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公开(公告)号：CN109347482A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201810876582.8
申请日：2018-08-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明提出了一种基于参数估计的跳频信号压缩感知重构方法，用于解决现有现有跳频信号压缩感知重构方法的重构精度低、时间复杂度高的问题，本发明的实现利用参数估计得到的频率集合确定中心原子下标，并对原子进行一次性选择；计算跳频信号的初始重构信号；估计主瓣宽度；计算跳频信号的二次重构信号；对二次重构信号进行回溯，得到跳频信号的重构信号。本发明充分利用跳频信号参数估计得到的频率集合和跳频信号在频域中的块稀疏的特点，提高了原子选择的效率和准确度，并且本发明根据跳频信号含噪声情况对二次重构结果进行回溯，提高了重构精度并降低了重构时间复杂度。
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公开(公告)号：CN108615068A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810248200.7
申请日：2018-03-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种混沌扰动与自适应惯性权重的粒子群优化方法，种群初始化；随机生成每个粒子的位置X、速度V；利用适应值函数fitness计算当前所有粒子的适应值，初始化每个粒子的局部最优解pbest和群体的全局最优解gbest；排序所有粒子并进行混沌扰动操作；进行基于自适应惯性权重的迭代操作。本发明的混沌扰动操作扩大了粒子的搜索范围，之后对比了扰动前后的适应值，选取最优的部分进入下一步，提高了算法的收敛速度。自适应的惯性权重在前期保持较大值可以提升全局搜索能力，后期保持较小值可以提升局部搜索能力，总体上提高寻优精度。
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公开(公告)号：CN106202756A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610561413.6
申请日：2016-07-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009
Abstract: 本发明公开了一种基于单层感知机的欠定盲源分离源信号恢复方法。本发明首先获取观测信号矩阵，然后对观测信号矩阵中的所有列向量进行聚类得到混合矩阵，根据观测信号矩阵和混合矩阵计算待恢复的源信号列向量，利用单层感知机方法更新待恢复的源信号列向量，最终获得恢复的源信号。本发明克服了现有技术存在的源信号恢复精度易受噪声误差影响和计算复杂度偏高的缺点，使得本发明具有能保持较高恢复精度的同时快速的恢复源信号的优点。
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公开(公告)号：CN106100712A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610742843.8
申请日：2016-08-26
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: H04B7/0456 , H04B7/0417 , H04B7/0482 , H04B7/08
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO系统中基于双码本的预编码方法，主要解决现有技术接收端反馈开销大、码本搜索复杂度高的问题。其实现步骤是：1.接收端生成第一码本；2.接收端根据Householder变换生成第二码本；3.接收端选择第一码本最优码字并记录对应的奇异值；4.接收端选择第二码本最优码字并记录对应的奇异值；5.接收端确定最优预编码矩阵及最优预编码矩阵索引信息，并将该最优预编码矩阵索引信息反馈到发射端；6.发射端根据接收端反馈的索引信息选择预编码矩阵，进行预编码。本发明减少了接收端反馈索引信息的开销，降低了码本的搜索复杂度，可用于大规模MIMO无线通信系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105337636A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510664633.7
申请日：2015-10-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B1/713
CPC classification number: H04B1/713
Abstract: 本发明公开了一种基于频率拼接的异步跳频信号参数盲估计方法。具体步骤包括：1、接收信号，2、采样信号，3、短时傅里叶变换，4、提取序号，5、计算频率，6、聚类频率，7、分析频率集合，8、初步估计跳周期，9、检测碰撞频率，10、分解碰撞频率，11、构造矩阵，12、拼接频率，13、精确估计跳周期，14、估计跳变时刻，15、估计频率。本发明解决了异步非正交网络中的频率碰撞情景下跳频信号参数盲估计的问题，提高了跳频信号参数估计方法对噪声的适应能力。
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公开(公告)号：CN117574187A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311489201.8
申请日：2023-11-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/2321 , G06F17/16 , H04L43/0852
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，公开了多辐射源信号分选时延估计方法及系统，采用基于相对参量的自适应密度峰值聚类算法，根据接收信号的特征数据集，完成对多辐射源信号的聚类分选；采用基于二阶差分奇异值分解的时延估计算法对分选后的信号完成时延估计。本发明采用ACDPC算法，增强了算法在不同数据集上的适用性；通过构造相对局部密度信息熵函数，自适应的确定相关参数，增强了算法的智能性；采用新的点分配策略，避免了链式反应。本发明采用基于二阶差分奇异值分解的时延估计算法，保证了时延估计的准确性和稳定性，尤其是在某路接收信号信号比较低的情形下，依然能提供可靠的时延估计性能保证。
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公开(公告)号：CN109347482B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201810876582.8
申请日：2018-08-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明提出了一种基于参数估计的跳频信号压缩感知重构方法，用于解决现有现有跳频信号压缩感知重构方法的重构精度低、时间复杂度高的问题，本发明的实现利用参数估计得到的频率集合确定中心原子下标，并对原子进行一次性选择；计算跳频信号的初始重构信号；估计主瓣宽度；计算跳频信号的二次重构信号；对二次重构信号进行回溯，得到跳频信号的重构信号。本发明充分利用跳频信号参数估计得到的频率集合和跳频信号在频域中的块稀疏的特点，提高了原子选择的效率和准确度，并且本发明根据跳频信号含噪声情况对二次重构结果进行回溯，提高了重构精度并降低了重构时间复杂度。
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公开(公告)号：CN109982090A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910217917.X
申请日：2019-03-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合灰度熵和盲反卷积的采样率自适应分块压缩感知方法，先将图像进行三层小波变换，通过低频子带分块求得各图像块的灰度熵，再以灰度熵作为判决条件对高频子带各块自适应分配采样率，将较多的采样数分配给复杂的纹理块、较低的采样数分配给简单的平滑块，精细处理人眼敏感的纹理块，高效处理关注度低的平滑块，同时对低频子带进行盲反卷积处理；然后，对高频子带基于所求得的自适应采样率进行压缩采样，并采用SPL方法充分重建各块细节，最后将盲反卷积后的低频子带图像和压缩重构后的高频子带图像归一化叠加，获得恢复图像用于传输。本发明降低了迭代复杂度，提高了重建细节的准确性和完整性。
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公开(公告)号：CN106940439B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201710116866.2
申请日：2017-03-01
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无线声传感器网络的K均值聚类加权声源定位方法，主要解决现有技术中抗噪性能差，误差累积导致的定位结果精度降低和卡尔曼滤波器模型应用条件严格受限的问题。其实现步骤为：(1)初始化节点数据集；(2)计算声源的近场位置；(3)构造初始聚类样本集；(4)更新初始聚类样本集；(5)对聚类样本集进行K均值聚类；(6)更新聚类结果集；(7)分配权值；(8)加权计算声源最终位置。本发明通过K均值聚类和加权处理，能够获得抗噪性能增强，定位精度提高的声源位置，并且应用环境更加符合实际需求。
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