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公开(公告)号：CN112927682B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110412667.2
申请日：2021-04-16
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络声学模型的语音识别方法及系统，对待识别的语音进行滑动加窗预处理操作，提取声学特征；构建深度神经网络声学模型并进行训练；利用深度神经网络声学模型计算提取的声学特征对应的似然概率；构建静态解码图，解码器通过静态解码图和似然概率，基于动态规划的维特比算法构建一个包含所有识别结果的有向无环图作为解码网络，从解码网络中获取状态级别的词图并通过确定化得到词级别的词图；获取词级别词图的最优代价路径词图，得到词图最优状态序列对应的词序列，作为最终的识别结果，完成语音识别。本发明能够解决复杂结构网络模型带来的梯度弥散和梯度爆炸，在保证解码速度的同时降低词错误率，提高识别准确度。
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公开(公告)号：CN116248208A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310009396.5
申请日：2023-01-03
申请人： 中国人民解放军火箭军工程大学 , 西安交通大学
IPC分类号： H04B17/382 , H04W16/10 , H04B17/345 , H04W72/541
摘要： 本发明公开了一种基于协同感知动态频谱切换的干扰规避方法及系统，使用频谱感知技术对当前通信频段进行检测；若检测到当前通信信道不存在主用户信号，在当前通信信道进行数据传输，完成一次成功的数据传输；若检测到当前通信信道存在主用户信号，使用频谱感知技术在固定频段内进行空闲频段搜索，得到当前可用的通信频段资源；从当前可用的通信频段资源中选取频段进行通信，完成一次成功的数据传输，实现基于协同感知动态频谱切换的干扰规避。实现通信网络干扰规避能力的有效提升。
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公开(公告)号：CN112615801B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202011488082.0
申请日：2020-12-16
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开了一种基于压缩感知和深度学习的信道估计方法、介质及设备，正交频分复用系统的基站端采用梳状导频形式向下行链路中的用户端发送信号；下行链路中的用户端获得发送的导频接收信号y，并反馈回基站端；正交频分复用系统的基站端根据得到的接收导频信号y，利用时延域稀疏信道的结构化稀疏特性，进行基于压缩感知的AS‑JOMP算法进行信道估计，得到初始估计信道搭建基于深度学习的降噪神经网络，利用已有的样本训练DnNet网络，得到网络参数Θ；根据DnNet网络对获得的初始估计信道进行去噪，得到最终估计的信道状态信息本发明采用了一种轻量级的网络，使得训练过程更加快速，减小计算量，最终得到准确的CSI估计值。
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公开(公告)号：CN111510938B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202010346212.0
申请日：2020-04-27
申请人： 西安交通大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC分类号： H04W24/02 , H04W24/06 , H04W84/06 , H04B17/382
摘要： 本发明公开了一种基于资源分配的认知卫星通信系统的干扰抑制方法，包括一颗卫星、一个信关站、卫星覆盖下的K个波束；系统可用带宽被分成F条信道，每个信道占用带宽记为Bc，系统服务的用户终端为M个，采用七色复用的方式为用户分配信道；在通信过程中，卫星通过分配的信道向用户传递信息，以认知卫星通信系统的容量性能为优化目标进行问题建模；将系统容量最优值作为认知卫星通信系统的全局优化值，通过采用模拟退火优化方法得到最优的资源分配结果，寻到最优解时达到系统容量最大。本发明通过采用模拟退火优化技术，得到最优的资源分配结果，在抑制干扰的基础上达到系统容量最大的目的。
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公开(公告)号：CN113328985A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110373243.X
申请日：2021-04-07
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开了一种被动物联网设备识别方法、系统、介质及设备，首先基于智能网络环境，用wireshark对其中网络设备进行监控，捕捉其中的流量，对其特征维度进行优化，去除无用流量包和功能性的流量包；然后将真实流量中数据解析生成测试集数据；其次特征进行处理，对缺失值进行统一处理；再次，运用C4.5决策树算法对数据进行验证，结果显示识别准确率大大提升。
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公开(公告)号：CN111556431A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010318372.4
申请日：2020-04-21
