一种基于DNN的射频功放温度特性建模方法

    公开(公告)号:CN108287941A

    公开(公告)日:2018-07-17

    申请号:CN201711409314.7

    申请日:2017-12-22

    申请人: 天津大学

    IPC分类号: G06F17/50 G06N3/08 G06N3/10

    摘要: 本发明公开了一种基于DNN的射频功放温度特性建模方法:根据射频功率放大器温度特性的实测数据选取DNN模型的训练数据和测试数据;确定DNN模型的输入变量和输出变量;将训练数据导入DNN模型中,对DNN模型进行训练;将测试数据导入已训练好的DNN模型中,比较DNN模型输出结果和测试结果并计算二者的误差;比较DNN模型的测试误差MSE和DNN模型精度期望值的大小,如果MSE小于精度期望值,则训练完成;如果MSE大于精度期望值,调整参数重新训练,直到MSE小于精度期望值,训练结束。本发明建立射频功率放大器性能指标关于温度的相关模型,实现对给定温度区间内射频功率放大器性能指标变化情况的预测。

    一种基于BPNN的射频功放温度特性建模方法

    公开(公告)号:CN108268700A

    公开(公告)日:2018-07-10

    申请号:CN201711409317.0

    申请日:2017-12-22

    申请人: 天津大学

    IPC分类号: G06F17/50

    摘要: 本发明公开了一种基于BPNN的射频功放温度特性建模方法:根据获得的射频功率放大器温度特性的实测数据选取BPNN模型的训练数据和测试数据;确定BPNN模型的输入变量和输出变量;将训练数据导入BPNN模型中,对BPNN模型进行训练;将测试数据导入已经训练好的BPNN模型中,比较BPNN模型输出结果和测试结果并计算二者的误差;比较BPNN模型的测试误差MSE和BPNN模型精度期望值的大小,如果测试误差MSE小于精度期望值,则BPNN模型训练完成;如果测试误差MSE大于精度期望值,调整参数重新训练,直到MSE小于精度期望值,训练结束。本发明应用BPNN,实现对给定温度区间内射频功率放大器性能指标变化情况的预测。

    一种基于软件无线电的通信信号调制方式自适应识别方法

    公开(公告)号:CN108206797A

    公开(公告)日:2018-06-26

    申请号:CN201611180885.3

    申请日:2016-12-20

    IPC分类号: H04L27/00 H04B1/00

    摘要: 一种基于软件无线电的通信信号调制方式自适应识别方法,基于通用软件无线电平台进行设计,配合GNU Radio软件设计方法即可实现不同调制方式的识别;通过对调制信号进行发射过程和接收过程,在PC机进行调制方式识别、解调、数据存储等工作;该发明利用软件无线电技术,针对模拟数字信号将各种调制方式集成到计算机中,而且可以通过判据自适应解调,即在一个软件无线电通用平台上,可以实现多种调制方式。不但可以简化硬件电路,而且具有很好的通用性。

    用于AER的多层脉冲神经网络识别系统

    公开(公告)号:CN105760930B

    公开(公告)日:2018-06-05

    申请号:CN201610093545.0

    申请日:2016-02-18

    申请人: 天津大学

    IPC分类号: G06N3/04

    摘要: 本发明涉及图像处理识别领域,为提出一种用于AER传感器的多层脉冲神经网络,可以利用此网络实现目标的识别。本发明采用的技术方案是,用于AER的多层脉冲神经网络识别系统,包括如下模块:整合与火IF神经元模型(Integrate‑and‑Fire neuron);多层脉冲神经网络包含4层脉冲神经元:第一层特征提取层T1,第二层特征提取层T2,池化层P和识别层R;T1,T2,P,R层都采用上述IF神经元模型来构建整个脉冲神经网络。本发明主要应用于图像处理识别场合。

    基于建筑结构图与消防通信系统的客用逃生室内导航系统

    公开(公告)号:CN107941218A

    公开(公告)日:2018-04-20

    申请号:CN201711053138.8

    申请日:2017-10-31

    申请人: 天津大学

    IPC分类号: G01C21/20 G01S1/08

    CPC分类号: G01C21/206 G01S1/08

    摘要: 本发明公开了一种基于建筑结构图与消防通信系统的客用逃生室内导航方法,包括:建筑结构图的存储和手持终端的布置及激活,逃生人员的实时定位和动态校准,火场中逃生人员的导航,其中,逃生人员位置的动态校准可以采用根据逃生人员手持终端将采集到该RFID标签的位置坐标;或是逃生人员当前所处现场建筑中的楼层、房间或楼梯间所对应的编号与建筑结构图上对应点的映射关系;或是自动获得与距离逃生人员最近的烟雾报警器的地址码,从而确定逃生人员的当前位置坐标。主控系统将多个终端所采集的信息进行整合,并将其结合建筑结构图通过其显示模块进行图形化显示,以方便火场外的救援人员更好的了解建筑内的情况并制定合理的救援方案。

    一种高效率双频带F类功率放大器

    公开(公告)号:CN104518742B

    公开(公告)日:2018-02-23

    申请号:CN201410757518.X

    申请日:2014-12-10

    申请人: 天津大学

    IPC分类号: H03F3/20 H03F1/02

    摘要: 本发明公开了一种高效率双频带F类功率放大器,其中,晶体管输出端由高频带谐波控制电路、低频带谐波调节电路、双频带直流偏置电路和双频带基波阻抗匹配电路构成;高频带谐波控制电路由串联的高低阻抗线和并联的复合左右手传输线CRLH‑TL构成;低频带谐波调节电路由高低阻抗线构成;双频带直流偏置电路短路具有低频带谐波控制作用;双频带基波阻抗匹配电路包括高频、低频带基波阻抗匹配电路。本发明利用了复合左右手传输线CRLH‑TL和具有谐波控制功能的双频带直流偏置电路,能够有效减小传统双频带F类功率放大器中谐波控制电路的复杂度,并且考虑了寄生分量的影响,从而有效提高了双频带F类功率放大器的工作效率。

    用于AER传感器的脉冲神经网络

    公开(公告)号:CN106845539A

    公开(公告)日:2017-06-13

    申请号:CN201710013427.9

    申请日:2017-01-09

    申请人: 天津大学

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/08

    摘要: 本发明涉及AER图像传感器图像数据处理领域,为提出一种用于AER图像传感器的脉冲神经网络,完成快速目标识别,为此,本发明,用于AER传感器的脉冲神经网络,步骤如下;初始情况下,系统进行复位操作;学习模式:学习模式是在已知所输入地址‑事件信息所对应的分类的情况下,对存储在查找表中的权重进行修改,从而实现仅对应分类输出为正确,其他分类为错误;识别模式:识别模式是在已经经过学习的网络中输入地址‑事件信息,判定这些信息的分类情况,输出各个类别的判定结果。本发明主要应用于AER图像传感器图像数据处理。