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公开(公告)号：CN111310719B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202010159776.3
申请日：2020-03-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种未知辐射源个体识别及检测的方法，属于信号识别领域。针对现有技术中对未知信号识别效率、准确率低的问题，采用神经网络对信号记性特征提取，计算特征的各项差异性数据，将待识别信号的各项差异性数据与训练神经网络样本信号的各项差异性数据进行逐层次的比较，依次筛选出未知类信号，然后对未知类信号进行标签添加；本发明技术方案检测未知类的误差率为0.28％，说明本发明方法具有高准确率的优点。
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公开(公告)号：CN112990128A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110456696.9
申请日：2021-04-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种基于视频跟踪的多车辆测速方法，涉及视频图像处理领域。本发明解决现有技术中存在的仅能获得单一车道中单一车辆的速度，而无法同时获取道路上多车道中多车辆的行驶速度的技术问题。本发明方案通过视频信息，可以记录道路中多车辆的行驶速度，车辆变更车道及小范围遮挡均不影响车辆测速，车速检测具有较高的灵活性。相较于传统只进行单一区间测速及单一车辆测速而言，记录多车辆行驶速度更能体现当前实时的道路交通环境，有助于判断道路的交通拥堵情况。
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公开(公告)号：CN111314257A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010173742.X
申请日：2020-03-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种基于复值神经网络的调制方式识别方法，涉及无线通信技术领域。针对通信领域中广泛存在的复数信号，本发明提出一种利用时域接收到的复数信号，不需要对接收到的信号提取任何参数，只需将复数数据输入到复值神经网络中进行训练，充分学习数据中实部与虚部的特征，便能得到较高的准确率，且比传统高阶累积方式高。相比实值，复数有更丰富的表达能力，复值神经网络学习复数的实部与虚部特征，更适用于绝大多数为复数表现形式的通信信号；本发明不用人为计算观察各个信号或特征值之间差异，不需人工设定阈值来区分信号的调制类型，神经网络就有分类器的功能。
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公开(公告)号：CN111310719A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010159776.3
申请日：2020-03-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种未知辐射源个体识别及检测的方法，属于信号识别领域。针对现有技术中对未知信号识别效率、准确率低的问题，采用神经网络对信号记性特征提取，计算特征的各项差异性数据，将待识别信号的各项差异性数据与训练神经网络样本信号的各项差异性数据进行逐层次的比较，依次筛选出未知类信号，然后对未知类信号进行标签添加；本发明技术方案检测未知类的误差率为0.28％，说明本发明方法具有高准确率的优点。
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公开(公告)号：CN106879071B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201710076756.8
申请日：2017-02-13
Applicant: 电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明提供一种基于动态时隙分配的无线Mesh网络低时延优化方法，在Mac算法架构设计中控制帧中通过改变节点的广播顺序，使得节点能够根据数据流的路径信息及时更新自己的时隙需求，保证转发节点在时隙分配时获得相应的时隙；在时隙竞争阶段通过调整网络中时隙申请的顺序，为相关数据流添加路径信息，完成了网络节点时隙竞争阶段的时隙需求实时更新，提高了针对数据流的时隙分配的实时性。通过广播时段对网络拓扑信息变化的及时更新，使得节点对网络拓扑变化能够及时感知并进行更新，通过对关键拓扑数据的处理使得控制协议的开销得到了降低，提高了整个网络的数据传输效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105978615B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201610325499.2
申请日：2016-05-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/0426 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种基于天线选择和干扰对齐的多小区大规模MIMO干扰消除方法，属于移动无线通信技术领域。本发明包括：基站端获取信道矩阵并分别计算各发射天线所对应的列向量的范数，选择范数最大的前Ns根天线作为活跃天线，并关闭其它天线；基于活跃天线所对应的列向量作为新的信道矩阵并计算每个基站的干扰对齐预编码向量，根据干扰对齐预编码向量和新的信道矩阵计算接收端的接收迫零向量并据此分配各数据流的发送功率，然后再基于发送功率对接收迫零向量进行更新，最后，当前基站基于其干扰对齐预编码向量、当前接收迫零向量、各数据流的发送功率生成接收端对应的发送数据并发送。本发明的实施，能降低计算复杂度，提高传输速率及降低误比特率。
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公开(公告)号：CN105959042B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610267956.7
申请日：2016-04-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于可变步长的一比特反馈协作波束成形方法，充分利用可变步长对扰动幅值和校正因子大小进行调整，加快系统收敛速度。当协作节点间相位差较大时，保持扰动幅值；当相位差小于扰动幅值时，及时减小扰动幅值；当随机扰动成功时，校正因子加大校正力度，加快收敛速度；当随机扰动失效时，校正因子更新为上一时隙随机扰动的相反值，用于纠正扰动方向。本发明通过机动性控制扰动幅值和校正因子的步长，加快系统的收敛速度，使扰动的正确率更高。
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公开(公告)号：CN105812042B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610268196.1
申请日：2016-04-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B7/0456
Abstract: 本发明提供一种基于压缩感知的C‑RAN架构大规模MIMO系统的数据传输方法，包括以下步骤：集中式基带处理池BBU对信道估计得到的信道矩阵H进行向量化，得到信道向量h；BBU利信道向量h进行随机测量得到压缩感知模型中的测量向量y；BBU向各射频拉远单元RRU发送测量向量y和数据符号向量s；RRU根据接收到的测量向量y和压缩感知算法得到信道矩阵重构信号RRU利用信道矩阵计算预编码矩阵W；RRU利用预编码矩阵W和数据符号向量s进行预编码，计算得到发送信号向量x。本发明的采用压缩感知方法对信道状态信息进行压缩，重建然后进行预编码，在BBU与RRU间的传输带宽受限的情况下，大幅度提高了系统容量。
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公开(公告)号：CN107017933A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710319663.3
申请日：2017-05-09
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: H04B7/086 , H04B7/0854 , H04B7/088 , H04L1/0656
Abstract: 本发明针对现有天线融合方案存在的问题，公开了一种融合智能天线的MIMO数据传输方法。不同于已有的利用智能天线技术的MIMO数据传输方法，本发明方法在接收端通过多径波达角估计和角度选择来控制每个智能天线的波束指向，以有效降低波束间的相关性，并在智能天线间距较小的情况下保证MIMO子信道的并行性，从而进一步提高了通信的可靠性和有效性。本发明同时还公开了一种实现上述方法的通信装置。通过发送端和接收端的配合，本发明的MIMO数据传输方法及装置充分发挥了智能天线的波束指向性优势，同时也保持了空间并行子信道的独立性，能够获得高的分集增益或复用增益，进一步了提高通信的可靠性和有效性。
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公开(公告)号：CN105959042A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610267956.7
申请日：2016-04-27
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: H04B7/024 , H04B7/0617 , H04B7/086
Abstract: 本发明提供一种基于可变步长的一比特反馈协作波束成形方法，充分利用可变步长对扰动幅值和校正因子大小进行调整，加快系统收敛速度。当协作节点间相位差较大时，保持扰动幅值；当相位差小于扰动幅值时，及时减小扰动幅值；当随机扰动成功时，校正因子加大校正力度，加快收敛速度；当随机扰动失效时，校正因子更新为上一时隙随机扰动的相反值，用于纠正扰动方向。本发明通过机动性控制扰动幅值和校正因子的步长，加快系统的收敛速度，使扰动的正确率更高。
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