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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119179055A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411333424.X
申请日：2024-09-24
Applicant: 吉林大学
Abstract: 基于调频连续波雷达的无人机检测方法，本发明涉及基于调频连续波雷达的无人机检测方法，属于雷达技术与深度学习领域。本发明的目的是为了解决现有无人机检测准确率低、鲁棒性和可靠性低的问题。过程为：获得训练好的新特征提取器、特征融合单元和无人机检测网络；对待测回波信号提取无人机回波信号进行微多普勒特征提取，获得微多普勒特征；将待测回波信号输入训练好的特征提取器，训练好的特征提取器输出深层特征；基于训练好的特征融合单元，将微多普勒特征与深层特征进行特征融合，得到动态加权后的融合特征；将动态加权后的融合特征输入训练好的无人机检测网络，训练好的无人机检测网络输出检测结果。
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公开(公告)号：CN118487637A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410588595.0
申请日：2024-05-13
Applicant: 吉林大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 一种基于可重构智能表面的通信感知系统波束成形设计方法，它属于隐蔽通信与隐蔽目标感知技术领域。本发明解决了在保证通信性能和隐蔽条件的情况下，现有通信感知系统的感知目标精度低的问题。本发明利用可重构智能表面特性，智能地重新配置无线传播环境，在非视距条件下建立感知目标和通信合法用户与天线阵列之间的虚拟视距链路；利用噪声不确定分布推导窃听者最大检测错误概率；利用感知目标的角度估计的克拉美罗下界设计有效的主动和被动波束成形，根据设计的主动和被动波束成形，可以在满足通信性能和隐蔽场景要求的前提下，提升探测目标的感知精度。本发明方法可以应用于通信感知系统波束成形设计。
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公开(公告)号：CN117084693A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311280333.X
申请日：2023-10-07
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于脑电信号分析技术领域，具体涉及一种基于多领域特征融合和注意力机制的脑病检测系统；从三个领域，包括时域、频域和基于复杂网络指标的大脑功能网络，分别对脑电信号进行特征提取；并且构建了一个准确率高、鲁棒性强的多维特征融合网络模型检测各种脑部疾病；本发明的脑电图信号分析方法可以准确描述大脑细节特征和状态，有效度量大脑功能网络的特征指标，为脑病的智能诊断、预警提供了新方案。
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公开(公告)号：CN114034298B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202111299657.9
申请日：2021-11-04
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于可重构智能表面的车辆定位方法，本发明涉及车辆定位方法。本发明目的是为了解决现有无线定位算法在直接链路受阻时性能下降，不能准确反映目标位置信息，并且对无线传感器网络和天线阵列需求高，在缺乏基础设施的环境中失效的问题。一种基于可重构智能表面的车辆定位方法具体过程为：步骤一、建立预测车辆位置模型；步骤二、建立虚拟视距链路；步骤三、基于步骤一和步骤二，获取观测信息并构造观测向量；步骤四、基于步骤一、步骤二、步骤三，利用扩展卡尔曼滤波器预测车辆位置。本发明用于信号处理技术领域。
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公开(公告)号：CN112151074A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010944172.X
申请日：2020-09-10
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于希尔伯特包络谱的基音频率估计方法，克服了现有的基音频率估计方法在基音频率变化范围大时不能准确跟踪基音频率变化的问题，该基音频率估计方法包括的步骤为：1)输入语音信号：输入的语音信号用s[n]表示，采样频率fs，为减少低频偏差，利用y[n]＝s[n]‑s[n‑1]进行差分计算得到差分信号y[n]；2)计算差分群延迟因子；3)计算差分群延迟因子的希尔伯特包络谱：利用 计算差分群延迟因子的希尔伯特包络谱，其中ch(k)为c(k)的希尔伯特变换，ch(k)通过Eh(ω)的离散傅立叶逆变换得到，F(ω)为c(k)的离散傅立叶变换；4)提取差分群延迟因子的希尔伯特包络谱的相关特征；5)浊音和非浊音检测；6)利用差分群延迟因子的希尔伯特包络谱的前三个谱峰幅度的均值特征对浊音进行基音频率估计。
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