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公开(公告)号：CN110233686A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201810639349.8
申请日：2018-06-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明公开一种认知无线网络基于联盟博弈的稳定配对方法，结合了认知无线网络的特点，采用用户的偏好值进行用户比较配对，使得联盟U中每个用户都可以寻求本身的最佳的配对搭档，克服了现有技术为追求高的系统性能而未考虑用户的公平性的不足，使得本发明提高了认知无线网络的公平性。采用用户的信道容量建立偏好列表库，通过联盟博弈的方法比较用户的偏好值进行用户的循环配对，实现稳定配对联盟的形成，克服了现有技术中未考虑用户配对过程中配对联盟的稳定性的不足，使得本发明实现了配对联盟以及用户个体的利益最大化。
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公开(公告)号：CN109087655A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810851609.8
申请日：2018-07-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种交通道路声音监测与异常声音识别系统，包括通过网络连接的声音采集端和服务器端；声音采集端包括拾音器、声卡、GPS定位模块、数据处理模块、无线通信模块。拾音器及数据处理模块可根据需求在指定路段进行布置安装；对交通道路声音进行实时监测，当监测到异常声音时，才将异常声音数据传输至服务器端进行进一步识别，大大减少了数据传输量；提取异常声音信号的多种特征值，结合神经网络进行识别与分类；对异常声音数据进行识别分类时，采用深度卷积神经网络（CNN），非常适用于声音的识别与分类，该网络能够大大提高训练效率与识别精度，高效识别交通道路中产生的异常声音。
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公开(公告)号：CN119517072A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411445061.9
申请日：2024-10-16
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的单源点检测的欠定盲源分离方法，首先，该方法利用时频矩阵列向量实部与虚部的余弦角准则对混合信号进行初步的单源点提取；然后利用单源点与异常点之间线性关系的有无来去除异常点，降低异常点对单源点检测的影响，从而提高混合矩阵的估计精度；接着，利用K‑means算法对所获得的单源点进行聚类，从而得到估计后的混合矩阵；最后使用最小二乘法来恢复源信号。本发明提出的方法不仅考虑了单源点内实部与虚部的绝对方向，还考虑了不同单源点之间的线性关系来去除异常点，因此不仅能够提高混合矩阵的估计精度，还增强了本发明方法的抗噪性，最终得到高质量的恢复信号。
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公开(公告)号：CN116386599A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310369908.9
申请日：2023-04-10
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明属于声音场景分类领域，具体是指一种基于多种设备有监督域自适应的声场景分类方法，其特征在于，包括如下步骤，S1：对场景音频信号进行预处理；S2：进行傅里叶变换，进行梅尔滤波处理，再进行频段标准化修正，提取三个特征频谱图，融合三个特征频谱图得到三维声学特征。S3：将步骤S2得到的三维声学特征输入数据增强模块，得到经过数据增强后的三维声学特征；S4：构建有监督域自适应声场景分类模型；S5：进行有监督训练，得到训练好的有监督域自适应声场景分类模型；S6：得到分类结果。本发明具有结构简单、分类效果好、适应范围广的优点。
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公开(公告)号：CN116362137A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310363719.0
申请日：2023-04-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F111/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及球谐域下的多目标波束优化问题，具体给出一种基于多目标智能优化算法的球谐域下多目标波束优化方法。该方法利用球谐域下波束形成器的白噪声增益和方向性因子的表达式是正定二次型的特点，预先为它们设置阈值，并以此确定待优化的波束形成权值的范围，在此基础上将球谐域下波束优化问题转换多目标优化问题，最后使用带约束处理的NSGA‑Ⅱ算法求解该问题，得到一个各目标满足帕累托最优的波束形成权重的集合，以此实现了球谐域下最优波束形成器的设计。该方法能使波束形成器的整体旁瓣水平、方向性因子、白噪声增益三个性能指标满足帕累托最优的波束形成权重，且不存在复杂的参数调节过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111551180A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010441441.0
