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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107491407A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710532840.6
申请日：2017-07-03
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
IPC: G06F13/42
CPC classification number: G06F13/4291 , G06F13/4295
Abstract: 基于FPGA内SERDES的自适应高速传输系统，发送模块发送自适应训练序列、实时动态训练序列、工作数据至接收模块；自适应训练接收模块进行比特校正使得时钟沿和数据窗的中心位置对齐，进行字校正恢复出正确的训练序列，二者相互配合，实现训练序列的正确接收；实时动态调整模块根据系统的实际工作状态，动态调整数据线时延，使时钟能够始终对齐到数据窗的中心位置，保证时延调整的时效性。本发明系统通过自适应训练方式实时动态调整接收数据窗口和时钟的相对时延关系，能够使数据传输接口不断适应外部环境的变化，避免由于时延偏移抖动而导致的数据采样错误，从而保证了数据的可靠传输，具有很好的使用价值。
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公开(公告)号：CN117376066A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311278847.1
申请日：2023-09-28
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
IPC: H04L27/00 , G06F18/2113 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06V10/771 , G06V10/77 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向异步采样的数字信号调制方式识别方法，构建基于径向基函数与极限学习机相结合的神经网络；提取接收端多次接收的多径衰减信号作为样本，对每一次信号异步处理后生成二维异步同相正交幅度直方图，并对所有直方图进行数据降维与特征提取，得到降维特征矩阵；将预处理后的降维特征矩阵以及信号的调制方式作为训练集，对所述神经网络进行训练；对接收机接收的待识别信号处理后得到降维特征矩阵并输入训练后的神经网络中，神经网络输出待识别信号的调制方式。本发明可有效克服由于采样速率小于符号速率对信号识别性能造成的影响，且在低信噪比时能够保持较好的识别成功率。
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公开(公告)号：CN107491407B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201710532840.6
申请日：2017-07-03
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
IPC: G06F13/42
Abstract: 基于FPGA内SERDES的自适应高速传输系统，发送模块发送自适应训练序列、实时动态训练序列、工作数据至接收模块；自适应训练接收模块进行比特校正使得时钟沿和数据窗的中心位置对齐，进行字校正恢复出正确的训练序列，二者相互配合，实现训练序列的正确接收；实时动态调整模块根据系统的实际工作状态，动态调整数据线时延，使时钟能够始终对齐到数据窗的中心位置，保证时延调整的时效性。本发明系统通过自适应训练方式实时动态调整接收数据窗口和时钟的相对时延关系，能够使数据传输接口不断适应外部环境的变化，避免由于时延偏移抖动而导致的数据采样错误，从而保证了数据的可靠传输，具有很好的使用价值。
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公开(公告)号：CN106230474B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201610607428.1
申请日：2016-07-28
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
Abstract: 本发明一种用于连续波的码分复用方法，本方法不同于传统对离散信息序列进行扩频，而是直接对前端输出的连续波信号进行扩频，采用连续波码分复用处理、组帧、加扰、成形等处理，本发明能够显著降低馈电链路带宽的要求，同时在接收端利用自适应均衡技术能够很好地保持各路馈源信号间的相关性，以利于地面波束成形处理。
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公开(公告)号：CN106230474A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610607428.1
申请日：2016-07-28
Applicant: 西安空间无线电技术研究所
CPC classification number: H04B1/707 , H04J13/0048
Abstract: 本发明一种用于连续波的码分复用方法，本方法不同于传统对离散信息序列进行扩频，而是直接对前端输出的连续波信号进行扩频，采用连续波码分复用处理、组帧、加扰、成形等处理，本发明能够显著降低馈电链路带宽的要求，同时在接收端利用自适应均衡技术能够很好地保持各路馈源信号间的相关性，以利于地面波束成形处理。
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