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公开(公告)号：CN117880023A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311501296.0
申请日：2023-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 北京宇航系统工程研究所
Abstract: 本发明涉及水声通信技术领域，具体的说是一种通过将自适应均衡与降噪后的信号进行深度学习译码以及迭代处理，从而进一步消除码间干扰，提高水声通信系统的性能的面向于水声通信的自适应均衡与智能降噪译码方法，其特征在于，建立可训练的深度学习译码网络BP‑SMSDNN，接收端有n个水听器，每个水听器收到的接收信号为rk,i，i∈{1,…,n}，首先进行多分支均衡，然后对降噪后的输出不进行硬判决，而是经过解映射得到序列#imgabs0#并将序列#imgabs1#作为BP‑SMSDNN的输入，BP‑SMSDNN对#imgabs2#进行译码得到译码结果#imgabs3#对#imgabs4#重新进行编码与映射，得到序列#imgabs5#本发明针对水声通信中的干扰和噪声等问题，克服了传统BP算法译码需要计算软信息的限制，成功完成了对重复累积码的译码，并获得了译码带来的误码率性能提升。
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公开(公告)号：CN117729076A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311502670.9
申请日：2023-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 北京宇航系统工程研究所
Abstract: 本发明涉及水声通信技术领域，具体的说是一种能有效地削弱均衡器的输出中含有的噪声项，使得接收机的整体误码率性能更好的基于深度学习的联合多分支自适应均衡与降噪方法，其特征在于，搭建基于深度学习的联合多分支自适应均衡与智能降噪网络DL‑JAED，利用深度学习来学习信号序列中的噪声特征，实现信号序列的降噪，在均衡器与降噪模块之间构成循环迭代，利用二者的输出作为传递信息，充分利用了迭代增益；通过降噪后输出计算得到误差，作为反馈信号来更新均衡器的前向滤波器和反向滤波器。
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公开(公告)号：CN113746765B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202010468904.2
申请日：2020-05-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及一种基于频域处理的水声协作通信系统，具体的说是一种UDDF水声通信协作策略及多分支合并与均衡频域联合实现方法，其中首先提出了一种异步水下解码和分布式频率转发的水声通信协作策略，在UDDF水声通信协作策略中，由于源节点和中继节点使用的载波频率不同，目的节点可在频域区分来自源节点和中继节点的信号，因而源节点和中继节点间的IDI，在理论上是可以消除的；而后，基于UDDF水声通信协作策略，提出了一种自适应多分支合并与均衡频域联合实现方法。
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公开(公告)号：CN115776425B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202111042004.2
申请日：2021-09-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及协作通信的信号处理技术领域，具体的说是一种能够有效对多节点信号进行处理、消除通信过程中的码间干扰的用于协作通信的基于深度学习的多分支联合检测方法，其特征在于，建立基于深度学习的多分支联合检测器，直接处理来自于源节点和中继节点的信号，其中所述基于深度学习的多分支联合检测器中，令DNNSD神经网络的输入层(第1层)的输入由cSD(1)表示，DNNRD神经网络输入层的输入表示为cRD(1)，与现有基于深度学习的单分支方法不同，本发明中提出的基于深度学习的多分支联合检测器能联合实现多分支的合并，且各分支抽头的调整是基于各分支的总输出，而后基于计算出的总误差来进行，能够有效实现码间干扰的消除。
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公开(公告)号：CN111162872A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911293998.8
申请日：2019-12-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及一种用于水声通信的联合均衡与Raptor译码算法，其特征在于接收到的序列y进入MMSE线性均衡器，首先进行LMS均衡，前馈滤波抽头向量为P；均衡后的序列为s，对其进行软解调，即求其对数似然比，z0为序列所携带的软信息；然后进入由LDPC和LT译码器共同组成的Raptor译码器中进行迭代译码，Raptor译码器中采用全局迭代译码算法，使得软信息可以在两个译码器中进行传递，当迭代达到一定次数后进行硬判决，同时输出更新后的信息；更新后的信息返回MMSE线性均衡器用于对均衡器进行系数更新，本发明与现有技术相比，能够有效改善误码率性能、降低冗余率进而提高信道带宽利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113891420A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202010625346.6
