了由于传统序列的对称结构和循环前缀的存在所引入的副峰值和峰值平台对定时的影响，使定时更加准确。频率偏移估计亦具有更小的标准差，同时具有更大的频率偏移估计范围，可达整个系统带宽。
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公开(公告)号：CN102340864A
公开(公告)日：2012-02-01
申请号：CN201110299793.8
申请日：2011-10-08
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种低复杂度高性能的OFDM定时同步算法，所述的OFDM定时同步算法是构造具有更高稳定性的定时度量函数，搜索定时度量函数的最大值，利用该最大值和循环前缀的长度确定一个新的搜索区间，在该区间定义一个检测函数，搜索检测函数的最大值，结合两个最大值点的位置，得到定时偏移估计值，完成定时同步。本发明算法复杂度高于传统算法1(见文献1)，但定时性能优于传统算法1。复杂度远远低于传统算法2(见文献2)，但定时性能和算法2非常接近，在样本数少的情况下，性能更优于算法2。综合考虑复杂度和性能，与传统算法1和2相比，本发明算法更加适合于OFDM系统的定时同步。
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