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公开(公告)号：CN106940439A
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201710116866.2
申请日：2017-03-01
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G01S5/22 , G06K9/6223 , H04W84/18
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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公开(公告)号：CN106908755A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710116705.3
申请日：2017-03-01
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S3/808
CPC classification number: G01S3/8083
Abstract: 本发明公开了一种无线声传感器网络下压缩气体泄漏的声源方位估计方法，主要解决现有技术存在的以下问题：(1)需要工作人员在待检测部位近距离定期巡检带来的检测不全面和不安全的问题；(2)采样率高，数据量大，所需存储量大。本发明的实现步骤为：(1)布局麦克风阵列；(2)选择参考麦克风与压缩采样麦克风；(3)标准采样；(4)压缩采样；(5)构造稀疏基矩阵；(6)构造测量矩阵；(7)压缩气体泄漏的声源方位。本发明能够在无线声传感器网络的节点中，通过低速采样的少量数据直接获得准确的压缩气体泄漏的声源方位，具有所需存储量小，实时性高和易于硬件实现的优点。
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公开(公告)号：CN106778911A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710023661.X
申请日：2017-01-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6224 , G06K9/6223
Abstract: 本发明公开了一种基于韦罗内塞映射的欠定盲分离混合矩阵估计方法。本发明首先获取观测信号矩阵，对观测信号矩阵进行韦罗内塞映射得到韦罗内塞映射矩阵，然后构造韦罗内塞映射的法向量，计算韦罗内塞映射的一阶导数，对韦罗内塞映射的一阶导数进行谱图划分，得到子空间矩阵，最终对子空间矩阵的所有交线列向量进聚类得到欠定混合矩阵。本发明克服了现有技术存在的容易受到单多源点干扰和容易受到收敛性限制的缺点，使得本发明能够在保持较低的欠定盲分离混合矩阵估计误差的同时，增强了欠定盲分离中混合矩阵估计精度的稳定性。
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公开(公告)号：CN106778001A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611219687.3
申请日：2016-12-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G16Z99/00
Abstract: 本发明公开了一种基于改进时频单源区的欠定混合矩阵盲估计方法。本发明首先获取观测信号矩阵，对观测信号矩阵进行伽柏Gabor变换得到时频信号矩阵，然后构建时频单源区信号矩阵，剔除时频单源区信号矩阵中的低能量值的列向量，最终对时频单源区信号矩阵进行聚类得到欠定混合矩阵。本发明克服了现有技术存在的混合矩阵估计误差较高和容易受到源信号稀疏性的影响的缺点，使得本发明具有能保持较低混合矩阵估计误差的同时降低对源信号稀疏性的要求。
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公开(公告)号：CN105930857A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610206294.2
申请日：2016-04-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/624 , G06K9/6221
Abstract: 本发明公开了一种基于块分割的欠定盲源分离源混合矩阵估计方法。本发明首先获取采样信号向量，然后提取高能量采样信号向量并归一化，构造二维坐标平面并分割坐标纵轴，然后统计提取出包含聚类中心的子区间，取该子区间的中点值作为聚类中心的纵坐标，进而得到聚类中心的坐标值，最终获得欠定盲源分离混合矩阵。本发明克服了现有技术存在的在源信号非充分稀疏条件下的欠定盲源分离混合矩阵估计精度差和时间复杂度高的缺点，使得本发明适用于源信号非充分稀疏条件下的欠定盲源分离，并且具有能保持较快速度和较高精确度估计出欠定盲源分离混合矩阵的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105844094A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610165071.6
申请日：2016-03-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度下降法和牛顿法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，依次利用梯度下降法、牛顿法和投影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：CN103051367B
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201210525064.4
申请日：2012-11-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类的同步正交跳频信号盲源分离方法，获取采样后M路离散时域混合信号；得到M个混合信号的时频域矩阵；对跳频混合信号时频域矩阵进行预处理；估计跳频时刻、归一化混合矩阵列向量、跳频频率；利用估计得到的归一化混合矩阵列向量估计时频域跳频源信号；对不同跳频点之间的时频域跳频源信号进行拼接；根据源信号时频域估计值，恢复时域源信号。该方法在不知道任何信道信息的条件下，仅根据接收到的多个跳频信号的混合信号，估计出跳频源信号，能在接收天线个数小于源信号个数的条件下，对多个跳频信号进行盲估计，利用了短时傅里叶变换，计算量小，在对跳频信号进行盲分离的同时，还能对部分参数进行估计，实用性强。
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公开(公告)号：CN104582008A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510025418.2
申请日：2015-01-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体公开了一种Android手机自组织网系统的建立方法，自组织网系统由若干作为通信节点的Android手机组成，建立过程包括如下步骤:扫描无线自组织网络，配置协议及组网环境，组建无线自组织网络。设备的协议及组网环境配置完成后，多个设备组建无线自组织网络，设备中的L2MPM协议将依据hello包的信息更新和维护各节点的路由信息并调度数据在各节点间的传输。本发明有效地利用移动自组网技术、WiFi技术，二层Mesh路由协议L2MPM，且具有无中心性、组网快速方便、无线多跳、通信速率高、不依赖运营商网络信号的优点，可用于登山旅游、高铁列车、自然灾害等场所的通信。
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公开(公告)号：CN103051367A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201210525064.4
申请日：2012-11-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类的同步正交跳频信号盲源分离方法，获取采样后M路离散时域混合信号；得到M个混合信号的时频域矩阵；对跳频混合信号时频域矩阵进行预处理；估计跳频时刻、归一化混合矩阵列向量、跳频频率；利用估计得到的归一化混合矩阵列向量估计时频域跳频源信号；对不同跳频点之间的时频域跳频源信号进行拼接；根据源信号时频域估计值，恢复时域源信号。该方法在不知道任何信道信息的条件下，仅根据接收到的多个跳频信号的混合信号，估计出跳频源信号，能在接收天线个数小于源信号个数的条件下，对多个跳频信号进行盲估计，利用了短时傅里叶变换，计算量小，在对跳频信号进行盲分离的同时，还能对部分参数进行估计，实用性强。
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公开(公告)号：CN111750283A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010593326.5
申请日：2020-06-26
IPC: F17D5/06
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的强背景噪声环境下的气体管道泄漏识别方法，首先在实验室管道泄漏模拟系统上模拟阀门外泄、垫片泄漏并采集泄漏声信号，同时在实际管廊中采集强背景(风机)噪声信号，将泄漏信号与实际背景信号混合以模拟在实际管廊下的泄漏情况。将每一类音频数据进行分割获得大量的短时音频信号，对音频信号进行短时傅里叶变换，然后进行特征增强处理，将增强后的特征矩阵映射为时频图，形成地下综合管廊泄漏检测的数据集。然后搭建适用于气体泄漏检测的卷积神经网络模型。将特征增强与神经网络相结合构成一套完整的行之有效的输气管道泄漏检测方案。本发明能够有效的提高在强背景噪声干扰下的泄漏识别准确率。
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