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公开(公告)号：CN115882982A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211585205.1
申请日：2022-12-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/336 , H04W40/32
Abstract: 一种多信道协作频谱感知方法及系统，具体涉及一种计算机认知无线网络在多信道情况下的多节点之间的协作频谱感知的获取方法及系统，为了解决多信道协作频谱感知的准确率低、实时性差的问题，定义认知无线网络中主用户和次用户分别服从齐次泊松点过程分布；各个次用户依次对各个主用户信道进行能量检测，得到检测概率矩阵；设置分簇的限制条件，利用二部图对主用户和次用户进行分簇；选举每个簇内接收主用户信号平均信噪比最大的次用户作为簇头，簇头收集所述簇内其他次用户的频谱感知信息，并利用OR融合规则进行融合，根据融合的频谱感知信息判断每簇对应的主用户信道是否有主用户信号，并与其他簇头融合，得到全部主用户信道的占用状态。
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公开(公告)号：CN114970622A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210552263.8
申请日：2022-05-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于深度学习的分布式压缩感知信号重构方法，具体涉及一种通信信号在压缩采样下的分布式压缩感知信号的重构方法，本发明为解决由于真实场景中的稀疏信号之间并不完全是联合稀疏的，导致传统分布式压缩感知重构方法在应用时重构误差大，准确率低的问题。获取信号，对信号进行处理，得到信号的压缩采样后的测量向量；建立模型，模型依次包括注意力机制层，GRU网络层、Softmax层和稀疏向量计算层，将所述压缩采样后的测量向量输入模型内进行训练，并将支撑集初始化为空集，输出稀疏向量，得到训练好的模型；将待重构的信号的压缩采样后的测量向量输入训练好的模型内，输出稀疏向量。属于信号处理技术领域。
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公开(公告)号：CN109495115B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201811295448.5
申请日：2018-11-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于FPGA的LDPC译码器及译码方法，它属于通信领域中信道编码技术领域。本发明解决了如何在减少硬件资源开销的同时提高LDPC译码器的吞吐率的问题。本发明利用兵乓缓存的方法将串行电路与并行部分分离，各部分采用独立的时钟，以保证连续数据流的流入流出与高吞吐率；而且本发明采用一种新的循环存储的方式以解决地址冲突问题，避免了桶形移位寄存器或连接网络的使用，同时减小了译码电路硬件资源占用率。当采用本发明的部分并行译码结构，并行度为7，主时钟频率选择110MHz，码率7/8，子矩阵维度511，迭代次数15次，平均变量节点更新时钟数为1.008时，吞吐率达到的最大值约为356.48Mbps。本发明可以应用于通信领域中信道编码技术领域。
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公开(公告)号：CN112333718B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202011223563.9
申请日：2020-11-05
IPC: H04W16/14
Abstract: 一种基于欠采样信号的频率和到达角联合估计方法，属于认知无线电中的多参数联合估计技术领域。本发明针对现有调制宽带转换器欠采样结构复杂度高的问题。首先构建欠采样结构，通过感知器采集原始信号，模数转换器对感知器传递的信号和时延τ后的信号进行欠采样后传递至低通滤波器，低通滤波器输出欠采样数据；对原始信号进行傅里叶变换得到变换后时域信号；模数转换器对传递的数据进行低速采样，并转换为频谱输出；低通滤波器对所述频谱进行处理，并变换到时域，得到欠采样数据信号；结合利用最小二乘法计算得到的传播矩阵对欠采样数据信号进行处理，计算得到欠采样信号的频率和到达角。本发明大大减少了硬件复杂度。
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公开(公告)号：CN110007285B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201910304370.7
申请日：2019-04-16
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 大连中睿科技发展有限公司
IPC: G01S7/41
Abstract: 一种基于FPGA的探地雷达分布式滤波方法，它属于探地雷达的信号处理技术领域。本发明解决了现有的滤波方法在FPGA中实现时存在的对信号处理效率低的问题。本发明应用分布式算法在FPGA中实现了数字滤波，分布式结构利用二进制数据可以进行逐位处理的特点，以输入数据的相同位作为地址查找之前预先存入的预相加结果，将查找表输出的部分积进行移位操作，移位操作结果进行累加后即可得到滤波结果，本发明用丰富的存储器资源代替了有限的硬件乘法器资源，用快速的查表操作与移位操作代替了缓慢的乘法操作，解决了现有方法对信号处理的速度慢的问题。本发明可以应用于探地雷达的信号处理技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109995376A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910350329.3
