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公开(公告)号：CN101547172B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN200910026611.2
申请日：2009-05-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公布了一种基于径向基函数(RBF)的模糊神经网络盲均衡方法，通过分析均衡器输入信号与发射信号之间的关系，确定了RBF均衡器的初始中心值，从而优化了盲均衡器的结构，加快了收敛速度，再采用模糊C-均值聚类算法将盲均衡器输入信号以不同的隶属度值划分到各个中心，对于隶属度值大的信号作出较大的响应，否则响应很小或不响应，从而减少了均方误差。
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公开(公告)号：CN102355434A
公开(公告)日：2012-02-15
申请号：CN201110208373.4
申请日：2011-07-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公布了一种混沌与最速下降法联合优化的正交小波常数模盲均衡方法，包括如下步骤：将发射信号a(n)经过脉冲响应信道c(n)得到信道输出向量x(n)；采用信道噪声w(n)和信道输出向量x(n)得到正交小波变换器(WT)的输入信号y(n)；将y(n)经过正交小波变换器(WT)后，得均衡器输入为R(n)，均衡器输出为z(n)；采用一小段初始收据，将混沌优化算法与最速下降法结合，对权向量进行优化，可使优化后的权向量跳出局部最优点，接近全局最优点；利用正交小波变换良好的去相关性，对均衡器的输入信号进行预处理，降低了输入信号的自相关性，加快了收敛速度。水声信道的仿真结果表明，基于混沌优化的正交小波盲均衡方法有较快的收敛速度和收敛精度、较小的剩余误差。
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公开(公告)号：CN102123115A
公开(公告)日：2011-07-13
申请号：CN201110094270.X
申请日：2011-04-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公布了一种基于粒子群优化的正交小波盲均衡方法，该方法将发射信号a(k)经过脉冲响应信道h(k)得到信道输出信号x(k)；由信道噪声n(k)和x(k)得到正交小波变换(WT)输入信号y(k)；将y(k)经过WT得到输出信号R(k)；将y(k)作为粒子群优化算法(PSO)的输入，并随机初始化一组权向量，每个粒子一一对应各组权向量，由正交小波常数模盲均衡方法(WT-CMA)的代价函数确定PSO的适应度函数，当适应度值最大时，找到种群中最优的位置向量，并将其作为WT-CMA的初始化权向量W(k)。由R(k)与W(k)得到均衡器输出信号z(k)。本发明是通过PSO来寻找最优的均衡器初始化权向量，由WT降低信号的自相关性。与WT-CMA相比，本发明方法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。
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公开(公告)号：CN101478509B
公开(公告)日：2011-05-18
申请号：CN200910028458.7
申请日：2009-01-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公布了一种正交小波变换和时间分集技术相融合的盲均衡方法，本发明将时间分集、小波变换、锁相环技术、判决引导(DD)算法与盲均衡相结合，利用时间分集减小多径效应的影响；利用双曲正切误差函数克服常数模误差函数不对称的缺点；利用正交小波变换降低盲均衡器输入信号的自相关性，加快收敛速度；利用DD算法减小稳态误差，利用数字锁相环技术纠正相位旋转。本发明方法收敛速度快、均方误差小，能有效地克服相位旋转。
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公开(公告)号：CN101902417A
公开(公告)日：2010-12-01
申请号：CN201010216298.1
申请日：2010-06-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公布了一种蚁群优化的正交小波超指数迭代盲均衡方法，该方法利用蚁群算法来寻找最优的权向量作为均衡器输入的初始权向量值，从而避免算法出现局部收敛的情况。该方法具有加快收敛速度的正反馈机制，利用超指数迭代(SEI)方法对数据的白化作用，利用正交小波变换对信号进行去相关，并充分利用了蚁群算法的全局收敛性。水声信道仿真结果表明，与正交小波超指数迭代盲均衡方法(WT-SEI-CMA)相比，该方法具有更好的收敛速度和稳态误差，且均衡后的眼图更加清晰、紧凑。因而，该方法具有一定的实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101547172A