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开了一种基于信号子空间的指纹室内定位方法，在离线阶段获取CSI数据，通过信号子空间的方法对CSI数据进行预处理，选择 作为指纹信息；建立神经网络训练指纹信息 构建由所有位置的样本协方差 和投影矩阵 组成的指纹库，得到初步的输出层权值β；建立优化模型，将权重添加到损失函数中降低模型过拟合程度，采用正则化的方法对权值进行优化并输出权值，得到优化后的输出层权值β′后，将定位点的样本数据送入网络得到网络输出，寻找输出中的最大值所对应的训练点位置即得到定位点的位置，完成室内定位。本发明利用子空间投影提取信道特征，结合单层神经网络实现定位。
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公开(公告)号：CN111464220A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010162534.X
申请日：2020-03-10
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： H04B7/06 , H04B7/0456 , H04L25/02 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的信道状态信息重建方法，在用户端得到频域上NBS×Nc维的信道矩阵H；对得到的信道矩阵H进行变换到只有非零元素的角度时延域信道矩阵Ha；在角度时延域上，截取得到的信道矩阵Ha中前 行得到 维的新矩阵 将新矩阵 变换为维度2N×1的非稀疏向量X，将非稀疏向量X作为待压缩的数据，利用压缩感知技术进行压缩得到待反馈的信道状态信息Y；重建信道状态信息网络并训练；根据训练好的ReNet网络模型，从得到的待反馈的信道状态信息Y中恢复 Y为网络的输入数据， 为网络的输出数据，得到 后执行傅里叶逆变换得到原始的CSI。本发明对用户端得到的原始CSI数据进行处理，便于后续的压缩与反馈，通过经由已知样本训练好的网络完成对压缩数据的恢复。
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公开(公告)号：CN110649943A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910894967.1
申请日：2019-09-20
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： H04B7/0413 , H04B7/06 , H04W48/16
摘要： 本发明公开了一种通过多个子波束叠加设计波束宽度的波束扫描方法，在小区发现阶段基站广播导频信号时，建立小区搜索延迟和扫描波束最小数量的表达式，通过K次波束扫描覆盖整个区域；利用一维均匀线性阵列，将NT个阵列天线分成M个子阵列，建立子阵列模型，并给出总阵列响应，分析子阵列个数M和扫描波束最小数量K之间的关系，调整每个子波束的方向，实现灵活波束宽度扫描；分析在期望覆盖区域上的波束形成增益和阵列天线数量的关系，设计并优化灵活宽度的波束数量K，达到最大化系统容量。本发明优化了灵活宽度波束的扫描数量，通过设计最佳灵活宽度波束的数量，降低了用户发现的开销，使系统容量得到了很大的提高，解决用户发现和数据传输间覆盖间隙问题。
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公开(公告)号：CN109450570A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811178366.2
申请日：2018-10-10
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： H04B17/382 , H04B17/336
摘要： 本发明公开了一种基于角度互易的多馈源卫星频谱感知方法，多馈源卫星接收端M个接收馈源接收到的连续感知数据，经滤波采样后，得到M维的基带等效离散时间信号列向量Y；根据得到的基带等效离散时间信号向量Y将则频谱感知问题简化为二元假设模型；根据角度互易的原则，使用已知的波束覆盖中间角ω生成数据预处理矩阵；使用该预处理矩阵对基带等效离散时间信号向量Y进行处理；取预处理之后的数据能量和作为检测统计量；将该检测统计量与门限进行比较，对感知频谱进行判断，完成频谱感知。本发明便于后续的软件化处理，通过设计根据角度互易原则，在增加较少计算量的基础上，能够较大幅度的提高方案的感知性能。
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公开(公告)号：CN108696932A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201810312353.3
申请日：2018-04-09
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开了一种利用CSI多径及机器学习的室外指纹定位方法，接收端在小区内获取多条可分辨的多径信号，对多径信号进行数据收集和预处理获得离线多径CSI数据并进行分组与编号，在离线阶段对分组的多径CSI数据进行分层训练，使得训练标签与网络输出的均方误差最小，采用softmax回归分类器，对训练后的数据进行回归分类，建立指纹库完成离线阶段训练，当接收到来自未知位置用户的CSI信息后，CSI信号经过神经网络正向传播与回归分类器，利用KNN算法对分类器的输出进行分类，挑选概率最大的K个位置进行加权平均计算得到用户的位置。本发明有效提高室外定位的精度，省时省力，效率高，适用范围广。
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