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公开(公告)号：CN117278154A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311379839.6
申请日：2023-10-23
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： H04B17/382 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 基于注意力机制的频谱预测方法，解决了如何更准确预测未来尽可能多时刻的频谱占用状态的问题，属于频谱预测领域。本发明包括：在基于注意力机制的Transformer模型的每一个子模块中嵌入门控递归单元得到频谱预测网络，门控递归单元对频谱占用信息进行局部相关性提取，并输出自带位置编码的信息预提取结果；训练集的输入数据包括输入序列和输出序列，输入序列为历史频谱信息序列，输出序列为右移一位的未来频谱信息序列，输出数据为未来频谱信息；利用训练集对频谱预测网络进行训练后，将当前的频谱信息作为输入序列，输入序列中最后一个时刻的频谱信息作为解码子模块输出序列的首次输入，利用频谱预测网络以自回归的形式进行频谱预测。
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公开(公告)号：CN116310304A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211106216.7
申请日：2022-09-09
申请人： 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/84 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464
摘要： 一种水域图像分割模型的训练方法，包括：获取水域样本图像；获取水域样本图像对应的标签图像；获取水域样本图像中各像素点属于各个分类结果的预测概率；获取标签图像中各像素点的分类结果；根据该任一像素点与其对应所述水线位置点之间的距离，得到该像素点的障碍分布权重；根据标签图像中各像素点的分类结果，标签图像的水域中分类结果属于障碍的各像素点的障碍分布权重，以及水域样本图像中各像素点属于各个分类结果的预测概率，得到障碍分布加权损失；至少根据障碍分布加权损失调整所述图像分割模型的参数。由于考虑到障碍的分布规律与水线的关联性，使得提高小障碍或者模糊目标的检测精度。本发明还提供了一种水域图像分割方法、存储介质。
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公开(公告)号：CN110138479A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910477917.3
申请日：2019-06-03
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： H04B17/382 , G06K9/62
摘要： 极低信噪比环境下基于字典学习的频谱感知方法，本发明涉及认知无线电中的频谱感知方法。本发明的目的是为了解决现有方法在极低信噪比环境下频谱感知准确率低的问题。过程为：一、建立频谱感知二元假设模型；二、组成字典学习的训练集；三、训练字典；四、计算频谱感知信号与训练后的字典每一列的內积，并找出内积中最大值的位置；五、更新索引集及原子集合，利用最小二乘法求得最大分量；六、对得到的最大分量平方计算得到最大分量对应的能量；七、根据虚警概率公式计算感知门限；八、把得到的最大分量对应的能量和门限进行对比，判断信号是否存在，如果能量大于门限则信号存在，否则信号不存在。本发明用于认知无线电中的频谱感知领域。
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公开(公告)号：CN110007265A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910364197.X
申请日：2019-04-30
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 一种基于深度神经网络的波达方向估计方法，涉及阵列信号处理技术领域，为解决现有技术中基于深度学习的DOA估计不能求解真正角度值导致估计精度低的问题。本发明将DOA估计问题看作是一个回归问题，通过训练神经网络，使其能够估计出真实角度到临近网格的间隔，进而求解真实的角度值。此外，在实际环境中，阵列接收的信号是多个时域信号叠加的，即从时域上，不同用户的信号是不可分的，因此本发明设计的模型不仅能够实现单用户高精度估计，还适用多用户环境。
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公开(公告)号：CN109495115A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811295448.5
申请日：2018-11-01
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 一种基于FPGA的LDPC译码器及译码方法，它属于通信领域中信道编码技术领域。本发明解决了如何在减少硬件资源开销的同时提高LDPC译码器的吞吐率的问题。本发明利用兵乓缓存的方法将串行电路与并行部分分离，各部分采用独立的时钟，以保证连续数据流的流入流出与高吞吐率；而且本发明采用一种新的循环存储的方式以解决地址冲突问题，避免了桶形移位寄存器或连接网络的使用，同时减小了译码电路硬件资源占用率。当采用本发明的部分并行译码结构，并行度为7，主时钟频率选择110MHz，码率7/8，子矩阵维度511，迭代次数15次，平均变量节点更新时钟数为1.008时，吞吐率达到的最大值约为356.48Mbps。本发明可以应用于通信领域中信道编码技术领域。
