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公开(公告)号：CN118191822A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410268947.4
申请日：2024-03-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种穿墙雷达对室内人体姿态的识别方法，包括：获取墙后人体姿态目标的雷达信号，得到墙后人体目标的运动信息；对雷达信号进行背景相消和MT I进行杂波抑制；用时频变换对雷达数据进行处理，生成微多普勒图像；将生成的微多普勒图像输入训练后的轻量化模型中进行分类。采用本发明，能够快速、准确的识别墙后人体动作。
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公开(公告)号：CN113993180B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202111096343.9
申请日：2021-09-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W40/16 , H04W72/541 , H04W88/08
Abstract: 本发明提出了一种基于最小化乘性路损的基站及智能反射面选择方法。考虑到无源的智能反射面融入现有网络，改变原有空间能量分布，需要重新设计用户服务站点的选择，智能反射面的远场大尺度衰落特性符合乘性路损模型，故优先选择乘性路损小的智能反射面和基站，但所选反射链路可能被遮挡，因此需要测量比较SINR是否满足数据传输要求，设计了SINR不满足要求时的后续处理方法，更加具有可靠性，通过设置一个智能反射面服务半径，合理地缩小搜索范围，减小信令开销和时延。
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公开(公告)号：CN116963089A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310871338.3
申请日：2023-07-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及无线通信网络领域，特别涉及网络规划、网络规划工具。受智能反射面级联路损影响，单个智能反射面对信号增强能力有限，无法为用户提供持久而稳定的服务。因此，提供了一种用户为中心智能反射面辅助网络部署方法，以用户为中心构建智能反射表面服务簇，服务簇内的智能反射面协同地辅助基站到用户的下行数据传输。在所述方法中，首先计算用户最小间距，在避免簇内重叠产生调度冲突的约束条件下，构建以用户为中心的智能反射面服务簇；然后以用户接收合并信号功率最大为原则，为用户分配服务基站；在上述基础上，基站根据用户发送上行导频估计信道，计算智能反射面最优相位矩阵，智能反射面基于最优相位矩阵协同基站到用户的数据传输。
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公开(公告)号：CN115236607A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210782045.3
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 由于干扰样式之间可构成的复合干扰场景难以穷举、人工编排与设计的方法将变得繁琐且难以实现，导致抗干扰性能难以保证。本发明实例研究了一种基于双层Q学习的雷达抗干扰策略优化方法，具体如下：首先构建雷达与干扰机博弈对抗交互流程与复杂电磁环境模型，设计雷达工作模式、信号参数、干扰机干扰类型与信号参数；然后对雷达接收信号进行特征提取，并识别其中的干扰信号类型；接着构建双层Q学习雷达抗干扰策略优化模型，基于雷达与干扰机博弈对抗交互流程进行模型训练；最后建立雷达抗干扰评估体系与模型，判断对抗干扰策略的有效性，同时辅助双层Q学习雷达抗干扰策略优化模型训练与更新。
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公开(公告)号：CN114339659A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111096349.6
申请日：2021-09-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 无人机基站凭借其高空部署能力带来的大概率视距链接和快速部署能力，成为空天地一体化网络中实现热点分流、盲点补充的重要网络单元。然而无人机的大概率视距链路在提高信号质量的同时，也带来了强跨层干扰，加剧了用户干扰拓扑的波动性，因此传统全向天线不再适用于天地一体化网络。本发明提出了一种无人机辅助网络定向天线参数设定方法，针对不同网络场景，调节无人机部署参数及天线波束宽度。具体的，无人机天线增益被建模为仰角及天线因子相关的非线性函数，仰角越大，用户接收功率越小，并获得网络覆盖性能。根据网络覆盖性能随无人机高度、密度和天线因子的变化关系，确定最优的无人机天线配置参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113067653B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202110286742.5
