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公开(公告)号：CN103957066B
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201410215812.8
申请日：2014-05-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B17/30
Abstract: 本发明属于通信信号盲检测技术领域，尤其涉及一种基于非参数核函数的短时突发通信信号检测。本发明通过高斯核函数来拟合概率密度函数比，采取最小化估计概率密度比与真实概率密度比的误差函数方法，将概率密度比的估计问题转化为一个凸优化问题，从而实现概率密度函数比的精确估计。利用得到的估计概率密度比函数构造Pearson距离得到信号的检测函数曲线，对检测函数曲线采用峰值搜索方法得到突发信号的起始点和终止点。本发明针对突发模式下的通信信号进行检测，能够精确地判断信号的起始点和终止点，为后续的信号处理提供了更多的先验信息，在非协作模式下对于信号的检测提供了更有效的处理手段，特别是突发模式通信通常处于非平稳信道。
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公开(公告)号：CN104502896A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410854595.7
申请日：2014-12-31
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/36
CPC classification number: G01S7/36
Abstract: 本发明属于阵列信号处理领域，主要涉及干扰噪声协方差矩阵重构算法的稳健性和基于该算法的最差性能最优化Capon自适应波束形成的稳健性。本发明首先采用最差性能最佳化准则建立期望信号和干扰信号导向矢量的误差模型，然后采用鲁棒Capon波束形成(Robust Capon Beamforming,RCB)来分别估计D-1个干扰信号的功率和导向矢量同时对样本协方差矩阵进行EVD来估计阵列接收高斯白噪声功率由此得到考虑干扰信号导向矢量误差的干扰噪声协方差矩阵重构可以有效的针对求和式干扰噪声协方差矩阵重构的固有不足，有效提高波束形成算法的稳健性。
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公开(公告)号：CN102710282B
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201210143187.1
申请日：2012-05-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L9/00 , H04B1/7073
Abstract: 本发明提供一种基于码重分布的自同步扰码盲识别方法，根据扰码序列按扰码多项式进行抽取所得的码重和采用非扰码多项式的多项式进行抽取所得的码重之间存在不同的分布特性，将自同步扰码盲识别问题转化为实际码重分布概率与理论分布之间的距离的计算，并引入归一化欧几里德距离作为距离衡量准则，根据本原多项式集合中各多项式实际对应的归一化欧几里德距离在本原多项式集合中确定扰码多项式。
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公开(公告)号：CN104064195A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410307957.0
申请日：2014-06-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G10L21/0272 , H04L1/00
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，尤其涉及一种噪声环境下的多维盲分离方法。本发明公布了一种去噪FastIVA算法,能较好的适应噪声IVA模型。与传统的IVA算法不同，该算法采用伪白化处理并且在分离矩阵的更新公式中引入了噪声项，从而实现了噪声环境下的多维盲分离。仿真验证了去噪FastIVA算法相对传统的FastIVA算法能在较宽的信噪比范围内达到很好的分离效果，并且只要采样数足够多，去噪FastIVA算法在较低信噪比(-10dB)情况下仍能达到较好的分离效果，而这是传统的FastIVA算法无法达到的。
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公开(公告)号：CN103957066A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410215812.8
申请日：2014-05-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B17/00
