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公开(公告)号：CN112487703A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011238167.3
申请日：2020-11-09
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯在未知噪声场的欠定宽带信号DOA估计方法，首先引入互质阵列，互质阵列采用最小稀疏标尺重构空间协方差矩阵，采用非均匀采样方法；将协方差矩阵向量化，利用克罗内克积从互质阵列得到虚拟流形矩阵；其次，对向量化协方差矩阵进行预处理，初步抑制采集信号中的未知噪声信号，削弱噪声对目标信号定位的干扰；最后，引入稀疏贝叶斯算法，应用于稀疏信号恢复的模型中，通过贝叶斯规则得到后验概率，对所有超参数进行估计，更新出目标信号的真实波达角估计。本发明可以解决非凸优化问题，并利用定点更新自动确定稀疏性，在采集少量样本的情况下，尤其在低信噪比的情况下，有更好的处理效果。
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公开(公告)号：CN112241724A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202011186593.7
申请日：2020-10-30
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开一种基于双路卷积长短期神经网络的自动识别方法及系统，利用将无线电信号的同向分量和正交分量转换成幅度分量和相位分量；构造双路神经网络，将简单的同向正交分量送入到卷积神经网络，同时，将转换的幅度相位分量送入到长短期神经网络进行识别；然后，将两路神经网络提取的时空特征进行信息融合，连接成一个新的特征矩阵；训练神经网络，使用softmax分类器完成信号识别分类。本发明基于双路卷积长短期神经网络，可以同时提取信号的时间和空间特征，并且为不同的特征选择适合的神经网络，充分利用神经网络提取特征的能力，学习更好的性能，提高分类的准确率。
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公开(公告)号：CN111861926A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010722071.8
申请日：2020-07-24
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明提出了一种基于空域组增强机制与长短时记忆网络的图像去雨方法，首先使用膨胀卷积模块提取多尺度的特征信息，并采用空域组增强模块检测条纹信息，然后引入长短时记忆神经网络传播不同阶段深度特征的依赖性关系，最后利用残差密集块提取丰富的局部特征信息来进一步地提升复原图像的质量。本发明方法在图像去雨上有更优的视觉效果，更好地保持了图像的原有信息，进一步解决了在处理含密集雨条纹图像中出现的雨条纹残留，避免图像出现模糊现象，而且该方法在定量指标上超过了目前先进的对比方法。
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公开(公告)号：CN106950569B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201710076139.8
申请日：2017-02-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于序贯回归方法的多阵元合成孔径聚焦波束形成方法，该发明方法利用多阵元合成孔径聚焦波束形成和最小均方误差准则，通过期望信号与自适应系统的输出作差得到输出误差，并将这个误差引入到序贯回归方法中，再用序贯回归方法的输出作为线性传感器阵列各通道的权值，对多阵元合成孔径聚焦波束形成的子阵与子阵阵元分别进行动态幅度遍迹，有效减少了波束形成的主瓣宽度和旁瓣幅度，提高了成像质量。
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公开(公告)号：CN105162738B
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201510461004.4
申请日：2015-07-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种卫星信道复数神经多项式网络盲均衡系统及方法，本发明采用复数神经多项式网络作为盲均衡模块，其中的单层神经网络用来补偿卫星信道线性特性、非线性无记忆处理器用来补偿卫星信道非线性特性。通过构建模糊控制规则，设计了六层模糊神经网络控制器，其中的第六层权向量由固定步长常模方法进行调整；由六层模糊神经网络控制器对单层神经网络和非线性无记忆处理器权向量的迭代步长进行高精度控制。本发明具有简单的系统结构、较快的收敛速度和较小的稳态误差，较好地解决了高复杂度问题，有效地克服了收敛速度与均方误差之间的矛盾。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105376185B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201510728780.6
