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公开(公告)号：CN115100233A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210676116.1
申请日：2022-06-15
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明提出了基于生成对抗网络重采样粒子滤波的雷达目标跟踪方法，实现步骤为：(1)获取训练样本集和测试样本集；(2)构建重采样生成对抗网络模型；(3)对重采样生成对抗网络模型进行迭代训练；(4)获取雷达目标跟踪结果。本发明在对生成对抗网络模型进行迭代训练以及获取雷达目标跟踪结果的过程中，生成器G通过对每个随机噪声进行全连接计算后进行非线性ReLU激活完成重采样，无需考虑重采样过程中样本粒子选择、交叉以及变异概率等变量，避免了重采样过程中由于需要控制的较多变量而容易受到干扰导致跟踪精度下降的问题。
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公开(公告)号：CN115082339A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210712698.4
申请日：2022-06-22
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明提出了一种基于连通域自适应划分的太赫兹图像去噪方法，实现步骤为：(1)太赫兹图像粗去噪；(2)图像连通域自适应划分；(3)利用背景区域块图像估计噪声标准差；(4)根据标准差对非背景区域块图像进行高斯滤波，又对其中的目标边缘区域块图像进行双边滤波，输出去噪后的太赫兹图像。本发明通过连通域对太赫兹图像进行自适应划分，根据区域块图像进行对应操作，使其能够抑制包括拖尾噪声的多种噪声，以保留图像的边缘纹理信息，进而提高了图像的信噪比，同时因无需进行小波变换分解和图像重构等操作，减小了计算量，进而提高了算法的实时性，有望广泛应用于太赫兹图像处理领域。
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公开(公告)号：CN115267693A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210896471.X
申请日：2022-07-28
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明提出了基于太赫兹焦平面的空中目标数字多波束探测方法，实现步骤为：(1)初始化空中目标数字多波束探测系统；(2)获取阵列天线接收的太赫兹回波信号；(3)获取数字多波束信号；(4)获取空中目标数字多波束探测结果。本发明中阵列天线通过太赫兹透镜阵列和聚束透镜发射并接收太赫兹信号，太赫兹透镜装置扩展阵列天线的波束，有效提升了瞬时探测范围；阵列天线发射和接收太赫兹信号时采用数字多波束形成技术，控制多个波束指向太赫兹透镜装置中的太赫兹透镜阵列，实现在固定观测域长时间观测目标，利用相参积累提高回波信号的信噪比。
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公开(公告)号：CN115063315A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210713349.4
申请日：2022-06-22
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明提出了一种基于滑动划分及小面积噪声填充的太赫兹图像预处理方法，实现步骤为：(1)对太赫兹图像进行背景噪声抑制；(2)对太赫兹背景噪声抑制图像进行小面积噪声填充；(3)对太赫兹噪声填充图进行主体目标增强。本发明通过滑动窗口划分出背景、渐变及目标图像块，然后筛选出小面积轮廓噪声并进行填充，采用限制对比度的直方图均衡化处理与Canny边缘检测算子结合的方法实现图像对比度增强，能够在抑制太赫兹图像中大面积无规则背景噪声的同时，有效提升太赫兹图像的对比度。
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公开(公告)号：CN115037580A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210816623.0
申请日：2022-07-12
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明提出了一种基于自学习的射频预失真系统及方法，系统包括数字预失真DPD处理器、功率放大器、1/G模块和运算模块，以及DPD学习器和自学习模块；方法的实现步骤为：初始化参数；DPD处理器对射频信号进行预失真处理；功率放大器对预失真射频信号进行功率放大；1/G模块对放大信号进行1/G幅度缩减；DPD学习器对缩减信号进行非线性特性逆处理；运算模块对预失真射频信号与预失真估计信号进行比较；自学习模块估计预失真参数；判断是否满足迭代条件；获取射频预失真结果。本发明射频预失真系统的结构简单、成本低；预失真方法提高了射频信号预失真处理结果的精度，进而降低了通信系统的误码率。
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公开(公告)号：CN115037580B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202210816623.0
申请日：2022-07-12
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明提出了一种基于自学习的射频预失真系统及方法，系统包括数字预失真DPD处理器、功率放大器、1/G模块和运算模块，以及DPD学习器和自学习模块；方法的实现步骤为：初始化参数；DPD处理器对射频信号进行预失真处理；功率放大器对预失真射频信号进行功率放大；1/G模块对放大信号进行1/G幅度缩减；DPD学习器对缩减信号进行非线性特性逆处理；运算模块对预失真射频信号与预失真估计信号进行比较；自学习模块估计预失真参数；判断是否满足迭代条件；获取射频预失真结果。本发明射频预失真系统的结构简单、成本低；预失真方法提高了射频信号预失真处理结果的精度，进而降低了通信系统的误码率。
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公开(公告)号：CN116112044A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210958446.X
申请日：2022-08-09
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： H04B7/0456 , G06N3/08 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的高能效混合预编码方法，主要解决现有技术中移相器功耗高以及利用坐标下降法求解自适应开关矩阵算法复杂度高的问题，其实现方案为：构建自适应开关相位调制阵列；将数字预编码模块和射频链路及自适应开关相位调制阵列级联，构建混合预编码系统；通过交替优化算法求解混合预编码系统中的对角矩阵P和数字预编码矩阵FBB；构建神经网络，并输入样本数据的估计信道矩阵对其进行迭代训练；将实际环境信道输入到训练好的神经网络，求出优化后的自适应开关矩阵、对角矩阵、数字预编码矩阵，完成混合预编码。本发明降低了求解自适应开关矩阵的复杂度及混合预编码系统的功耗，可用于无人驾驶、视频通话及大规模MIMO系统。
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