申请日：2021-03-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明实施例提供了一种频谱感知方法、装置、电子设备及介质，涉及频谱感知技术领域。该方法包括：对指定频段上的第一信号进行采样，获取第一信号数据；将第一信号数据输入频谱感知模型，并获取频谱感知模型输出的分类结果；频谱感知模型为采用样本训练集对深度学习网络进行训练得到的模型，其中，样本训练集包括原始训练集和拓展训练集，原始训练集包括主用户在指定频段上产生的信号数据以及指定频段上的噪声信号数据，拓展训练集包括生成对抗网络基于原始训练集包括的信号数据生成的信号数据；根据频谱感知模型的分类结果确定指定频段上当前是否存在主用户的信号。可以提高频谱感知的准确度。
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公开(公告)号：CN113067653A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110286742.5
申请日：2021-03-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明实施例提供了一种频谱感知方法、装置、电子设备及介质，涉及频谱感知技术领域。该方法包括：对指定频段上的第一信号进行采样，获取第一信号数据；将第一信号数据输入频谱感知模型，并获取频谱感知模型输出的分类结果；频谱感知模型为采用样本训练集对深度学习网络进行训练得到的模型，其中，样本训练集包括原始训练集和拓展训练集，原始训练集包括主用户在指定频段上产生的信号数据以及指定频段上的噪声信号数据，拓展训练集包括生成对抗网络基于原始训练集包括的信号数据生成的信号数据；根据频谱感知模型的分类结果确定指定频段上当前是否存在主用户的信号。可以提高频谱感知的准确度。
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公开(公告)号：CN108988969A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810979658.X
申请日：2018-08-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种基于能量检测的频谱感知方法和装置。所述方法包括：接收目标频段的信号得到接收信号；对接收信号抽样得到抽样信号；计算抽样信号的能量值；将兼顾约束条件检测概率、虚警概率以及系统吞吐量的优化问题表达成目标函数，计算目标函数最优情况下的检测阈值；根据能量值与所述检测阈值的关系判断目标频段的状态。本发明所述基于能量检测的频谱感知方法和装置采用能量检测的手段，并综合考虑决定感知性能多个影响因素，从而判断出频段的状态。该方法相比于现有技术中以牺牲其他方面的系统性能为代价获得最佳感知性能的频谱感知方法，本发明所述方法能够同时保证检测概率、虚警概率以及系统吞吐量，能够适用于复杂网络环境。
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公开(公告)号：CN118349881A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410268728.6
申请日：2024-03-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于经验模态分解的海杂波智能抑制方法，利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)处理非线性、非平稳信号的优势，与智能优化算法相结合，对现有算法进行改进。主要内容如下：采用EMD方法处理海杂波数据的某一距离单元的数据序列；将EMD分解后的获得的每个IMF及残差项的数据进行归一化处理；使用GWO优化算法获取RBF神经网络需优化的初始网络参数，从而确定RBF神经网络的具体结构，建立具体的海杂波预测模型；使用训练集数据训练海杂波预测模型，并使用训练得到的模型对测试集数据及其他距离单元数据进行预测，对预测数据进行整合后获得完整的海杂波数据，再利用相对应的雷达时域回波数据与预测所得海杂波数据作差，最终实现海杂波抑制。
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公开(公告)号：CN113991304B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202111096339.2
申请日：2021-09-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 为了实现天线高增益、宽频带和宽角度的设计要求，本发明实例提出一种针对天线进行波束赋形的方法，该方法包括：根据天线中心频点确定超表面单元边长及相对介电常数；仿真得到该超表面单元在满足透射率要求情况下的透射相位与贴片几何参数对应表；计算得到天线的等效相位中心从而确定天线与超表面阵列之间的距离；计算得到超表面阵列的单元数N×M；根据各个超表面单元的几何位置将其分组；通过费马原理计算各个超表面单元几何位置处的相位差；根据相位差选择确定各组超表面单元的贴片几何参数；在一定范围内进行仿真优化以实现波束赋形的目标。
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