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公开(公告)号：CN120029519A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510094030.1
申请日：2025-01-21
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA和双ADC架构的L频段信号采集回放系统，包括依次电性连接的采集回放子板、FPGA载板和主板；所述采集回放子板包括射频前端模块、时钟模块和数据采集模块和数据回放模块；所述FPGA载板包括互联模块、缓存模块、时钟管理模块、数据流处理模块、芯片配置模块和AXI DataMover及其配置单元模块。本发明基于FPGA+ADC/DAC架构，针对L频段及其子带信号，采用模块化设计理念，提出一种基于FPGA和双ADC架构的L频段信号采集回放系统，该系统使用两块ADC以覆盖全景频谱与子带频谱的高分辨率分析需求，同时充分利用了FPGA内部丰富的逻辑资源来提高数据传输效率，该设计还具备便携性和高度灵活性的特点，非常适合应用于雷达探测、电子对抗以及测试等多个领域。
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公开(公告)号：CN114095317B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110984765.3
申请日：2021-08-25
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种适用于高阶APSK调制的载波参数估计解耦合方法和系统，其中该方法包括如下步骤：S1：对接收信号去调制信息并进行相关求出自相关因子；S2：分别对去调制信息信号和自相关进行去相位折叠操作；S3：利用延迟导频长度的一半的自相关因子与去调制信息信号得到解耦合因子，进行相偏估计；S4：利用去相位折叠后的自相关因子进行频偏估计。相对于传统串行载波参数估计方法，该方法能实现频偏估计和相偏估计的解耦合，并行估计频偏和相偏，在保证估计精度前提下，该方法实现的相偏估计具有强抗频偏能力，频偏估计范围有很大提升。(56)对比文件P Dileep;Dibyajyoti Das;Prabin KumarBora.Second-Order Cyclostationarity forBlind Symbol Rate Estimation of APSKSignals《.2018 International CETConference on Control, Communication, andComputing (IC4)》.2018,全文.
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公开(公告)号：CN116131870A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310089375.9
申请日：2023-02-03
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提供了一种动态数字信道化接收机，包括：建立WOLA分析滤波器组的数学模型；建立WOLA综合滤波器组的数学模型；根据信道划分方式确定原型滤波器通带截止频率和阻带起始频率；使用FRM技术设计原型滤波器；使用能量检测对分析滤波器组输出信号进行频谱检测，将检测到的跨信道信号输入综合滤波器组进行重构；本发明考虑了整个动态信道化的实现过程，通过对FRM技术进行改进，提出一种新型FRM用于设计具有功率互补特性的滤波器，然后作为WOLA滤波器组动态信道化结构的原型滤波器，降低了直接设计该滤波器的计算复杂度，并使信道之间进行交叠，以减少盲区造成的信号失真。
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公开(公告)号：CN115441970A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211098822.9
申请日：2022-09-08
Applicant: 郑州大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/336 , H04L5/00
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种基于尺度迭代和频谱补偿的宽带信号检测方法，针对现有的宽带信号的检测算法易受噪声影响、在低信噪比下检测效果较差、复杂度较高，检测时间长、需要大量先验信息等问题，现提出如下方案，包括以下步骤：步骤A:收信号经过AD采样得到宽带采样信号，经过数字信道化将宽带信号划分为合适带宽的多段信号；本发明的目的是针对宽带信号，利用形态学滤波带宽筛选的特性，使噪声基底估计更准确，避免不平坦噪底造成误检；利用平滑迭代克服信号中强脉冲和白噪声对信号参数估计造成的误差，通过频谱补偿改善频带混叠信号的检测性能，实现宽带信号的盲检测，提高检测准确度。
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公开(公告)号：CN115017951A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210656889.3
申请日：2022-06-10
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于卷积神经网络和正则化方法的半监督调制识别方法，包括如下步骤：步骤A、将有标记的训练样本输入包含Dropout和高斯噪声层的卷积神经网络前向运算，然后计算前向输出与有标记样本对应标签之间的交叉熵损失；步骤B、对包含有标记和无标记的所有训练样本，将每个样本两次输入包含Dropout和高斯噪声层的卷积神经网络前向运算，然后计算两次前向输出之间的余弦相似性损失；步骤C、将步骤A中的交叉熵损失函数、步骤B中的余弦相似性加权求和作为模型的总损失函数，然后以最小化总损失函数为训练目标更新模型参数；步骤D、重复步骤A至步骤C，直至模型完成训练；步骤E、将待识别信号样本输入训练完成的模型前向运算输出调制方式识别结果；该算法在标记样本占总训练样本7％及以下时，较于监督学习算法可以获得约11‑26％的识别精度提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114710215A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210369319.6
