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公开(公告)号：CN103067329A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201210572742.2
申请日：2012-12-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种Chirp实信号的快速傅里叶变换多带合成和分离方法，采用IFFT/FFT变换实现了Chirp实信号的多带合成和分离，各子频带数字信号采样率只需达到子频带宽Nyquist采样率（2倍采样率）以上，比较常规方法降低了采样率和存储空间，利用成熟的快速傅里叶变换运算单元，降低了运算复杂度和计算负荷。本方案获得了平整的多带Chirp功率谱、带外泄漏小，实信号适合单边谱发送，节约带宽资源，可采用FFT直接分离多带信号至基带，复杂度和运算量低，还原信息混叠干扰小。
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公开(公告)号：CN118821911A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410914583.2
申请日：2024-07-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于资源受限设备的联邦学习方法，本发明利用深度强化学习获得用于辅助训练的传输带宽和计算频率联合优化策略，同时对联邦模型进行非结构化剪枝，在保证模型精度的前提下极大地减小联邦训练的时间延迟。该联邦学习方法从减少联邦训练的掉队设备角度出发，在联邦学习初期，充分利用设备和服务器的计算和通信资源以减小系统时延；随着训练轮次增加，模型剪枝技术被用于减轻设备在训练和数据传输上的能量损耗，二者联合可起到提升联邦学习系统性能的良好作用，从而解决了传统的联邦学习参与方为资源受限设备时算法性能较低的问题。
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公开(公告)号：CN118191735A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410299663.1
申请日：2024-03-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01S5/20
Abstract: 本发明公开了基于球谐域空间谱分析的多声源检测与定位方法，具体是在球谐域下使用神经网络的时间序列建模能力，去除噪声影响，从而获取目标信号，并以此作为源数检测和空间谱估计的输入，采用最小方差无失真响应的方法扫描空间谱，利用所提出的最大声源数理论值约束的特征值的二阶统计量，提高源数检测准确率，同时结合迭代声源数定位的方法，实现连续定位(跟踪)多目标声源。本发明方法不仅可以解决室内场景下由噪声引起定位精度下降的问题，也可以解决由混响所引起的邻近伪峰的问题，提高多声源定位精度，同时可获取到较高的源数检测准确率。
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公开(公告)号：CN114465665B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202210081493.0
申请日：2022-01-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04B10/116 , H04B10/516 , H04B10/564 , H04B10/80
Abstract: 本发明涉及水下光通信技术领域，具体涉及一种强湍流信道下基于最大比合并的光束成形方法；对信源的二进制随机信息序列进行信号调理，得到基带信号，将所述基带信号进行削波处理得到削波信号；将所述削波信号进行光束成形得到待发送信号；通过接收端将经湍流信道的光信号转换为电信号，并进行最大比合并，对经过最大比合并的电信号通过快速傅里叶变换和提取数据子载波，并对所述子载波进行信号解调来恢复所述削波信号，通过空间分集合并接收信号，建立信噪比最大化目标下的光束成形优化模型，求解光束成形矢量形成目标光束，进行功率重新分配，使接收端的平均功率增加。
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公开(公告)号：CN117496340A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311320724.X
申请日：2023-10-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于空间解冗余网络的水下目标检测方法及系统，本发明涉及水下目标检测技术领域。该基于空间解冗余网络的水下目标检测方法及系统，通过使用水下光学图像数据集预训练模型获取预训练权重后再在水下声呐图像小样本数据集中进行迁移学习微调模型权值，有效解决声呐图像小样本易产生拟合现象的问题，在DCSPBlock模块的设置，减少冗余梯度信息和模型计算量，提升模型感受野，显著提高模型对物体的感知能力，有效解决了声呐图像清晰度低，物体与背景可分性差的问题，通过空间特征增强模块的设置，增加空间维度信息，丰富提升小目标检测定位精度，有效解决了水下声呐图像中小目标占比较大，定位精度差的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116153329A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310041306.0
申请日：2023-01-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CWT‑LBP的声音信号时频纹理特征提取方法，首先，选用合适的小波基函数，利用连续小波变换CWT模块，把声音信号转化为时频图，同时滤掉干扰噪声；其次，将时频图转化为灰度图，进行二值化处理为对应的二值图；最后，结合局部二值模式LBP模块，提取相应的纹理特征，生成特定的时频纹理图。本发明方法体现在多维域特征的联合处理，不仅能表征频域上的信息，还能体现时域信息，使得信号具有多尺度分辨的特点，有利于检测信号的瞬态或奇异点。该方法不仅适用于异常声音检测的特征提取，也适用于各种非平稳信号的特征提取。
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公开(公告)号：CN113541768B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202110762685.3
申请日：2021-07-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于NOMA的LEO卫星通信系统频点分配方法，解决的是小区边缘用户干扰强的技术问题，通过采用步骤一，将小区边缘用户与小区中心用户配对组成NOMA集群；步骤二，定义用户对频点的占用情况为状态，系统为用户分配的频点为动作，用户在某一信道上的供需比或者供需方差当作奖励，利用Q‑Learning算法迭代出最优频点分配策略，为各边缘用户分配载波频点，从而与中心用户进行功率域复用，训练出最优频点分配策略；步骤三，以最大化NOMA集群传输速率为目标建立优化模型，根据优化模型求解NOMA集群内边缘用户与中心用户的功率分配因子的技术方案，较好的解决了该问题，可用于卫星通信中。
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公开(公告)号：CN111965423B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202010823492.X
申请日：2020-08-17
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于升空无人机的无线电频谱监测与定位系统和方法，采用测向交叉定位算法和RSSI定位算法的混合加权定位算法对干扰源进行定位的技术方案，通过将两种定位算法的定位结果混合加权的方式减小了环境、信道噪声干扰以及天线测向误差角度对定位精度带来的影响，在对低空环境下的无线电干扰源定位时定位精度高、使用便利，较好的解决了低空环境下的无线电干扰源定位时定位精度低、使用便利性差的问题，可用于保障民用航空安全应用中。
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公开(公告)号：CN113259884B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202110547058.8
申请日：2021-05-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于多参数融合的室内定位基站布设优化方法，包括如下步骤：（1）输入场景大小；（2）随机产生基站坐标；（3）计算基站阵型的性能；（4）判断是否达到优化目标，若是，则转步骤（5）；若否，则继续搜索、更新基站坐标，返回步骤（2）；（5）输出达到优化目标的基站坐标，完成基站布设优化数学模型，和针对该数学模型采用萤火虫算法等智能算法进行求解。采用本发明优化方法，经过优化后的基站布设阵型，其定位误差，PDOP等各项指标均有明显的下降，同时满足多目标联合优化框架中的优化目标，达到预期效果。
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公开(公告)号：CN110225593B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201910636165.0
申请日：2019-07-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式TDMA协议中的随机数闲置时隙竞争方法，涉及通信技术领域，解决自组网中分布式TDMA协议信道利用率较低的问题,该方法以分布式TDMA为基础，通过分布式方法让每个节点固定占用一个时隙，以满足基本业务需求。对于有多个数据包需要传输的节点，产生一个随机数并与其他节点交互，获得一个节点排名，当有节点不使用其占用的时隙时，这些节点将根据节点排名按顺序使用该闲置时隙。本发明以较少的开销减少了TDMA网络中的时隙浪费，提高了信道利用率，通过引入随机数竞争机制，进一步提高了信道利用率。
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