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公开(公告)号：CN112437397B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202011252621.0
申请日：2020-11-11
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交替修正牛顿法的分布式传感器节点定位方法，其特征在于，包括如下步骤：1）定义网络；2）将WSN定位问题归结为无约束的优化问题；3）将WSN划分为部分重叠的子区域；4）重新构建子区域优化问题；5）估计LU节点的粗略估计值；6）采用分布式定位方法对子区域优化问题进行迭代求解，获取最终定位。这种方法能解决大规模WSN存在锚节点位置误差时难以定位的问题，且定位精度较高，扩展性好，适宜于大规模WSN。
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公开(公告)号：CN108562897B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN201810079149.1
申请日：2018-01-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S13/89
Abstract: 本发明适用于穿墙雷达成像领域，提供了一种MIMO穿墙雷达的结构稀疏成像方法和装置。所述方法包括：对MIMO穿墙雷达阵列采集的扩展目标的回波信号进行稀疏变换，并构建基于伪随机m序列的伪随机测量矩阵进行压缩采样，进而构建感知矩阵；根据后向投影成像算法得到扩展目标散射系数初值，并预估用于正交匹配追踪压缩感知算法的索引集；根据马尔可夫随机场一阶邻域逐个传递过程充分考虑像素间的结构稀疏先验信息，得到新的索引集；然后重新计算扩展目标散射系数，直到满足收敛条件，将此时的扩展目标散射系数用于二维成像。本发明不需要人工设置分块参数，所需的存储空间小，降低了运算量和系统复杂度，易于硬件实现。
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公开(公告)号：CN113671502A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110943300.3
申请日：2021-08-17
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种合成孔径雷达的分布式压缩感知并行成像方法，通过获得距离向和方位向稀疏观测的回波矩阵；对获得的回波矩阵进行Spark分布式CS算法距离向并行重构的Map阶段；再进行Spark分布式CS算法方位向并行重构的Map阶段，获得重构数据，完成稀疏数据的整个重构阶段。该方法应用Apache计算平台中的Spark分布式计算框架，将稀疏观测的目标回波数据按行分别划分成若干个行向量，并将这些行向量进行分区，使用Spark不同的Executor进行距离向分布式并行重构；将距离向重构的数据按列分别划分成若干个列向量，并将这些列向量进行分区，使用Spark不同的Executor进行方位向分布式并行重构；最后将各个Executor的处理结果聚合起来，通过fftshift操作，完成SAR的压缩感知算法快速计算。
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公开(公告)号：CN109634138B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201811495573.0
申请日：2018-12-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开一种基于图上信号粗化的多智能体系统一致性方法，基于对图上信号降维处理的思想，对多智能体系统构建的初始图信号模型进行超节点的选取和局部集的划分，通过对局部集内的协同获取超节点的信号值，再利用粗化图的拉普拉斯矩阵特征值设计图滤波器系数，超节点的信号经过图滤波器迭代达到平均值后，传输给其邻居节点，使所有节点信号值达到平均一致。本发明可以显著提高一致性收敛速度并降低计算量。
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公开(公告)号：CN113190790A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110338772.6
申请日：2021-03-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F17/16 , G06F16/901 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于多移位算子的时变图信号重构方法，基于获取的待重构信号和多个移位算子，对无向图优化式进行求解，得到中间式；创建时间维的无向序列图，并基于具有多个时刻下的所述无向序列图得到对应的拉普拉斯矩阵；将所述拉普拉斯矩阵输入所述中间式中，并采用分布式算法进行求解，完成信号的重构，通过建立多移位算子，进而刻画了时变图模型中，时间维度和空间维度的相关性，提高了信号重构性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113162879A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110479674.4
申请日：2021-04-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种联合特征提取的调制信号识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1）信号接收；2）信号预处理；3）特征参数提取；4）设置判决门限；5）分类识别。这种方法所需特征参数少、步骤简洁、复杂度低，在低信噪比下识别率高且能弥补高阶累计量单一特征的局限，适用于多种不同类型的调制信号识别。
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公开(公告)号：CN113035368A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110394659.X
申请日：2021-04-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差分迁移图神经网络的疾病传播预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1)构建图模型；2)划分数据集；3)模型参数设置；4)对元训练集Mtr＝{D(1),...,D(p)}和元测试集Mte＝{D}训练；5)测试模型、预测结果。这种方法能提高疾病传播预测的准确率。
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公开(公告)号：CN112950500A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110213967.8
申请日：2021-02-25
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘检测低秩全变分模型的高光谱去噪方法，构建输入信号模型，并基于所述输入信号模型构建并优化边缘检测低秩全变分模型；利用奇异值收缩方法对所述边缘检测低秩全变分模型中划分出的第一子问题进行求解；基于高光谱图像波段数对得到的第二子问题进行划分，并使用迭代的基于梯度的快速边缘检测四邻域全变分算法对所有的所述第二子问题进行求解；利用软阈值收缩算子对得到的第三子问题进行求解，并对得到的所有的子问题的结果进行迭代；将当前迭代结果与设定的迭代终止条件进行比较，直至满足所述迭代终止条件，并计算出对应的峰值信噪比和结构相似性值，经过实验验证分析，提高光谱图像去噪效果。
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公开(公告)号：CN108667756B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201810419240.3
申请日：2018-05-04
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于旋转小波基的多载波系统的传输方法，其特征是，包括最优旋转角度选取和信号传输，包括如下过程：发送序列号，编码、数字调制、串并转换，多载波调制（设置顺时针旋转角度范围），并串转换，信号进入信道，串并转换，并串转换、多载波解调(设置逆时针旋转角度范围)、解码，接收序列信号，得到最优旋转角度，将最优旋转角度带入进行信号传输。这种方法，步骤简单、使用方便，通过选取最优旋转角度的办法能够减少信号在通过信道时受到的码间干扰和符号间干扰。
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公开(公告)号：CN112689288A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011501531.0
申请日：2020-12-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W12/121 , H04W12/122 , G06K9/00 , G06K9/52 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于WANN的射频指纹提取和识别方法，其特征是，包括如下步骤：1）采集待识别无线电设备信号；2）双谱非参数估计；3）使用MATLAB软件生成双谱等高图；4）生成数据集并预处理；5）训练WANN；6）采用训练好的WANN识别设备。这种方法能省去人为提取特征与设计神经网络结构的时间成本，抗噪声性能好，识别精度高。
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