公开(公告)日：2009-09-30
申请号：CN200910026611.2
申请日：2009-05-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公布了一种基于径向基函数(RBF)的模糊神经网络盲均衡方法，通过分析均衡器输入信号与发射信号之间的关系，确定了RBF均衡器的初始中心值，从而优化了盲均衡器的结构，加快了收敛速度，再采用模糊C－均值聚类算法将盲均衡器输入信号以不同的隶属度值划分到各个中心，对于隶属度值大的信号作出较大的响应，否则响应很小或不响应，从而减少了均方误差。
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公开(公告)号：CN101478350A
公开(公告)日：2009-07-08
申请号：CN200910028460.4
申请日：2009-01-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B13/02
Abstract: 本发明公布了一种基于正交小波变换的超指数迭代联合盲均衡方法(WT－CSEI)，将正交小波变换引入到超指数迭代(SEI)算法，利用正交小波变换对SEI算法的权向量迭代公式进行修正，同时通过软切换的方式与判决引导(DD)算法相结合，针对水声信道时变多普勒频移的特性，引入一阶锁相环技术(PLL)，得到了WT－CSEI算法。WT－CSEI算法利用PLL技术来纠正相位旋转，利用正交小波变换来加快收敛速度，利用软切换的方式与DD算法相结合，降低了稳态误差，能更有效地跟踪信道的时变特性，更适合时变多径衰落水声信道的盲均衡。
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公开(公告)号：CN109490822B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN201811201570.1
申请日：2018-10-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S3/802
Abstract: 本发明公开一种基于ResNet的语音DOA估计方法，包括如下步骤：步骤1，利用MATLAB仿真训练数据集，数据集使用多个语音信号遍历测量范围，存储对应的角度和语音信号；步骤2，对每个仿真信号分帧处理后，计算GCC并做相位变换；根据阵列模型参数对其进行裁剪后，对每个语音帧加权求和；存储加权后的特征和对应的入射角度作为数据集；步骤3，使用MATConvNet初始化ResNet并使用数据集训练；步骤4，对待测信号使用宽带MUSIC粗定位，得到粗定位结果，根据粗定位结果，选取中心点距离宽带MUSIC结果最近的分组ResNet进行后续精确定位，得到DOA估计结果。此种方法可有效解决强噪声混响条件下语音DOA估计不准的问题，是一种适用于任意阵列结构的DOA估计方法。
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公开(公告)号：CN109379123B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201811382906.9
申请日：2018-11-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0452
Abstract: 本发明涉及多输入多输出(Multi‑Input Multi‑Output，MIMO)系统预编码技术领域，尤其涉及一种空时相关信道下多用户多输入单输出(Multi‑User Multi‑Input Single‑Output，MU‑MISO)系统自适应差分预编码码书设计方法。本发明首先介绍基于信道变化规律的自适应差分预编码码书的步骤；其次改进了Polar‑cap差分预编码码书的生成方式，它不需要对基码字每个元素进行单独操作，方便计算和生成；最后同时将时间相关性和空间相关性同时考虑在内，将码书半径分为平均弦距离和量化误差两部分重新设计了码书半径。
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公开(公告)号：CN109361441B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201811201547.2
申请日：2018-10-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明公开一种基于信道统计信息的MU‑MISO系统有限反馈码书设计方法，包括如下步骤：步骤1，分析发射端已知完整信道状态信息和发射端已知统计信息情况下，高、低信噪比时的遍历信道容量；步骤2，采用信道统计信息分类的方法分别表示出两种情况下的遍历信道容量损失；步骤3，将插入特征矩阵的方法与信道统计信息相结合，实现码书的设计。此种码书设计方法可减少病态信道对系统遍历信道容量的影响，显著提高系统遍历信道容量。
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