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公开(公告)号：CN111474521B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202010272248.9
申请日：2020-04-09
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S5/22
Abstract: 本发明公开了一种多径环境中基于麦克风阵列的声源定位方法，属于声源定位技术领域。该方法包括以下内容：利用由n个麦克风阵元构成的麦克风阵列采集声源信号；将麦克风阵列中的某一个麦克风作为参考麦克风，求取其余麦克风与参考麦克风构成的麦克风对的互相关函数；抽取每个麦克风对互相关函数的前N个最大峰值作为真实峰值的候选量，将这若干个峰值候选量对应的波程差以不同的排列组合形式代入求解声源坐标的数学关系式中，通过利用l2范数设定目标函数，局部搜索出声源信号在直接路径下获得的声源坐标。本发明可显著提高实际声源信号的定位准确度，有效降低多径、噪声对算法测向性能的影响。
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公开(公告)号：CN113219402A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110485711.2
申请日：2021-04-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明公开了一种基于Modified‑ALM算法的稀疏阵列DOA估计方法，包括：将稀疏阵列每次快拍采样的数据列成Toeplitz矩阵xT；构造基于Sigmoid函数最小化的矩阵填充模型，并运用Modified‑ALM算法对xT进行优化矩阵填充，得到满阵x′T；所有快拍的数据均填充完毕后得到补全的接收数据矩阵X′；对X′求得协方差矩阵并对其进行Toeplitz重构，获得重构后的协方差矩阵；最后运用常规DOA估计算法完成角估计。本发明应用在相干、非相关信源下的稀疏阵列DOA估计中，均能取得较好的效果；在阵列更稀疏、信号源更多的情况下，都能保持很好的测向性能。
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公开(公告)号：CN108009347B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201711240195.7
申请日：2017-11-30
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于同步压缩联合改进广义S变换的时频分析方法，该方法是在窗函数改进的广义S变换基础上，引入同步压缩变换，在时频平面沿频率方向将信号能量进行重排，使得能量聚集到瞬时频率上。具体实现包括以下步骤：信号采样后进行快速傅里叶变换，根据所得频谱确定窗函数以及窗函数对时间的偏导数，之后分别用窗函数及其偏导数对信号进行改进广义S变换，得到信号瞬时频率和时频谱，最后依据瞬时频率对时频谱进行能量重排，得到高分辨时频谱。本方法既保留了改进广义S变换的适用广、分辨率高的优点，又包含了同步压缩的高能量聚集性特点，是一种高性能的时频分析方法。
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公开(公告)号：CN112737998A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011570408.4
申请日：2020-12-26
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于OCDM的雷达通信一体化信号设计方法，利用通信信息对原始相位编码序列进行移位编码，然后将编码后的序列矩阵调制到OCDM信号上，得到雷达通信一体化信号。本发明设计出的信号属于多载波调制，OCDM信号由一组正交的线性调频信号构成，对多普勒不敏感，具有较好的雷达探测性能，且其实现过程和OFDM信号具有相似性，可兼容到OFDM系统中。
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公开(公告)号：CN109150233B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201811064885.6
申请日：2018-09-13
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04B1/707 , H04B1/7075 , H04B1/7085 , H04B1/7087 , H04L27/20 , H04L27/22
Abstract: 本发明提出一种直扩DPSK信号的调制解调方法，产生一组0/1原始数据；对原始数据进行2/3卷积编码与差分编码；利用扩频码对编码后的数据进行扩频处理；对对扩频后的信号进行载波调制，得到直扩DPSK信号；对接收到的直扩DPSK信号进行下变频与低通滤波处理，将频谱搬移至零频附近；对下变频后的数据进行同步，同步包括捕获与跟踪，利用匹配滤波捕获伪码相位差，利用多延迟相关算法捕获多普勒频偏值，完成粗同步过程；通过超前滞后延迟锁相环进行码跟踪，通过Costas环进行载波相位跟踪，实现码相位和载波的同步；对同步后的信号进行解扩解调，获得传输信息。本发明提高了信号抗干扰能力，且进行了伪码与载波的同步，保证了接收端的正确解扩解调。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111562545A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010366121.3
