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公开(公告)号：CN106202756A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610561413.6
申请日：2016-07-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009
Abstract: 本发明公开了一种基于单层感知机的欠定盲源分离源信号恢复方法。本发明首先获取观测信号矩阵，然后对观测信号矩阵中的所有列向量进行聚类得到混合矩阵，根据观测信号矩阵和混合矩阵计算待恢复的源信号列向量，利用单层感知机方法更新待恢复的源信号列向量，最终获得恢复的源信号。本发明克服了现有技术存在的源信号恢复精度易受噪声误差影响和计算复杂度偏高的缺点，使得本发明具有能保持较高恢复精度的同时快速的恢复源信号的优点。
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公开(公告)号：CN106100712A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610742843.8
申请日：2016-08-26
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: H04B7/0456 , H04B7/0417 , H04B7/0482 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO系统中基于双码本的预编码方法，主要解决现有技术接收端反馈开销大、码本搜索复杂度高的问题。其实现步骤是：1.接收端生成第一码本；2.接收端根据Householder变换生成第二码本；3.接收端选择第一码本最优码字并记录对应的奇异值；4.接收端选择第二码本最优码字并记录对应的奇异值；5.接收端确定最优预编码矩阵及最优预编码矩阵索引信息，并将该最优预编码矩阵索引信息反馈到发射端；6.发射端根据接收端反馈的索引信息选择预编码矩阵，进行预编码。本发明减少了接收端反馈索引信息的开销，降低了码本的搜索复杂度，可用于大规模MIMO无线通信系统。
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公开(公告)号：CN105337636A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510664633.7
申请日：2015-10-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B1/713
CPC classification number: H04B1/713
Abstract: 本发明公开了一种基于频率拼接的异步跳频信号参数盲估计方法。具体步骤包括：1、接收信号，2、采样信号，3、短时傅里叶变换，4、提取序号，5、计算频率，6、聚类频率，7、分析频率集合，8、初步估计跳周期，9、检测碰撞频率，10、分解碰撞频率，11、构造矩阵，12、拼接频率，13、精确估计跳周期，14、估计跳变时刻，15、估计频率。本发明解决了异步非正交网络中的频率碰撞情景下跳频信号参数盲估计的问题，提高了跳频信号参数估计方法对噪声的适应能力。
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公开(公告)号：CN114398763B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111595262.3
申请日：2021-12-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明属于通信工程、信息工程等实验网络教学技术领域，公开了一种随机信号分析实验虚拟仿真系统及控制方法，所述随机信号分析实验虚拟仿真系统包括：通信信号产生硬件电路模块，用于产生不同调制方式的通信信号；噪声产生模块，用于产生噪声信号；通信系统硬件电路模块，用于实现线性系统或非线性系统；信号分析软件模块，用于实现通信信号的特性分析。本发明采用软件和硬件结合的随机信号分析实验的虚拟仿真实验平台，既可以解决实验设备投入过大的问题，又能解决无法聚集的问题；同时学生实验时间、实验场地灵活，只要有网络和笔记本电脑，学生可以随时随地进行实验。
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公开(公告)号：CN110185939B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201910408262.4
申请日：2019-05-16
Applicant: 西北工业大学 , 东莞市三航军民融合创新研究院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种基于卷积神经网络的气体管道泄漏识别方法，在采集典型泄漏类型的泄漏声信号和背景声信号后，进行分帧处理以及短时傅里叶变化得到表征原始泄漏声信号的时频图；而后搭建针对于泄漏声信号的卷积神经网络分类模型，将传统的正方形卷积核改变为特定长条状的长方形卷积核从而能够更好的提取到时频图中的线谱特征；将泄漏声和背景声的时频图混合送入搭建好的卷积神经网络进行训练，训练采用K折交叉验证，对网络模型超参数进行优化，从而选出最优的模型超参数并增强模型的鲁棒性和普适性。该方法相较于现有技术中的管道泄漏识别方法不但在识别率上有进一步的提升，而且还能有效的解决现有技术中最难以处理的特征筛选问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110113075A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910534360.2
申请日：2019-06-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于短时傅里叶变换STFT和平滑伪魏格纳分布SPWVD的混合网台跳频参数盲估计方法，用于解决现有技术在低信噪比条件下跳频参数估计精度低和复杂度高的问题。其实现方案是：首先，使用短时傅里叶变换将天线接收信号变换到时频域，并对时频信号进行自适应降噪处理，以增加系统抗噪声性能；其次，通过K-means均值聚类算法进行频率的精估计；然后，根据精估计的频率提取时频信息得到跳时粗估计；最后，采用平滑伪魏格纳变换及修正后的截断门限进行跳变时刻的精估计。本发明降低了复杂度，增加了频率的分辨率，提高了跳时刻的估计精度，可用于复杂电磁环境中，跳频信号的参数估计。
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公开(公告)号：CN106100712B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201610742843.8
申请日：2016-08-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0417 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO系统中基于双码本的预编码方法，主要解决现有技术接收端反馈开销大、码本搜索复杂度高的问题。其实现步骤是：1.接收端生成第一码本；2.接收端根据Householder变换生成第二码本；3.接收端选择第一码本最优码字并记录对应的奇异值；4.接收端选择第二码本最优码字并记录对应的奇异值；5.接收端确定最优预编码矩阵及最优预编码矩阵索引信息，并将该最优预编码矩阵索引信息反馈到发射端；6.发射端根据接收端反馈的索引信息选择预编码矩阵，进行预编码。本发明减少了接收端反馈索引信息的开销，降低了码本的搜索复杂度，可用于大规模MIMO无线通信系统。
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公开(公告)号：CN106202756B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201610561413.6
申请日：2016-07-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于单层感知机的欠定盲源分离源信号恢复方法。本发明首先获取观测信号矩阵，然后对观测信号矩阵中的所有列向量进行聚类得到混合矩阵，根据观测信号矩阵和混合矩阵计算待恢复的源信号列向量，利用单层感知机方法更新待恢复的源信号列向量，最终获得恢复的源信号。本发明克服了现有技术存在的源信号恢复精度易受噪声误差影响和计算复杂度偏高的缺点，使得本发明具有能保持较高恢复精度的同时快速的恢复源信号的优点。
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公开(公告)号：CN105930857B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201610206294.2
申请日：2016-04-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于块分割的欠定盲源分离源混合矩阵估计方法。本发明首先获取采样信号向量，然后提取高能量采样信号向量并归一化，构造二维坐标平面并分割坐标纵轴，然后统计提取出包含聚类中心的子区间，取该子区间的中点值作为聚类中心的纵坐标，进而得到聚类中心的坐标值，最终获得欠定盲源分离混合矩阵。本发明克服了现有技术存在的在源信号非充分稀疏条件下的欠定盲源分离混合矩阵估计精度差和时间复杂度高的缺点，使得本发明适用于源信号非充分稀疏条件下的欠定盲源分离，并且具有能保持较快速度和较高精确度估计出欠定盲源分离混合矩阵的优点。
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公开(公告)号：CN105844094B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201610165071.6
申请日：2016-03-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度下降法和牛顿法的欠定盲源分离源信号恢复方法。本发明首先获取观测信号矩阵，然后对观测信号矩阵中的所有列向量进行聚类得到混合矩阵，根据观测信号矩阵和混合矩阵计算待恢复的源信号列向量，依次利用梯度下降法、牛顿法和投影法更新待恢复的源信号列向量，最终获得恢复的源信号。本发明克服了现有技术存在的源信号恢复精度易受噪声误差影响和计算复杂度偏高的缺点，使得本发明具有能保持较高恢复精度的同时快速的恢复源信号的优点。
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