申请日：2015-10-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种通信系统中基于DNA蛙跳方法优化的常模盲均衡处理方法，该发明方法充分利用混合蛙跳方法寻优能力强和DNA遗传方法收敛精度较高的优点，将二者相结合得到了DNA蛙跳方法，由DNA蛙跳方法对常模盲均衡权向量进行优化，优化步骤：1）初始化青蛙种群；2）计算青蛙种群中青蛙个体的适应度值，将青蛙个体的位置向量按适应度值从小到大进行排序，并对青蛙个体的位置向量进行交叉操作和对青蛙个体进行DNA编码后的DNA序列位置向量进行变异操作，从而选出最优青蛙个体的位置向量；3)将最优青蛙个体的位置向量作为常模盲均衡方法的初始权向量。本发明方法具有收敛速度快、均方误差小的优点。
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公开(公告)号：CN105007246B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201510456497.2
申请日：2015-07-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种模因方法优化的多模盲均衡方法，将个体进化和个体间的社会行为等概念引入到盲均衡技术中，将多模盲均衡方法( MMA )代价函数的倒数定义为模因方法( MA )的适应度函数，利用 MA 的种群优化机制和局部深度搜索能力，在全局范围内搜索个体最优向量并作为 MMA 的初始优化权向量；然后，通过多模盲均衡方法进行迭代，得到最优 MMA 的权向量。与常模盲均衡方法CMA、多模盲均衡方法MMA及基于遗传方法的多模盲均衡方法(GA‑MMA )相比，本发明方法在均衡高阶多模信号时收敛速度最快、稳态误差最小、输出信号星座图最清晰。
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公开(公告)号：CN104967495B
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201510227901.9
申请日：2015-05-06
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B17/391 , H04B7/185
Abstract: 本发明提供了一种气象卫星Markov时变信道仿真模型的建立方法，该方法包括下列步骤：一)对北京气象卫星地面站上空的云进行分类统计，给出了晴空、多云和阴雨天气时气象卫星信道三种状态的稳态概率分布和信道状态转移矩阵；二)根据统计的稳态概率分布和信道状态转移矩阵建立气象卫星Markov时变信道仿真模型，通过计算机仿真实验对理论模型和仿真模型的包络概率密度分布和误码率曲线进行了对比，两种曲线符合程度较好，说明所建立的仿真模型可以描述气象卫星时变信道的特性。本发明建立的气象卫星Markov时变信道仿真模型物理意义明确，易于实现，为提高气象卫星通信系统的性能和优化气象卫星通信体制提供了一定的技术基础和依据。
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公开(公告)号：CN103888392B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410126218.1
申请日：2014-03-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明将DNA遗传算法与正交小波常数模盲均衡方法(WTCMA)相结合，充分利用WT-CMA和DNA遗传算法的优点，公开了一种基于DNA遗传优化的正交小波盲均衡方法(DNA-GA-WTCMA)。本发明采用基于DNA核苷酸链的编码方式表示盲均衡方法的权向量、对编码后的DNA链采用交叉操作和变异操作来寻找DNA种群中的最优个体，对最优个体解码后作为盲均衡器最优初始权向量，克服了WTCMA收敛速度慢、均方误差大、易于陷入局部极小值的缺点。与WTCMA和基于遗传优化的正交小波变换盲均衡方法(GA-WTCMA)相比，本发明具有收敛速度最快、均方误差最小和全局最优的性能，在通信技术领域有很强的实用价值。
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公开(公告)号：CN103825851B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410027389.9
申请日：2014-01-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 针对MIMO系统的传统常模盲均衡方法抑制信道间干扰能力弱、收敛速度慢、稳态误差大的缺陷，本发明从降低信道间和信号间相关性入手，发明了一种多输入多输出MIMO系统小波常模盲均衡方法，利用奇异值分解降低了信道输出信号的相关性；利用正交小波基函数对MIMO信道输出信号作正交小波变换，降低了盲均衡器输入信号的自相关性；在充分考虑信道间相关性的基础上，重新定义MIMO系统常模盲均衡算法的代价函数，降低了盲均衡器输出信号的互相关性；由变步长函数控制盲均衡权向量更新过程，加快了收敛速度、降低稳态误差。
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