申请日：2020-04-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明公开了一种基于PD-ALM算法的稀疏阵列DOA估计方法，包括以下步骤：将稀疏阵列每次快拍获得的采样数据重排成托普利兹矩阵xT；构造基于秩最小化的矩阵填充模型，并运用PD-ALM算法对矩阵xT进行填充，得到满阵x'T，矩阵x'T的第一行数据即为该单次快拍补全后的采样数据；所有快拍补全后的采样数据构成数据矩阵X'；最后运用DOA估计算法对数据矩阵X'进行DOA估计。本发明提出的PD-ALM算法采用罚分解法直接求解秩最小化问题，将其应用在稀疏阵列中，在阵元个数相对较小、干扰源个数较多以及阵列更稀疏的情况下，都能很好地恢复出满阵的接收数据矩阵，从而更准确地估计出来波方向，提高稀疏阵列的测向性能。
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公开(公告)号：CN108574525B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201810336975.X
申请日：2018-04-16
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于适应性矩估计的星载AIS碰撞信号分离方法，具体为：首先对接收到的AIS碰撞信号进行采样获得N路接收信号并对其进行数字下变频处理得到观测信号矩阵；之后对观测信号矩阵进行预处理，再采用互信息极大化与最大化适应性矩估计相结合的信号分离算法进行解碰撞处理，得到N路分离信号；之后对N路分离信号进行帧头突发检测、频偏估计、符号定时同步和白化滤波处理；最后利用维特比算法进行译码处理，得到有效数据帧。本发明将最大化适应性矩估计引进互信息极大化算法中，在提高分离矩阵的估计精度的同时减少了矩阵寻优与解碰撞所需时间，实时性更好，更适于星载AIS接收系统。
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公开(公告)号：CN111198357A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201911320328.0
申请日：2019-12-19
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于可调窗函数的S变换时频分析方法，对输入信号进行时域采样，获得离散序列；对离散序列进行FFT变换，获得信号频谱；根据信号频谱和分辨率要求，确定窗长控制函数以及窗函数；对窗函数进行FFT得到窗函数频谱；对信号频谱进行周期延拓，并将扩维后的信号频谱跟窗函数频谱相乘；对相乘的结果进行傅里叶逆变换，得到单个频率点的时间分布结果；完成所有频率点的计算，最终获得二维矩阵时频谱。本发明能够实现高分辨率时频分析，方法计算量适中，便于工程实现，具有良好的实时性。
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公开(公告)号：CN107689825B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201610629623.4
申请日：2016-08-03
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提出一种基于压缩感知的星载AIS冲突信号分离方法，通过构建基于压缩感知的欠定盲源信号分离模型，使用匹配追踪方法在星载AIS接收机的接收信号中分离出源信号；对N路分离信号通过2比特差分的方法进行非相干解调，然后通过判决译码得到N个船舶发送的AIS数据。本发明首次将压缩感知技术应用到星载AIS信号分离中，并凭借压缩感知特性，可以减少接收机天线数量，降低卫星载荷，可以并行分离信号以提升信号分离效率。
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公开(公告)号：CN111106866A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911285276.8
申请日：2019-12-13
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于海森矩阵预估计的星载AIS/ADS-B碰撞信号分离方法，具体为：对接收AIS/ADS-B射频信号进行放大滤波以及模数转换，然后分别对它们进行数字下变频和信道分离处理，分别得到AIS的混合信号矩阵和ADS-B的混合信号矩阵；之后对AIS/ADS-B的混合信号矩阵并行处理，首先将其中心化和白化，再采用海森矩阵预估计改进的信号分离算法进行解碰撞处理，得到N路分离信号；得到的AIS/ADS-B分离信号将进入后续解调解码流程，最终生成有效数据帧。本发明利用海森矩阵预估计改进拟牛顿迭代算法，在提高分离矩阵的估计精度的同时加速收敛，减少了分离矩阵寻优与解碰撞所需时间，实时性更好，更适用于星载AIS/ADS-B系统。
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