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公开(公告)号：CN106887238B
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201710117865.X
申请日：2017-03-01
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 中国科学院大学
IPC: G10L21/0272 , G10L25/27
Abstract: 本发明提供一种基于改进独立向量分析算法的声信号盲分离方法，包括：步骤1，通过M个传感器采集N个源信号的卷积混合信号，以得到M个观测信号；步骤2，通过短时傅里叶变换将所述观测信号从时域转换到频域，并建立基于分离矩阵的频域分离信号模型；步骤3，逐频点对频域的所述观测信号和分离矩阵进行预处理；步骤4，采用基于自适应更新的自然梯度独立向量分析算法逐频点进行盲分离处理，以得到频域的分离信号；步骤5，对频域的分离信号进行逆短时傅里叶变换，以得到时域的分离信号。本发明考虑声信号的卷积混合，自适应更新，能够更精确地恢复源信号，更快达到收敛；算法对更新步长的初始值不敏感，鲁棒性好，稳定性高。
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公开(公告)号：CN105388479B
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201510766569.3
申请日：2015-11-11
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于麦克风阵列的运动目标速度估计方法，包括以下步骤：(1)运动目标经过麦克风阵列时，麦克风阵列按帧长为ΔT的时间帧对该运动目标进行角度估计，从而得到运动目标在每个时间帧上的角度估计值；(2)找到运动目标距离麦克风阵列最近的时间帧t0；(3)利用距离麦克风阵列最近的时间帧t0前后各N个时间帧上的角度估计值结合麦克风阵列到运动目标运动轨迹的垂直距离d，即可按公式估计出该运动目标的速度v。本发明具有操作简单，计算量低，估计精度高等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109618388B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201910108359.3
申请日：2019-01-18
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 中国科学院大学
Abstract: 本发明涉及一种面向无线传感器网络能量转化分簇控制方法，其包括：计算虚拟簇成员节点的数量；计算网络分簇的平均簇成员节点的数量；以及实际簇成员节点加入网络分簇。本发明将网络中簇头节点的传输能量消耗转化为虚拟簇成员节点，并通过实际簇成员节点共同构造最佳的二级分簇网络拓扑，避免产生负载不均匀的网络分簇结构，保护部分处于关键位置的传感器节点不会因为能量过早耗尽而“死亡”，从而延长无线传感器网络的生命周期。
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公开(公告)号：CN111277950B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202010061439.0
申请日：2020-01-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于到达时差和到达频差的定位方法、装置及设备，所述方法包括：建立基于到达时差和到达频差的定位模型；获得到达时差测量噪声向量、到达频差测量噪声向量以及测量节点位置噪声向量；列出概率密度函数对应的极大似然估计表达式；根据所述极大似然估计表达式，得到目标节点的位置初始估计值和速度初始估计值；对所述位置初始估计值和所述速度初始估计进行迭代优化，获得目标节点的最终位置估计值和最终速度估计值。本发明将到达时差测量噪声、到达频差测量噪声以及测量节点位置噪声引入在内，同时通过迭代方式进一步提升目标节点位置和速度的估计精度，能提高在高噪声和远场环境下对目标节点定位的精确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111277950A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010061439.0
申请日：2020-01-19
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于到达时差和到达频差的定位方法、装置及设备，所述方法包括：建立基于到达时差和到达频差的定位模型；获得到达时差测量噪声向量、到达频差测量噪声向量以及测量节点位置噪声向量；列出概率密度函数对应的极大似然估计表达式；根据所述极大似然估计表达式，得到目标节点的位置初始估计值和速度初始估计值；对所述位置初始估计值和所述速度初始估计进行迭代优化，获得目标节点的最终位置估计值和最终速度估计值。本发明将到达时差测量噪声、到达频差测量噪声以及测量节点位置噪声引入在内，同时通过迭代方式进一步提升目标节点位置和速度的估计精度，能提高在高噪声和远场环境下对目标节点定位的精确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109618388A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201910108359.3
申请日：2019-01-18
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 中国科学院大学
Abstract: 本发明涉及一种面向无线传感器网络能量转化分簇控制方法，其包括：计算虚拟簇成员节点的数量；计算网络分簇的平均簇成员节点的数量；以及实际簇成员节点加入网络分簇。本发明将网络中簇头节点的传输能量消耗转化为虚拟簇成员节点，并通过实际簇成员节点共同构造最佳的二级分簇网络拓扑，避免产生负载不均匀的网络分簇结构，保护部分处于关键位置的传感器节点不会因为能量过早耗尽而“死亡”，从而延长无线传感器网络的生命周期。
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公开(公告)号：CN106887238A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710117865.X
申请日：2017-03-01
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: G10L21/0272 , G10L25/27
Abstract: 本发明提供一种基于改进独立向量分析算法的声信号盲分离方法，包括：步骤1，通过M个传感器采集N个源信号的卷积混合信号，以得到M个观测信号；步骤2，通过短时傅里叶变换将所述观测信号从时域转换到频域，并建立基于分离矩阵的频域分离信号模型；步骤3，逐频点对频域的所述观测信号和分离矩阵进行预处理；步骤4，采用基于自适应更新的自然梯度独立向量分析算法逐频点进行盲分离处理，以得到频域的分离信号；步骤5，对频域的分离信号进行逆短时傅里叶变换，以得到时域的分离信号。本发明考虑声信号的卷积混合，自适应更新，能够更精确地恢复源信号，更快达到收敛；算法对更新步长的初始值不敏感，鲁棒性好，稳定性高。
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