公开(公告)号：CN116505968A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310534874.4

申请日：2023-05-12

申请人： 北京理工大学

发明人： 刘建波 ,  叶能 ,  齐斌 ,  侯超群 ,  叶舒啸 ,  钟志鹏

IPC分类号： H04B1/7097

摘要： 一种基于多时系联合检验的多用户扩频码捕获方法，属于扩频通信技术领域。本发明首先在接收端对扩频信号进行相关运算，并利用积累算法减轻噪声对信号的影响，然后计算捕获信号所需的特征信息；结合时域差分这一维度，从变化率的角度赋予信号新的特征，突破对于传统捕获方法无法对较为复杂的信号进行表征的难题，能够实现较为复杂信号的码捕获；通过接收机采用多时系联合检验进行码捕获，能够减少干扰的持续时间，有效提高扩频通信系统系统对强干扰的抵抗能力；利用多时系信号特征的相关性，结合多用户检测方法，减少多用户之间的干扰性。本发明适用于通信领域，提高多用户扩频通信系统的准确率和鲁棒性，提高通讯质量。

公开(公告)号：CN118100982A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202311385382.X

申请日：2023-10-24

申请人： 北京理工大学

发明人： 叶舒啸 ,  曹馨元 ,  钟志鹏 ,  侯超群 ,  刘建波 ,  叶能 ,  王爱华

IPC分类号： H04B1/7075 ,  H04B1/7097 ,  H04B1/7105 ,  H04B7/185

摘要： 本发明公开的一种基于简化干扰删除的多用户非正交信号捕获方法，属于多用户信号接入检测领域。本发明实现方法为：对大功率用户信号进行捕获检测，重构出该用户信号，在接收信号中删除大功率用户信号，进行二次捕获对小功率用户信号进行检测，大幅提升微小信号的接入检测能力，实现对大动态多址接入的鲁棒检测接收；针对干扰用户信号与微小信号用户相关器以及累计的运算结果进行重构，直接还原用户间干扰，节省解调信号所需的资源与时间开销；根据不同用户间扩频序列互相关具有周期性的特点，利用查找表预储存各用户间的互干扰模式，根据捕获检测的时延，快速重构干扰，节省计算资源与时间开销，实现针对大动态下多用户非正交信号的鲁棒接收检测。

公开(公告)号：CN117914329A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202310762353.4

申请日：2023-06-26

申请人： 北京理工大学 ,  中国人民解放军32802部队

发明人： 叶舒啸 ,  叶能 ,  侯超群 ,  程波铭 ,  王爱华 ,  齐斌 ,  池佃婷

IPC分类号： H03M13/11

摘要： 本发明公开的一种基于非正则校验矩阵LDPC译码器优化方法，属于LDPC软判决译码领域。本发明实现方法为：根据对不同行秩或列秩大小对消耗时钟最高行或最高列并行、其余行或列串行的译码器结构，实现对译码器结构优化，避免处理节点之间存在路由拥塞，在达到全并行译码器相同吞吐量的情况下，提高译码器的资源利用率，减少对节点数量、便于译码器的紧凑布局和布线；此外本发明还采用基于最大化互信息的低比特非均匀量化方法，对输入信号进截位量化，通过分幅处理实现低比特量化下的信息量提高，减少量化对译码器带来的性能损失，并与信号幅值软信息直接初始化方式协同提高译码器的资源利用率，减少对节点数量、便于译码器的紧凑布局和布线。

公开(公告)号：CN117459356A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311397396.3

申请日：2023-10-25

申请人： 北京理工大学 ,  中国电子科技集团公司第二十二研究所

发明人： 刘宇恒 ,  潘健雄 ,  侯超群 ,  王洪圆 ,  习旺 ,  张鹏 ,  郭兰图 ,  叶能

IPC分类号： H04L27/00 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06F18/213 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开的一种基于深度学习的通信信号增量式调制开集识别方法，属于无线电通信信号调制识别方法领域。本发明实现方法为：构建通信信号调制识别的开集‑增量网络模型，开集‑增量网络模型包含基于残差神经网络的特征提取网络和开集识别分类层。特征提取网络在后续增量训练的过程中每次更新，通过增量阶段的损失函数优化更新特征提取网络的网络参数，增加开集‑增量网络模型中的已知类别。通过在基类训练开集‑增量模型中加入各调制类别的质心向量并利用极大值理论分析的统计方法实现开集识别，通过构建并更新样本范例集、更新增量式分类网络，实现增量式的调制分类，使得开集‑增量网络模型实现开集式、无线电通信信号增量式调制识别。

公开(公告)号：CN116170064A

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202310181328.7

申请日：2023-02-27

申请人： 北京理工大学

发明人： 王虎威 ,  安建平 ,  王爱华 ,  叶舒啸 ,  侯超群 ,  叶能

IPC分类号： H04B7/185 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0455

摘要： 本发明公开一种基于深度变分信息瓶颈的多星协作信号检测方法，属于通信技术领域。本发明采用通信计算一体化方式对感知信号进行处理和传输，并基于信息瓶颈方式，建立深度学习架构来抽取有效信息，通过构建端到端的编码器和解码器并定制批规范化层，减少与检测目标无关的冗余信号对星间链路带宽的占用，解决多星协作检测过程中检测精度和星间链路传输带宽受限问题。本发明通过通信计算一体化技术提高多星协作信号检测效率，增强多星协作信号检测能力；采用深度学习有效地得到近似最优的编码器和解码器，提高多星协作信号检测精度；构建神经网络以及定制批规范化层，有效实现星间链路冗余，缓解星间链路频谱资源紧缺。