Abstract: 本发明属于通信信号盲检测技术领域，尤其涉及一种基于非参数核函数的短时突发通信信号检测。本发明通过高斯核函数来拟合概率密度函数比，采取最小化估计概率密度比与真实概率密度比的误差函数方法，将概率密度比的估计问题转化为一个凸优化问题，从而实现概率密度函数比的精确估计。利用得到的估计概率密度比函数构造Pearson距离得到信号的检测函数曲线，对检测函数曲线采用峰值搜索方法得到突发信号的起始点和终止点。本发明针对突发模式下的通信信号进行检测，能够精确地判断信号的起始点和终止点，为后续的信号处理提供了更多的先验信息，在非协作模式下对于信号的检测提供了更有效的处理手段，特别是突发模式通信通常处于非平稳信道。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103945368A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410133316.8
申请日：2014-04-03
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于移动自组织网络领域，具体涉及移动自组织网络所使用的网络层和数据链路层协议。本发明设计一种确定移动自组网中各节点对应的IP地址和MAC地址的方法，通过采集目标网络通信的数据包，对每个数据包进行追踪，找出每个数据包传送的路径，每个数据包的起点和终点都能确定发送方和接收方节点对应的MAC地址和IP地址。
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公开(公告)号：CN102970048A
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201210337369.2
申请日：2012-09-13
Applicant: 电子科技大学
IPC: H03M13/15
Abstract: 本发明提供一种一种基于BCH码译码的BCH码编码参数盲识别方法，基于BCH码译码。先假设编码参数，构造译码器，对截获数据译码，通过统计并比较各译码器译码后得到的码字正确率，实现仅通过通信内容与信道误码率实现BCH码编码参数的盲识别。本发明运算复杂度低，识别速度快，性能稳定等特点，且在高误码率条件下仍能很好的进行对BCH码编码参数的盲识别。特别适用于智能通信、无线电检测以及非合作通信领域的信道编码识别。
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公开(公告)号：CN101674270A
公开(公告)日：2010-03-17
申请号：CN200910167919.9
申请日：2009-10-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 一种低信噪比相移键控调制信号的识别方法，属于通信技术领域。本发明通过基于错位相乘的二次方谱首先识别出BPSK信号，再通过基于错位相乘的四次方谱识别出QPSK或OQPSK信号，之后计算包络谱并优化处理，最后通过优化的包络谱识别出QPSK信号和OQPSK信号。本发明提出了基于错位相乘的二次方或四次方幅度谱函数计算方式，能够有效降低噪声对信号的干扰，从而有效提高相移键控调制信号在更低信噪比情况下的识别率；另外，采用优化的四次方幅度谱和包络谱，进一步降低了由于噪声带来的谱峰搜索的不利影响，从而有效提高识别率。仿真结果表明，本发明能够在信噪比为0dB上，实现QPSK和OQPSK之间90％以上的识别率；在信噪比为-7dB上，QPSK和BPSK的识别率能达到90％以上。
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公开(公告)号：CN118041400A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410311895.4
申请日：2024-03-19
Applicant: 宜宾电子科技大学研究院
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种利用SIM实现电磁波域近场波束聚焦的方法。本方法首先建立超表面层间的电磁衍射模型和超表面到用户的近场球面波前信道。然后，利用信噪干扰比建立了最大化系统用户速率的目标函数，并将原问题重新表述为最小化可重构层叠超表面的端到端信道矩阵与目标无干扰信道矩阵之间的归一化均方误差。最后,本发明提出一种迭代梯度下降算法解决优化问题的非凸限制，从而完成基站发射波束聚焦任务。实验结果表明，在近场通信场景下，本方法具有较好的多用户干扰抑制表现。
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公开(公告)号：CN117527496A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311530034.7
申请日：2023-11-16
Applicant: 宜宾电子科技大学研究院
Abstract: 本发明属于电子侦察技术领域，涉及一种基于混合高斯模型的M‑APSK信号格式识别方法。本发明提供了一种同时识别APSK信号调制类型和星座图分布的方法。结合不同的LDPC标识符对应了不同的星座图分布和内外圈星座点的半径的特点，针对侦察用户不知道LDPC标识符的前提下。能够有效识别APSK信号调制类型，LDPC标识符和星座图分布，为后续解调器提供信号解调参数。本发明的有益效果为，本发明根据DVB‑S2通信标准不同LDPC标识符对应不同星座图分布的特点，设计了一种M‑APSK信号的类间调制识别方法。该方法可以有效识别出APSK的LDPC标识符和调制阶数、星座图分布情况。本发明算法运算量小，结构简单，识别准确率高，可为通信侦察设备解调APSK信号提供有效辅助。
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