申请日：2019-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明提供基于联合块稀疏模型的信号重构方法，属于分布式压缩感知技术领域。本发明首先建立基于混合支撑集模型的联合块稀疏模型，然后利用了基于混合支撑集模型的联合块稀疏模型的结构特点对信号的公共部分进行重构，再使用BOMP算法，逐个重构出每个信号的特有部分，最后将原信号公共部分与特有部分的重构结果相加，完成对原信号的重构。本发明解决了在多天线以及信号稀疏系数成块分布的情况下，接收端如何以低量测值、低信噪比，精确地重构原信号的问题。本发明可用实际通信场景中接收端的信号重构。
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公开(公告)号：CN109543292A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811390612.0
申请日：2018-11-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 基于轨道预测的星间链路信号捕获过程的仿真方法，它用于卫星通信技术领域。本发明解决了传统仿真方法不能对中、低轨道卫星之间星间链路的信号捕获过程进行准确描述的问题。本发明会考虑用户卫星的运动轨迹的影响，所以基于本发明得到的仿真结果会更加精准，而且本发明的意义还在于，在准确的得到对中、低轨目标的捕获时间和捕获概率之后，可以调整卫星捕获过程中使用的捕获策略，仿真结果具有较强的实际参考价值。本发明可以应用于卫星通信技术领域用。
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公开(公告)号：CN106772223A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611109952.2
申请日：2016-12-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S3/14
CPC classification number: G01S3/143
Abstract: 一种基于逻辑回归的单比特空间谱估计方法，涉及阵列信号处理中的空间谱估计领域和人工智能中的逻辑回归领域。解决了在单比特极端量化和超大规模天线阵情形，传统空间谱估计算法不仅计算量很大，而且精度较差的问题。本发明方法中首先对单比特接收数据进行建模获得样本模型，并将观测模型转化到实数域以便于后续处理。建模之后，将空间谱看成线性分类器的系数，将流型矩阵看成输入的样本，将阵列观测输出作为输入样本对应的输出，这样就把空间谱估计转化为一个线性分类问题。在本发明算法的最后，采用逻辑回归算法对该线性分类问题进行求解，得到的分类系数及对应于阵列输入信号产生的空间谱。本发明主要用于空间谱的估计。
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公开(公告)号：CN104022839B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201410283562.1
申请日：2014-06-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 一种应用于合作频谱感知的信息融合判决方法，涉及认知无线电合作频谱感知技术，属于无线电频谱感知技术领域。本发明为解决现有的or准则方法虚警概率较高，经常当主用户不使用频段时，判定为主用户在使用频段，从而一定程度上的降低了频谱利用率的问题。提出了一种应用于合作频谱感知的信息融合判决方法，该方法包括认知用户频谱感知阶段；检测结果报告阶段；融合中心采取dor准则判决；以及合作频谱感知的信息融合判决方法的评价方法。本发明适用于无线电频谱的感知。
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公开(公告)号：CN103986540B
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201410255616.3
申请日：2014-06-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 一种基于非重构框架的频谱感知方法，本发明涉及非重构框架的频谱感知方法。本发明是要解决无线通信技术已授权的频谱资源利用率低、传统的压缩感知频谱感知算法复杂以及不能在非重构框架下直接利用压缩采样的数据矩阵进行频谱感知的问题，而提出的一种基于非重构框架的频谱感知方法。该方法是通过1、确定归一化稀疏基ψ；2、根据信号长度N，确定压缩后信号长度M；3、生成大小为M×N的矩阵G；4、M×N的矩阵G与ψT相乘得到测量矩阵Φ；5、得到压缩采样后的数据向量y；6、根据噪声方差σ2及虚警概率Pf设定阈值λ；7、max(|y|)>λ判定信道存在主用户信号；8、得到信号的检测概率Pd等步骤实现的。本发明应用于非重构框架的频谱感知领域。
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