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公开(公告)号：CN103781147B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201410064235.7
申请日：2014-02-25
申请人： 哈尔滨工业大学
CPC分类号： Y02D70/00
摘要： 一种基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议的通信方法，本发明涉及一种基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议算法，具体涉及一种汇聚点在中心位置的无线传感器网络中各节点能量均衡的相关原理和方法。本发明是要解决近汇聚点传感器节点负担过重，由能量有限的电池供电且部署后不易再次充电，导致网络的生命周期短的问题，而提供了一种基于扇形分簇的无线传感器网络路由协议的通信方法。一、监控区域分簇区；二、网络建立阶段中继点选择；三、网络建立阶段簇首选择；四、时隙分配；五、网络稳定阶段中继点卸任与继任；六、簇首卸任与继任；七、数据的采集和融合；八、数据传输。本发明应用于通信领域。
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公开(公告)号：CN107102292A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710464010.4
申请日：2017-06-19
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G01S3/14
摘要： 一种基于贝叶斯方法的目标方位跟踪方法，属于阵列信号处理领域。解决了低信噪比情况下，基于空间类DOA跟踪方法精度差，以及粒子滤波DOA跟踪方法需要的已知条件过多的问题。在本发明利用泰勒展开公式，将角度慢变模式下的DOA跟踪建模为一个动态模型，并基于贝叶斯理论，将角度的跟踪转化为概率模型中的参数估计问题，根据前一时刻的信号到达角度、信号功率和噪声功率的估计值，以及当前时刻的观测值，利用EM算法，对前一时刻的信息进行校正，进而实现对信号到达角度的追踪。本发明主要用于对目标方位进行跟踪。
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公开(公告)号：CN104135662B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201410409829.7
申请日：2014-08-19
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： H04N19/103 , H04N19/105 , H04N19/63 , H04N19/13
摘要： 用于在有限带宽和发射速率条件下对视频文件的改进型H.264压缩编码方法，涉及数字图像处理领域，是为了解决现有的无线移动通信网络的视频下载传输方法适应网络资源受限，以及为了适应高速、高画质的传输的需求。其方法：初始阶段，对每一帧的图像进行预压缩，通过复数小波变换提取图像在不同方向的特征，同时减少信息的冗余；帧间预测阶段，根据经过小波变化得到的方向性特征，判断帧间图像之间的空间相关性，降低运动向量计算的复杂度和维度，得到P帧和B帧；帧内预测阶段，剔除掉细节特征，只对整体特征进行预测和整数余弦变换，得到I帧。本发明适用于在有限带宽和发射速率条件下对视频文件的改进型H.264压缩编码。
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公开(公告)号：CN106526565A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611109930.6
申请日：2016-12-06
申请人： 哈尔滨工业大学
摘要： 一种基于支持向量机的单比特空间谱估计方法，涉及阵列信号处理中的空间谱估计领域和人工智能中的支持向量机领域。解决了在单比特极端量化和超大规模天线阵情形，传统空间谱估计算法不仅计算量很大，而且精度较差的问题。本发明将大规模天线阵中的单比特空间谱估计建模为一个人工智能中的分类问题，并采用支持向量机方法来求解来波信号的空间谱。本发明提出的算法相对于传统算法的优势在于提高了空间谱估计的精度以及简化了接收机结构，并且能够同时估计多个信号源的角度。本发明用于对空间谱进行估计。
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公开(公告)号：CN105406929A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510968517.4
申请日：2015-12-21
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： H04B17/382
摘要： 基于频域的频谱感知方法，属于信号检测领域。现有的基于周期图进行谱估计得到的周期图估计方差存在误差的问题。一种基于频域的频谱感知方法，把接收信号进行下变频，变换到一定的中频信号，按照一定的采样对其进行采样，用基于快速傅里叶变换的巴特莱特法估计信号的功率谱，然后选取功率谱最大值作为检验统计量，把该值的和与判决门限进行对比，如果大于门限，则信道内有信号，如果小于判决门限，则信道内无信号。这种利用接收信号功率谱最大值进行频谱感知的方法，大大提高了频谱感知在低信噪比下的检测能力。
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