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公开(公告)号：CN113037671B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202110232279.6
申请日：2021-03-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种低复杂度的高效SOQPSK符号定时与相位联合同步算法，涉及一种低复杂度的SOQPSK信号符号定时与相位联合同步算法的具体实现技术，以解决现有SOQPSK信号符号定时及相位联合同步算法在高精度、高动态范围情况下复杂度较高实现困难的问题。本发明根据SOQPSK信号的相位响应特征计算复值函数 并确定出其共轭复值函数 对复值函数 以及复值函数 进行简化以使其变为单值函数后使用寄存器和乘法器进行实现；搭建计算模块，并根据该计算模块计算出反映符号间相位关系的(56)对比文件Prashanth Chandran et al..A simpletiming recovery scheme for SOQPSK《.MILCOM2008-2008 IEEE military communicationsconference》.2009,全文.Chandran Prashanth.symbol timingrecovery for SOQPSK《.university of kansasproquest dissertations publishing》.2008,全文.Antonio A. D'Amico.Feedforward jointclock and phase estimation schemes forSOQPSK-Type Signals《.IEEE wirelesscommunications letters》.2013,全文.Ehsan Hosseini et al..Burst-Modesynchronization for SOQPSK《.IEEEtransaction on aerospace and electronicsystems》.2019,全文.Prashanth Chandran et al..Decision-directed symbol timing recovery forSOQPSK《.IEEE transaction on aerospace andelectronic systems》.2009,全文.Qifeng wang et al..joint phase andtiming recovery for soqpsk based on phasetrajectory《.2015 international conferenceon wireless communications & signalprocessing（WCSP）》.2015,全文.Prashanth Chandran et al..SymbolTiming Recovery for CPM with CorrelatedData Symbols《.IEEE TRANSACTIONS ONCOMMUNICATIONS》.2009,第1266-1270页.王启峰.SOQPSK信号同步与解调算法研究.《中国优秀博硕士学位论文全文数据库（博士）》.2017,第45-57页.刘晓明等.SOQPSK信号的定时-相位联合估计算法《.江苏大学学报》.2011,兰笑.SOQPSK信号的频域均衡技术研究《.中国优秀博硕士学位论文全文数据库（硕士）》.2020,王海涛等.一种改进的基于信号状态矢量的循环数据块构造《.电子测量与仪器学报》.2019,刘晓明等.CPM信号的定时-相位联合估计算法《.计算机工程》.2012,
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公开(公告)号：CN111325748B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202010199923.X
申请日：2020-03-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于卷积神经网络的红外热像无损检测方法，属于图像识别领域。现有的目前卷积神经网络的无损检测未能在红外成像上应用的问题。一种基于卷积神经网络的红外热像无损检测方法，包括如下步骤：布置红外图像数据采集场景，采集待测物的具有缺陷的红外图像；对采集到的待测物的具有缺陷的红外图像进行增强和降噪处理，完成预处理过程；利用预处理后的待测物的具有缺陷的红外图像，进行数据集增广及构建；融合VGG16和DenseNet169网络的模型，并利用数据集对该融合模型进行训练和测试识别；利用融合的网络模型，对待测物的具有缺陷的红外图像中的缺陷进行识别及检测。本发明检测方法的识别精度达到98.5％。
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公开(公告)号：CN113037671A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110232279.6
申请日：2021-03-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种低复杂度的高效SOQPSK符号定时与相位联合同步算法，涉及一种低复杂度的SOQPSK信号符号定时与相位联合同步算法的具体实现技术，以解决现有SOQPSK信号符号定时及相位联合同步算法在高精度、高动态范围情况下复杂度较高实现困难的问题。本发明根据SOQPSK信号的相位响应特征计算复值函数并确定出其共轭复值函数对复值函数以及复值函数进行简化以使其变为单值函数后使用寄存器和乘法器进行实现；搭建计算模块，并根据该计算模块计算出反映符号间相位关系的中间函数和的值，根据和计算出定时偏移的估计值与相位偏移的估计值。有益效果为算法精度高，动态范围大，复杂度低。
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公开(公告)号：CN111325748A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010199923.X
申请日：2020-03-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于卷积神经网络的红外热像无损检测方法，属于图像识别领域。现有的目前卷积神经网络的无损检测未能在红外成像上应用的问题。一种基于卷积神经网络的红外热像无损检测方法，包括如下步骤：布置红外图像数据采集场景，采集待测物的具有缺陷的红外图像；对采集到的待测物的具有缺陷的红外图像进行增强和降噪处理，完成预处理过程；利用预处理后的待测物的具有缺陷的红外图像，进行数据集增广及构建；融合VGG16和DenseNet169网络的模型，并利用数据集对该融合模型进行训练和测试识别；利用融合的网络模型，对待测物的具有缺陷的红外图像中的缺陷进行识别及检测。本发明检测方法的识别精度达到98.5％。
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