一种基于辅助阵元的稳健波束形成方法

    公开(公告)号:CN114818793B

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202210378437.3

    申请日:2022-04-12

    Abstract: 本发明提供了一种基于辅助阵元的稳健波束形成方法,通过在存在阵元位置扰动误差的原始阵列中引入少量精确校正的辅助阵元,利用子空间的思路实现了阵元位置误差参数和信号来波方向的解耦处理,从而获得了更精确的期望信号导向矢量及阵列流型,利用采样协方差矩阵特征分解方法估计噪声功率值,进而基于信号子空间拟合方法低复杂度地实现了干扰加噪声协方差矩阵的重构。本发明能有效减轻期望信号自消的问题,有效提高存在误差失配时的波束形成稳健性,有效降低阵列误差导致波束形成器性能劣化的现象;能有效应对传统稳健波束形成方法期望信号自消的问题,在高输入信噪比的应用场景下性能优异,有效降低干扰加噪声协方差矩阵重构的计算复杂度。

    一种跨域物理层安全实现方法
    43.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118300648A

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202410316251.4

    申请日:2024-03-20

    Abstract: 本发明公开了一种跨域物理层安全实现方法,首先对MIMO‑OTFS系统设计预处理、后处理矩阵,具体对合法信道DD域等效信道矩阵进行奇异值(Singular Value Decomposition,SVD)分解,选择右奇异矩阵设计预处理矩阵,选择左奇异矩阵设计后处理矩阵。其次根据MIMO‑OTFS系统处理流程计算时域AN的零空间矩阵并生成零均值圆对称复高斯矢量,最终生成时域AN。该方法的AN设计可实现在合法接收者的DD域自行抵消,而在窃听者处形成干扰,进而扩大合法信道、窃听信道的质量差距,实现MIMO‑OTFS系统的信号安全。

    一种面向复杂环境的无人机协助LoRa组网系统

    公开(公告)号:CN117793616A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311652997.4

    申请日:2023-12-05

    Abstract: 本发明涉及一种面向复杂环境的无人机协助LoRa组网系统,包括LoRa通信终端、LoRa网关、无人机、无人机遥控器、服务器等;LoRa网关作为无人机负载,无人机和无人机遥控器实现LoRa网关和服务器之间的数据转发;LoRa通信终端支持全功能模式和基本功能模式,工作在全功能模式时,无线信号数据负载包含工作模式、卫星定位信息和扩展信息,工作在基本功能模式时,无线信号数据负载包含工作模式、空的位置信息和扩展信息;服务器能够根据LoRa通信终端的卫星定位信息,或利用LoRa定位技术计算得到LoRa通信终端的位置信息。本发明融合了LoRa技术和无人机的各自优势,具备良好的野外复杂环境适应性,为提升LoRa组网系统在不同场景中的应用可扩展能力提供了新的思路。

    一种基于变换域的咬尾Turbo编译码通信方法

    公开(公告)号:CN112187291B

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202011149927.3

    申请日:2020-10-24

    Abstract: 本发明提供了一种基于变换域的咬尾Turbo编译码通信方法,对目标用户的符号信息进行咬尾Turbo编码,得到数据块,生成一个变换域集,同步生成相同的伪随机码,完成有限次域的变换,在目标发射端,根据完成调制后,将调制完成后的信号送入信道中传输,接收端将接受到的信号按照伪随机码的逆序依次执行逆变换域集中相对应的逆变换,完成解调过程,经最大后验概率检测与解调得到符号序列,进行咬尾译码操作获得对发送端可靠的估计结果。本发明通过收发端的伪随机码控制域之间的变换顺序,实现时变,高移动,低截获通信;基于咬尾Turbo编译码技术,利用咬尾的性质,能够突破码长的限制完成数据信息的可靠传输。

    一种幅相误差自校正的稳健单站直接定位方法

    公开(公告)号:CN113608164B

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202110595981.9

    申请日:2021-05-29

    Abstract: 本发明提供了一种幅相误差自校正的稳健单站直接定位方法,建立幅相误差下运动单站接收的信号模型,构造接收数据的协方差矩阵,对采样协方差矩阵特征分解,根据已知的幅相误差估计值估计发射器位置,根据已知的发射器位置估计值估计幅相误差矢量,多次迭代,将最终估计的辐射源位置作为最终定位结果。本发明基于特征分解子空间正交性质迭代完成目标位置和幅相误差参数的在线联合估计,推导了目标位置和幅相误差参数的闭式解形式,提高定位性能的同时降低计算复杂度,通过推导目标位置和幅相误差参数的闭式解实现了目标位置和幅相误差矢量的在线联合估计,大大提高了定位精度,提升了算法的稳健性。

    一种基于自编码器与并行网络的近场源定位方法

    公开(公告)号:CN113030849B

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202110240817.6

    申请日:2021-03-04

    Abstract: 本发明提供了一种基于自编码器与并行网络的近场源定位方法,生成单信源条件下阵列接收的近场源数据,构建自编码网络和并行全连接网络,将近场源数据输入到自编码网络和并行全连接网络的组合网络中,当得到角度信息时,单次谱峰搜索的方式求出。本发明通过对阵列接收信号进行子空间分割,并通过并行全连接网络实现在未知信源数目的条件下DOA空间谱的直接输出,大大提升了算法的效率;仅需要单信源数据的训练就可以得到多信源定位的能力,极大地降低了训练的数据量,同时一定程度上降低了神经网络的训练难度;采用离线训练在线测试的过程,大大降低了实际使用过程中的算法复杂度。

    一种信息分布式安全传输方法
    50.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116320073A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310260980.8

    申请日:2023-03-17

    Abstract: 本发明公开了信息分布式安全传输方法,该方法包括:将期望发送的保密信息对应的传输符号通过串并转换分为两个携带信息的符号,分别将每个携带信息的符号发送至不同的用户进行激活;全体被激活用户相互协作,将接收到的信息通过并串转换恢复所述传输符号;解调所述传输符号得到保密信息。本发明适用于视距信道下窃听用户与期望接收机位于相近方位的情况下,在不影响接收机对期望符号解码的同时最大程度抑制窃听用户对私密信息的获取。从而避免了糟糕的窃听环境对通信系统性能的消极影响,增强了信号的安全传输性能。

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