申请日：2022-04-08
Applicant: 郑州大学
IPC: H04B17/309 , G06K9/62 , H04B1/713 , H04B1/715 , H04B17/336 , H04B17/345 , H04B17/391
Abstract: 本发明提供了一种跳频信号快速盲检测方法，所属方法包括：通过二次灰度形态学滤波对灰度时频图进行预处理得到二值化时频图，采用基于行程的连通域标记算法对信号区域进行标记，计算连通域的最大持续时长，利用MeanShift算法对最大持续时长特征量进行聚类分析，结合自适应双门限对聚类结果进行判决。本发明实施一种跳频信号快速盲检测方法在低信噪比下能够快速分离各种干扰信号和尖锐噪声并以较高的检测概率检测到跳频信号，相对于传统的跳频信号盲检测方案，不仅抗干扰能力较强，检测性能较好，计算复杂度也较低，聚类结果稳定。
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公开(公告)号：CN114584431A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210040750.6
申请日：2022-01-14
Applicant: 郑州大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , H04B7/145
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于UAMP的双线性信道估计方法，包括如下步骤：步骤A、利用Kronecker积和Khatri‑Rao积性质，对RIS辅助的MIMO通信系统模型进行降维转换和化简；步骤B、对系统模型待估计量的联合后验概率密度函数进行因子分解，得到相应的因子图模型；步骤C、针对步骤B中的因子图模型设置初始化参数值，使用UAMP算法框架进行双线性信道估计，并获得不同信道的估计值；步骤D、重复步骤C，直到算法收敛；该算法同现有算法相比，有着较大的估计性能优势，单次迭代复杂度和迭代收敛速度方面有着显著提高，且具有更强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113708818A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110953454.0
申请日：2021-08-19
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提供了一种智能反射面辅助的FDMA通信系统的资源分配方法和装置，所属方法包括：建立智能反射面辅助无线供电物联网网络系统模型；提出了一种“功率分裂‑先收集再传输”的传输策略；通过联合优化智能反射面反射相位、物联网设备在无线能量传输和无线信息传输的传输时隙以及FDMA带宽分配，最大化智能反射面辅助无线供电物联网网络系统总吞吐量的问题；由于目标函数中含有多个耦合变量，因此问题是非凸的，对于目标函数里的多个耦合变量，利用拉格朗日对偶法和库恩塔克条件推导出物联网设备在无线能量传输和无线信息传输的传输时隙和FDMA带宽分布的最优闭式解。然后，采用AO算法交替设计无线能量传输和无线信息传输阶段的IRS相位，并利用EBCD和CCM算法迭代推导出IRS相位的最优闭式解。最后，联合求出系统最大吞吐量的最优解。其算法的性能相较于传统算法得到较大的提高。
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公开(公告)号：CN113452408A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110480257.1
申请日：2021-04-30
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提供了一种网台跳频信号分选方法，包括：建立跳频通信系统中的多网台跳频信号的数学模型；将多网台混合跳频信号进行谱图变换；根据接收信号时频图提取混合跳频信号的跳周期、跳时和功率等特征参数；生成多网台跳频信号的跳频描述字集合；结合共轭梯度算法训练神经网络框架；根据跳频描述字结合神经网络算法分选跳频网台信号。本发明考虑了跳频通信中的非协作方，针对多网台跳频信号从接收到分选的全过程，结合神经网络算法对混合跳频信号进行分选，解决了战时通信对抗下跳频信号侦察接收的问题，并且达到提高信号分选精度的目的。
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公开(公告)号：CN107872256B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201711380144.4
申请日：2017-12-19
Applicant: 郑州大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0426 , H04L25/02
Abstract: 本发明公开了通信技术领域中的大规模MIMO（Multiple‑Input Multiple‑Output）室外无线光通信系统中，基于信道统计信息的最大似然盲检测方法以及发射调制星座优化设计方法。在收发天线数目大规模情况下，首先根据中心极限定理和大数定理确定接收端信号近似服从高斯分布，进而得到任意调制阶数的接收信号渐近最佳判决门限，然后依据系统平均误符号率的主成分：指数衰减项，使用最大化最小各部分指数衰减系数的准则对调制星座优化设计，使系统平均误符号率最小，最后使用数值迭代求解的方法，得到优化的调制星座，明显提高了系统性能。本发明仅利用信道的统计信息对收发信号进行最佳检测和调制星座优化设计，相比于传统方法，可明显提高系统性能，且逼近已知信道信息的系统性能，同时具有较低的系统开销，从而提升了此方法在实际应用中的可行性。
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