申请日：2020-05-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种可辨识LOS/NLOS声信号的智能手机室内定位系统和方法。该系统采用主动式的定位方案，包括都具有网络通信能力的智能手机、接收器以及服务器；智能手机与接收器通过伪超声信号进行连接，服务器通过网络与智能手机和接收器进行通信。本发明定位方法选取调制方式为线性调频Chirp的伪超声音频信号作为定位信号，提高了系统的抗干扰能力，并使用SVM与DS证据理论信息融合的分类算法对非视距NLOS测量数据进行识别以及丢弃，构造了一套较精确的室内定位系统及方法。由于智能手机的扬声器和普通麦克风可以发送和接收伪超声定位信号，从而大大降低了系统的成本。
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公开(公告)号：CN109785857A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910153124.6
申请日：2019-02-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MFCC+MP融合特征的异常声事件识别方法，其特征是，包括如下步骤：1）第一次声音预处理；2）第一次声音特征提取；3）分类器训练；4）实测声音输入；5）第二次声音预处理；6）第二次特征提取；7）分类器的应用；8）检测结果输出。这种方法对噪声的鲁棒性好，能够在低信噪比环境下有效地检测到声音信号中存在的异常声音，解决了视频监控存在盲区的问题，为安保工作提供有利的帮助。
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公开(公告)号：CN109405829A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201810988953.1
申请日：2018-08-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了基于智能手机音视频多源信息融合的行人自定位方法，通过对行人进行声波定位，同时对行人进行视觉定位；最后定位结果，采用无迹卡尔曼滤波算法来处理行人行走状态方程，观察方程中的非线性问题，在不依赖于应用场所基础设施的情况下，进行声学测距、PDR定位与视觉定位的融合，实现室内外无缝连接的行人自定位。通过伪超声测距对PDR结果的修正，可使定位误差从米级降至亚米级，同时结合视觉陀螺仪与视觉里程计的数据信息，可使该定位系统不受惯导漂移影响，不依赖于应用场所的辅助设施，具有较好的普适性和鲁棒性。本发明方法不仅适用于室内环境，也适用于室外环境的行人自定位。
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公开(公告)号：CN109375223A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201810988974.3
申请日：2018-08-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于声波粒二象性的室内空间感知与移动声源自定位方法，是利用智能手机作为声收发一体设备，采用非协作方式，通过设计与优化声脉冲测试信号，分析声场共振特性，感知室内声场环境空间尺寸，建立移动声源及其镜像的空间模型，构建空间点源与接收点之间的欧氏距离阵，并利用EDM秩的属性准确判断一阶声回波的飞行时间,再由多维尺度算法实时求解移动声源的位置信息，实现移动声源自定位的方法。本发明方法不依赖于应用场所的辅助设施及设备间的协作，摆脱了传统几何声学空间感知方法对视距信号信号的依赖，提高了空间感知与移动声源自定位方案的普适性，不仅适用于室内空间几何轮廓重构，也适用于室内环境的移动声源跟踪定位。
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公开(公告)号：CN109286900A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810993696.0
申请日：2018-08-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种Wi-Fi样本数据优化方法，所述方法采用Jaccard系数相似性和空间编码值信息来衡量Wi-Fi样本数据两两间的相似程度，构建Wi-Fi样本数据的相似矩阵；根据DBSCAN算法聚类原理对Wi-Fi样本数据进行分簇，并提取Wi-Fi样本数据的一重簇头和二重簇头；根据局部最优的原理，利用自顶向下的数据筛选方法，结合Wi-Fi样本数据的二重簇头结果，从而得到最优的Wi-Fi样本数据。本发明中的Wi-Fi样本数据优化方法，利用邻近位置的Wi-Fi数据具有一定的相似性来去除样本数据中的冗余，同时，Wi-Fi样本数据间的空间编码信息，能够消除Jaccard系数相似性度量中的模糊问题，使得构建的Wi-Fi指纹地图具有更强的鲁棒性，从而提高基于Wi-Fi指纹的室内定位算法的性能。
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