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公开(公告)号：CN115765889A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211373246.4
申请日：2022-11-03
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于软件无线电平台的DCSK通信系统智能抗干扰方法，属于通信抗干扰领域。基于GNURadio和配套的USRP设备搭建了DCSK智能抗干扰系统，包括DCSK发射和接收模块、干扰模块以及智能抗干扰决策模块。在决策模块中引入强化学习算法，建立了由不同功率、通信频段、混沌信号波形构成的状态集合，以及由通信系统调整方案构成的动作集合。DCSK系统在面对不同类型干扰时能够做出通信质量评价，从而对系统参数配置进行智能决策选择。通过实际电磁环境中对抗干扰表现进行验证，本发明的方法具有良好的抗干扰效果，在不显著提高发射机发射功率的前提下能有效抵抗干扰，实现安全可靠的信息传输。
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公开(公告)号：CN112800599B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110059717.3
申请日：2021-01-15
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种阵元失配情况下基于ADMM的无网格DOA估计方法，属于阵列信号处理领域。包括利用阵列接收数据构建阵元失配情况下的阵列信号接收模型；对信号模型进行变换，将其表示为新的形式；考虑误差矩阵的稀疏性，建立基于原子范数的最优问题描述；基于原子范数定义和范德蒙德分解，将原子范数最小化问题转化为半定规划问题；利用ADMM求解半定规划问题；基于范德蒙德分解，利用ESPRIT算法得到DOA估计值；对求解得到的误差矩阵的稀疏性进行分析，确定失配阵元位置。优点是基于压缩感知理论，降低运算复杂度，减少运行时间，提高运算效率，仿真结果表明，所提出的方法无需划分网格，在小快拍情况下具有更好的估计精度，且复杂度低，耗时少。
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公开(公告)号：CN114154347A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111513408.5
申请日：2021-12-09
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明涉及一种基于ADMM的双功能MIMO雷达通信系统波形设计方法，属于雷达信号处理领域。包括建立通信系统模型，定义MUI干扰能量和可实现的和速率；建立MIMO雷达系统模型，定义波形相似性、总发射功率和PAPR；构建双功能波形优化问题，在总发射功率和PAPR下优化MUI干扰能量和波形相似度的加权和；将双功能波形优化问题转化为更易求解的形式；基于ADMM将原问题拆分为几个易于求解的子问题；交替求解子问题，直到满足设定的终止条件；利用求得的s恢复发射的双功能波形矩阵X。优点是基于ADMM和SDR算法设计的双功能波形具有几乎相同的性能，但提出的ADMM在计算上更高效，在保证高精度的前提下进行快速的最优求解，降低了运算复杂度、节省了求解时间，具有很强的实际应用意义。
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公开(公告)号：CN113075623A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110353058.4
申请日：2021-03-31
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于量子粒子群算法的MIMO雷达正交波形设计方法，属于雷达信号处理领域。采用量子粒子群算法对相位编码序列进行优化，最后得到正交性良好的波形集，以序列的自相关旁瓣峰值和互相关峰值作为适应度函数，将波形集的子脉冲的相位编码为0和1，采用量子旋转门对粒子位置进行更新，通过Hε门对算法进行修正，使算法具有更好的全局收敛性和搜索能力，并以一定的变异概率对粒子位置进行量子非门的更新操作，进一步改善算法性能；仿真实验表明本发明的算法的有效性，并与粒子群算法和混沌粒子群算法进行对比，证明本发明的实验结果更好。
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公开(公告)号：CN115600085A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211374414.1
申请日：2022-11-04
Applicant: 吉林大学(CN)
IPC: G06F18/00 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F17/14
Abstract: 本发明涉及一种基于FSST2和卷积神经网络的雷达信号脉内调制识别方法，属于雷达信号处理领域。将基于FSST2生成的七种雷达脉内调制信号的时频图像进行灰度化和双线性尺寸变换预处理，使获得的时频图像抗噪性更好、时频聚集度更高。进而，将深度卷积和逐点卷积相结合，构建一个收敛速度快且识别率更高的CNN网络结构，并进行训练和测试。仿真实验验证了本发明的有效性，与采用其他时频图和其他神经网络结构的方法相比，本发明方法在低信噪比环境下对七种雷达脉内调制信号的分类识别率更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112800599A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110059717.3
