-
公开(公告)号：CN102162848A
公开(公告)日：2011-08-24
申请号：CN201010587952.X
申请日：2010-12-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于伪随机编码与线性调频连续波体制的汽车主动防撞雷达，属于汽车雷达领域。由伪随机编码与线性调频控制信号发生器、线性调频与伪随机编码双调制连续波发射机、发射天线、接收天线、低噪声放大混频接收通道、线性调频信号处理与伪随机编码多路并行相关处理器、并行数据处理器与执行终端构成。采用伪随机编码对雷达载波进行调相，同时线性调频雷达载波，形成双调制发射信号。将两种体制相结合提高对干扰回波的抑制能力，消除虚假目标引入的虚警，实现对不同车载雷达的不同编码，以消除迎面车辆雷达造成的干扰，提高主动防撞雷达的检测能力并且降低虚警率，具有较好的复杂道路环境下的抑制能力。
-
公开(公告)号：CN101251596B
公开(公告)日：2010-09-22
申请号：CN200810102506.8
申请日：2008-03-21
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: Y02A90/18
Abstract: 本发明公开了一种风廓线雷达非相参无线电干扰抑制方法，属于信号处理和检测技术领域；它具体为，在发射端产生脉间、脉内两种伪随机序列；进行编码处理；然后调制发射，并将脉间脉内两种伪随机序列保存之接收信号处理机；最后在接收端进行接收，并将接收信号进行两次解码处理；至此完成本方法处理过程。经此方法处理的风廓线雷达接收信号，经过与发射调制脉冲完全同步的脉间伪随机码序列进行第一次解码运算，将相参的测风信号恢复并将不相参的无限电干扰白噪声化，从而达到降低无线电干扰信号功率谱的效果，再根据脉内伪随机码本序列进行第二次解码运算达到提高风信号的功率的效果，其干扰抑制效果约(10log L)dB，风信号功率提高约(20log P)dB。
-
公开(公告)号：CN101251596A
公开(公告)日：2008-08-27
申请号：CN200810102506.8
申请日：2008-03-21
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: Y02A90/18
Abstract: 本发明公开了一种风廓线雷达非相参无线电干扰抑制方法，属于信号处理和检测技术领域；它具体为，在发射端产生脉间、脉内两种伪随机序列；进行编码处理；然后调制发射，并将脉间脉内两种伪随机序列保存之接收信号处理机；最后在接收端进行接收，并将接收信号进行两次解码处理；至此完成本方法处理过程。经此方法处理的风廓线雷达接收信号，经过与发射调制脉冲完全同步的脉间伪随机码序列进行第一次解码运算，将相参的测风信号恢复并将不相参的无限电干扰白噪声化，从而达到降低无线电干扰信号功率谱的效果，再根据脉内伪随机码本序列进行第二次解码运算达到提高风信号的功率的效果，其干扰抑制效果约(10log L)dB，风信号功率提高约(20log P)dB。
-
公开(公告)号：CN116132242B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310144579.8
申请日：2023-02-07
Applicant: 北京理工大学 , 中国电子科技集团公司电子科学研究院
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开一种基于幅值均衡的通感融合性能优化方法，属于感知通信一体化领域。本发明以DFT‑s‑OFDM波形为基础，并对DFT‑s‑OFDM波形进行幅值均衡处理，通过幅值均衡，改变DFT‑s‑OFDM波形的频域幅值特性，调整符号间的相关性，实现高效的感知性能与通信性能的联合提升，提高DFT‑s‑OFDM波形的感知精度性能。本发明通过幅值均衡，DFT‑s‑OFDM频域波形更加平滑，减弱噪声增强的影响，提高DFT‑s‑OFDM波形的感知性能；同时提高DFT‑s‑OFDM波形相邻数据间的相关性，有效降低峰均比，实现感知性能与通信性能的同步提升。
-
公开(公告)号：CN115913862B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202211535429.1
申请日：2022-11-30
Applicant: 北京理工大学 , 中国电子科技集团公司电子科学研究院
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开一种基于FDSS的DFT‑s‑OFDM感知性能优化方法，属于感知通信一体化领域。本发明通过在发射端生成基于FDSS增强的DFT‑s‑OFDM的ISAC信号，ISAC信号通过加性高斯白噪声信道，收端接收照射到感知目标的回波信号，并采用DFT方法对信号进行检测接收，获取接收回波信号时延维度的模糊函数及其积分旁瓣比，联合优化波形积分旁瓣比与峰均比性能。本发明以DFT‑s‑OFDM波形为基础，并对DFT‑s‑OFDM进行FDSS加窗处理，通过FDSS向量约束模糊函数的旁瓣，使能量集中于主瓣，提升单目标估计精度以及多目标分辨率，同时降低波形峰均比，实现感知与通信性能的联合优化，提高DFT‑s‑OFDM的感知精度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118100982A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311385382.X