申请日：2020-07-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及水声通信中继方法领域，具体的说是一种同时考虑中继链路的时延和均衡稳态均方误差指标，进而更适于实际的水声通信系统的基于多属性决策的水声协作通信中继选择方法，其特征在于，包括以下步骤：获得每个中继的时延和SMSE；将时延和稳态均方误差带入到判决矩阵中；进行归一化处理；确定相对距离和代价函数，本发明结合声波传播速度慢，以及水声信道多径效应的特点，将时延和稳态均方误差作为两个同时考虑的属性，通过仿真证实了基于多属性决策中继选择方法的有效性，选出来的中继节点在时延和稳态均方误差上都取得了较好的性能。
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公开(公告)号：CN111030758B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN201911293963.4
申请日：2019-12-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及水声通信技术领域，具体的说是一种能够提高对稀疏系统的辨识能力，并且能够根据测量噪声的功率对零吸引子进行调整的带有稀疏约束的自适应零吸引因子盲判决反馈均衡算法，算法的代价函数可描述如下J(n)＝{E[|yr(n)|2‑Rr]2+E[|yi(n)|2‑Ri]2}+λ||f(n)||0(60)，其中，yr(n)和yi(n)分别表示盲均衡输出的实部和虚部。Rr和Ri分别表示相应于发送信号q(n)的统计信息，λ≥0表示正则化参数；||f(n)||0表示抽头系数向量的l0范数，该范数用于计算向量中非零权重系数的数量。
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公开(公告)号：CN111030758A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911293963.4
申请日：2019-12-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及水声通信技术领域，具体的说是一种能够提高对稀疏系统的辨识能力，并且能够根据测量噪声的功率对零吸引子进行调整的带有稀疏约束的自适应零吸引因子盲判决反馈均衡算法，算法的代价函数可描述如下J(n)＝{E[|yr(n)|2-Rr]2+E[|yi(n)|2-Ri]2}+λ||f(n)||0 (60)，其中，yr(n)和yi(n)分别表示盲均衡输出的实部和虚部。Rr和Ri分别表示相应于发送信号q(n)的统计信息，λ≥0表示正则化参数；||f(n)||0表示抽头系数向量的l0范数，该范数用于计算向量中非零权重系数的数量。
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公开(公告)号：CN116260686A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202111499601.8
申请日：2021-12-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明涉及解码转发协作通信技术领域，具体的说是一种更适合于实际的协作通信系统，能够显著提高通信质量的用于解码转发协作通信系统的多分支加权合并与均衡检测器联合实现方法，其特征在于，在JMWC‑ED的处理中，所有分支的抽头系数向量和每个分支的加权系数都进行了自适应调整，主要优点是每个分支的加权系数可以根据每个分支对应的信道质量进行自适应调整，并且其实现不需要知道节点之间的信道状态信息，此外，为了获得更好的性能，在JMWC‑ED中，多分支加权合并和均衡检测是联合实现的；为了评估所提出JMWC‑ED的性能，仿真基于频率选择性信道模型进行，与现有方法相比，仿真结果也表明了提出的JMWC‑ED可以实现明显的BER性能提升。
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公开(公告)号：CN113891420B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202010625346.6
申请日：2020-07-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及水声通信中继方法领域，具体的说是一种同时考虑中继链路的时延和均衡稳态均方误差指标，进而更适于实际的水声通信系统的基于多属性决策的水声协作通信中继选择方法，其特征在于，包括以下步骤：获得每个中继的时延和SMSE；将时延和稳态均方误差带入到判决矩阵中；进行归一化处理；确定相对距离和代价函数，本发明结合声波传播速度慢，以及水声信道多径效应的特点，将时延和稳态均方误差作为两个同时考虑的属性，通过仿真证实了基于多属性决策中继选择方法的有效性，选出来的中继节点在时延和稳态均方误差上都取得了较好的性能。
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