申请日：2021-01-15
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种阵元失配情况下基于ADMM的无网格DOA估计方法，属于阵列信号处理领域。包括利用阵列接收数据构建阵元失配情况下的阵列信号接收模型；对信号模型进行变换，将其表示为新的形式；考虑误差矩阵的稀疏性，建立基于原子范数的最优问题描述；基于原子范数定义和范德蒙德分解，将原子范数最小化问题转化为半定规划问题；利用ADMM求解半定规划问题；基于范德蒙德分解，利用ESPRIT算法得到DOA估计值；对求解得到的误差矩阵的稀疏性进行分析，确定失配阵元位置。优点是基于压缩感知理论，降低运算复杂度，减少运行时间，提高运算效率，仿真结果表明，所提出的方法无需划分网格，在小快拍情况下具有更好的估计精度，且复杂度低，耗时少。
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公开(公告)号：CN103931727B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201410193395.1
申请日：2014-05-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明的人参叶饼干及其制备方法，属于食品的技术领域。人参叶饼干含有如下重量份的成分：人参叶粉0.1-1份，面粉40-60份，莜面粉10-20份，淀粉0.5-0.8份，玉米油1-5份，脱脂奶粉10-15份，木糖醇15-20份，小苏打0.05-0.10份。经制成乳浊液，混合粉料，调制面团，辊压成型，烘烤冷却得到人参叶饼干。本发明的人参叶饼干配方中添加了人参叶粉和木糖醇，原料天然健康，实现了对废弃人参叶的有效利用；采用本发明所述配方及方法制备的人参叶饼干，口感良好，营养丰富，比普通饼干更加有益健康。
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公开(公告)号：CN103931727A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410193395.1
申请日：2014-05-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明的人参叶饼干及其制备方法，属于食品的技术领域。人参叶饼干含有如下重量份的成分：人参叶粉0.1-1份，面粉40-60份，莜面粉10-20份，淀粉0.5-0.8份，玉米油1-5份，脱脂奶粉10-15份，木糖醇15-20份，小苏打0.05-0.10份。经制成乳浊液，混合粉料，调制面团，辊压成型，烘烤冷却得到人参叶饼干。本发明的人参叶饼干配方中添加了人参叶粉和木糖醇，原料天然健康，实现了对废弃人参叶的有效利用；采用本发明所述配方及方法制备的人参叶饼干，口感良好，营养丰富，比普通饼干更加有益健康。
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公开(公告)号：CN113075623B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202110353058.4
申请日：2021-03-31
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于量子粒子群算法的MIMO雷达正交波形设计方法，属于雷达信号处理领域。采用量子粒子群算法对相位编码序列进行优化，最后得到正交性良好的波形集，以序列的自相关旁瓣峰值和互相关峰值作为适应度函数，将波形集的子脉冲的相位编码为0和1，采用量子旋转门对粒子位置进行更新，通过Hε门对算法进行修正，使算法具有更好的全局收敛性和搜索能力，并以一定的变异概率对粒子位置进行量子非门的更新操作，进一步改善算法性能；仿真实验表明本发明的算法的有效性，并与粒子群算法和混沌粒子群算法进行对比，证明本发明的实验结果更好。
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公开(公告)号：CN114154347B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111513408.5
申请日：2021-12-09
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明涉及一种基于ADMM的双功能MIMO雷达通信系统波形设计方法，属于雷达信号处理领域。包括建立通信系统模型，定义MUI干扰能量和可实现的和速率；建立MIMO雷达系统模型，定义波形相似性、总发射功率和PAPR；构建双功能波形优化问题，在总发射功率和PAPR下优化MUI干扰能量和波形相似度的加权和；将双功能波形优化问题转化为更易求解的形式；基于ADMM将原问题拆分为几个易于求解的子问题；交替求解子问题，直到满足设定的终止条件；利用求得的s恢复发射的双功能波形矩阵X。优点是基于ADMM和SDR算法设计的双功能波形具有几乎相同的性能，但提出的ADMM在计算上更高效，在保证高精度的前提下进行快速的最优求解，降低了运算复杂度、节省了求解时间，具有很强的实际应用意义。
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