申请日：2023-10-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B1/7075 , H04B1/7097 , H04B1/7105 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开的一种基于简化干扰删除的多用户非正交信号捕获方法，属于多用户信号接入检测领域。本发明实现方法为：对大功率用户信号进行捕获检测，重构出该用户信号，在接收信号中删除大功率用户信号，进行二次捕获对小功率用户信号进行检测，大幅提升微小信号的接入检测能力，实现对大动态多址接入的鲁棒检测接收；针对干扰用户信号与微小信号用户相关器以及累计的运算结果进行重构，直接还原用户间干扰，节省解调信号所需的资源与时间开销；根据不同用户间扩频序列互相关具有周期性的特点，利用查找表预储存各用户间的互干扰模式，根据捕获检测的时延，快速重构干扰，节省计算资源与时间开销，实现针对大动态下多用户非正交信号的鲁棒接收检测。
-
公开(公告)号：CN111371482A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010157093.4
申请日：2020-03-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/08
Abstract: 本发明涉及一种基于波束聚合的下行广播链路的毫米波MIMO-NOMA方法，属于通信领域。为了解决现有技术存在的下行广播链路中用户配对和波束精准对齐的问题，本发明提出了一种基于波束聚合的毫米波大规模MIMO-NOMA方法。该发明中，基站通过波束赋形生成覆盖整个小区的大规模波束集合，其中多个相邻波束被汇集成一起以非正交的方式为一组相邻的用户提供服务，通过构建深度学习架构并采用线下训练线上应用的方式，依据信道状态信息设计近似最优的数字预编码矩阵，以减轻用户之间的干扰，实现用户之家的公平。本发明并不要求用户间严格的波束对齐，能够增加下行链路毫米波MIMO中NOMA方案应用的可能性。
-
公开(公告)号：CN107645448B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201710801875.5
申请日：2017-09-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L12/727 , H04L12/751
Abstract: 本法发明提供一种基于节点循环移动模式的准确定性概率加权延时路由方法，具体过程为：一.邻居节点发现：节点循环移动，以固定周期广播Hello包寻找邻居节点；二.延时表更新：节点将找到的邻居节点地址及节点间的链路延时映射进延时表中；基于节点间的链路延时，利用节点间接触概率计算节点间的概率加权延时，代替节点间链路延时，更新存入节点延时表中；三.路由计算：将延时表中的加权延时作为节点边的权值，计算出最短路径，并将到达目的节点的下一跳地址添加到路由表中；根据路由表进行消息转发。基于接触概率算出的加权延时比传统延时更能有效的反映出链路费用特性。
-
公开(公告)号：CN107040323B
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201710282471.X
申请日：2017-04-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B17/345 , H04B17/382 , H04W16/14 , H04W72/04 , H04W72/08
Abstract: 一种认知无线电网络中多信道功率带宽联合分配方法，属于认知无线电技术领域。包括：1)次级用户发送端设定发射功率限制和带宽约束；2)次级用户发送端在信道状态测量模块中通过与次级用户接收端的信令交互和对历史数据的估算获得信道状态信息；3)次级用户发送端设定软干扰约束；4)次级用户发送端在功率带宽决策模块中联合分配功率和带宽实现平均传输速率最大化；5)次级用户发送端利用解析方法求解固定拉格朗日乘子的最优解；6)判断是否完成次级用户发送端与次级用户接收端之间的通信；若未完成通信，则返回2)，继续进行下一个相干时间的信道状态信息检测；若已完成通信，则计算出遍历容量。本发明具有较低的复杂度。
-
公开(公告)号：CN107645448A
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201710801875.5
申请日：2017-09-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L12/727 , H04L12/751
Abstract: 本法发明提供一种基于节点循环移动模式的准确定性概率加权延时路由方法，具体过程为：一.邻居节点发现：节点循环移动，以固定周期广播Hello包寻找邻居节点；二.延时表更新：节点将找到的邻居节点地址及节点间的链路延时映射进延时表中；基于节点间的链路延时，利用节点间接触概率计算节点间的概率加权延时，代替节点间链路延时，更新存入节点延时表中；三.路由计算：将延时表中的加权延时作为节点边的权值，计算出最短路径，并将到达目的节点的下一跳地址添加到路由表中；根据路由表进行消息转发。基于接触概率算出的加权延时比传统延时更能有效的反映出链路费用特性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
75
records
(took 0.025 seconds)
