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公开(公告)号：CN109167600A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811189788.X
申请日：2018-10-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于深度置信网络的抗音调干扰LDPC码的译码方法，本发明涉及LDPC码的译码方法。本发明的目的是为了解决现有神经网络译码模型在受到音调干扰的时候，译码性能准确率低的问题。过程为：1、建立用于LDPC码译码的深度置信网络的网络结构；2、确定深度置信网络的初始参数；3、基于通信信号获得深度置信网络的训练样本和测试样本；4、将训练样本输入到深度置信网络的输入层，经过隐藏层，到达输出层，得到训练好的深度置信网络；5、将测试样本输入4训练好的深度置信网络进行测试，得到最终训练好的深度置信网络；6、利用最终训练好的深度置信网络对受到音调干扰的LDPC码进行译码。本发明属于通信技术领域。
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公开(公告)号：CN104378176B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201410680905.8
申请日：2014-11-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 一种鲁棒通信信号调制识别方法，涉及通信信号调制识别方法。本发明为了解决传统AMR算法需要训练多个识别器以保证在较大信噪比范围内的有效性的问题，即在训练阶段需要针对不同信噪比环境分别训练识别器而导致的工作量巨大的问题。本发明对通信信号样本s(t)进行魏格纳(Wigner‑Ville)变换得到s(t)的WVD分布后，提取二阶立体自相关特征，建立二阶立体自相关特征集，然后对二阶立体自相关特征进行遴选形成鲁棒特征集，之后训练建立一类支持向量机组并计算一类支持向量机组的输出函数Yi(x)；计算待识别通信信号样本sx(t)属于通信信号样本s(t)中包含的各种调制方式的概率选取概率最大的调制类别做为最终的调制识别结果。本发明适用于通信信号的调制识别。
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公开(公告)号：CN103995973B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410228157.X
申请日：2014-05-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于过完备字典集合划分的信号稀疏分解方法，涉及信号稀疏分解方法。本发明为了解决利用经典MP方法以及现有的改进方法对信号进行分解时存在的运算时间过长的问题。本发明通过选取不同的因子对过完备字典进行集合划分，将庞大的冗余字典分割为若干子字典，利用匹配追踪算法从子字典中选取合适的时频原子来准确、快速的分解信号，并根据实际需要的标准，将信号残差再次进行分解，直到得到符合标准的重构信号，重构信号能够表示为每一级迭代残差与对应的匹配原子的乘积的和的形式。本发明适用于信号的稀疏分解领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102201832B
公开(公告)日：2013-07-03
申请号：CN201110123462.9
申请日：2011-05-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B1/7093 , H04B1/7075
Abstract: 基于时分复用的并行匹配滤波器。它涉及扩频通信领域，它针对传统的匹配滤波器硬件消耗大的缺点。它包括M个移位寄存器、M个乘法器、M+1个数据选择器、一个移位累加器、一个M级的FIFO结构、N个寄存器、一个第一累加器和一个第二累加器；把输入序列与本地整个周期扩频码的相关运算分段进行，最后叠加起来形成全周期的相关值。对每段的相关运算使用相同的寄存器、乘法器和加法单元，并把每段的相关值存入FIFO结构中，最后把各段数据相加形成整个周期的相关值。在保持扩频增益不变的情况下，由于每段数据跟本地数据的相关值计算采用了相同的逻辑资源，因而硬件消耗得到大幅度降低。这适用于长周期伪码的快速捕获。
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公开(公告)号：CN102638315A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210143290.6
申请日：2012-05-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B14/02 , H04B10/155
CPC classification number: H04B14/04
Abstract: 用于光通信系统中的多进制数字脉冲周期调制和解调方法，涉及一种多进制数字脉冲周期调制和解调方法。它是为了提升光通信系统数据传输速率。调制方法：将光通信系统的M进制的系统数据采用MDPCM的方法调制为二进制脉冲；所述调制方法是通过改变M进制的系统数据中各码元所对应的二进制脉冲的周期实现的；解调方法：将调制后的二进制脉冲根据解调公式获得解调制后的数据。本发明适用于光通信系统中。
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公开(公告)号：CN102142859A
公开(公告)日：2011-08-03
申请号：CN201110077132.0
申请日：2011-03-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B1/7105
Abstract: 基于最小均方误差和人工鱼群联合的直接序列超宽带多用户检测方法，涉及信号检测领域，它解决了现有直接序列超宽带多用户检测方法由于复杂度高导致的系统实时性差，以及检测性能低的问题。发明的多用户检测方法首先将直接序列超宽带信号通过匹配滤波器进行初步检测；然后，利用次优的最小均方误差检测得到多用户检测的次优解；最后，以这个次优解为初值，利用人工鱼群算法进行寻优，从而获得逼近最优多用户检测的性能。本发明适用于对误码率性能和实时性要求较高的多用户检测过程中。
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公开(公告)号：CN101931430A
公开(公告)日：2010-12-29
申请号：CN201010228781.1
申请日：2010-07-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B1/69
Abstract: 一种DS-UWB信号多用户检测方法，它涉及检测技术领域，它解决了现有的最优多用户检测方法计算复杂度过大的问题。本发明的检测方法首先获取DS-UWB信号，并将所述信号同时输入至K个匹配滤波器，以获取K个用户输入信息；然后，利用次优算法检测所获取的用户输入信息，以获得其次优解；最后利用Lagrange乘子法求解最优化问题，获取K个正确码元，完成DS-UWB信号多用户检测。本发明适用于多用户信号检测。
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公开(公告)号：CN119676704A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411880710.8
申请日：2024-12-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W12/06 , H04L9/40 , H04B17/391
Abstract: 一种基于实时信道二阶段响应的轻量化物理层认证方法，属于无线通信技术领域。本发明针对现有物理层身份验证方法不适用计算资源及存储资源受限的情况，缺少应对噪声观测的鲁棒性方法的问题。包括两阶段认证，第一阶段采用低复杂度信道跟踪模型来准确建模和跟踪实时信道变化，利用历史数据进行在线预测，不会产生显著的计算或存储开销；第二阶段通过引入功率延迟特征来增强身份验证过程的鲁棒性，这些特征固有地抵抗时间波动，从而消除了在嘈杂环境中进行额外特征提取的需要。本发明能够在动态时变信道中提高物理层认证的安全性、鲁棒性和在线处理能力。
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