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公开(公告)号：CN119255361A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411352791.4
申请日：2024-09-26
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: H04W56/00
Abstract: 本发明公开了一种面向4G FDD存量终端直连卫星的时间同步方法，首先基站推迟前导序列检测窗口的起点并扩大窗口大小，基站在扩大的窗口中接收前导序列并通过解码前导序列检测出时延的大小，基站确定时延大小后，将时延以毫秒为单位分为整数部分τi和小数部分τf，并依据小数时延是否大于0.66ms将终端划分为两种类型，由此修改基站上行帧结构，基站再根据上行帧结构确定上行子帧调度策略，即时延小数部分τf用来确定TA值，整数部分τi用来延后上行信息的接收，将该调度策略应用到后续Msg3、下行HARQ以及其他上行信息的收发中；实现了仅修改基站侧协议而不改变终端侧协议情况下，存量4G终端直连卫星，使4G通信系统支持更大的时延，同时降低了运营商和用户升级成本。
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公开(公告)号：CN112924925B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202110099049.7
申请日：2021-01-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的机载三维异构阵DOA估计方法，包括步骤：建立机载三维异构阵的阵列模型；利用欧拉旋转变换，对机载三维异构阵的每个阵元进行局部直角坐标系到全局直角坐标系的转换；通过过完备字典矩阵将目标的角度估计问题转化为入射信号矩阵的稀疏恢复问题；利用稀疏贝叶斯学习算法求解。本发明将欧拉旋转变换引入到机载三维异构阵的方向图求解中，得到更为通用的机载三维异构阵阵列流形模型，从而构建出适用于机载三维异构阵的DOA估计模型。
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公开(公告)号：CN110954884A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911170802.6
申请日：2019-11-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于雷达信号处理领域，公开了一种基于StOMP的捷变频雷达稀疏场景目标重构方法，该方法改进了已有的OMP算法，在捷变频雷达针对稀疏场景目标重构中，引入了压缩感知模型，减少了数据量的传输和存储；针对捷变频雷达在稀疏重构中无法先验知道目标个数的问题，提出使用分段正交匹配追踪算法，无需先验地知道场景目标个数，更加符合实际应用。
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公开(公告)号：CN118749954A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410794615.X
申请日：2024-06-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: A61B5/11 , A61B5/00 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种脑卒中患者的上肢运动评估方法和上肢运动评估系统，前者包括：采集脑卒中患者两侧上肢先后完成预定运动过程时的视频；两侧上肢完成预定运动过程的目标是，两侧形成的运动轨迹沿脑卒中患者的竖直中线呈轴对称；提取视频中的骨骼关键点数据；骨骼关键点数据表征脑卒中患者上肢的各骨骼关键点在对应时刻下的位置信息；基于骨骼关键点数据中两侧上肢在预定运动过程中的特征差异，确定脑卒中患者的NIHSS评分，得到上肢运动评估结果。本发明利用计算机视觉技术，可实现对上肢运动客观、自动化检测，提高评估客观性和标准化程度，能实时检测和分析，提高评估效率，能为医生提供及时的数据支持，有助于制定个性化的康复计划和调整治疗方案。
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公开(公告)号：CN112800497B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202011583253.8
申请日：2020-12-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏谱恢复的机载三维异构阵杂波抑制方法，包括步骤：建立机载三维异构阵的几何模型，并获取机载三维异构阵接收的杂波模型；建立对应的完备字典矩阵；通过压缩感知算法进行杂波谱恢复，再引入联合稀疏模型，对恢复的杂波空时谱进行优化；通过协方差矩阵和杂波分布特性间的等价关系，估计协方差矩阵，进而构造相应的自适应滤波器。本发明将稀疏恢复模型引入到机载三维异构阵的杂波抑制，在正确构建压缩感知模型后，稀疏恢复的过程则是单纯的角度、多普勒求解问题，并不会受到杂波的空变影响，十分契合机载三维异构阵的杂波抑制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110954884B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201911170802.6
申请日：2019-11-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于雷达信号处理领域，公开了一种基于StOMP的捷变频雷达稀疏场景目标重构方法，该方法改进了已有的OMP算法，在捷变频雷达针对稀疏场景目标重构中，引入了压缩感知模型，减少了数据量的传输和存储；针对捷变频雷达在稀疏重构中无法先验知道目标个数的问题，提出使用分段正交匹配追踪算法，无需先验地知道场景目标个数，更加符合实际应用。
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公开(公告)号：CN110954883B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN201911100821.1
申请日：2019-11-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非参数迭代自适应的捷变频雷达目标重构方法，属于雷达信号处理技术领域；具体地，本发明首先建立捷变频雷达的回波信号模型，然后将回波信号转换为对应的捷变频雷达的压缩感知模型，构建对应的观测矩阵；最后将捷变频雷达的压缩感知模型与阵列信号的压缩感知模型进行对应转化，采用非参数迭代自适应算法对捷变频雷达的目标信号进行优化求解得到目标信号列向量；再对其进行重排，得到重构的目标信号。本发明通过构建观测矩阵并将其类比到阵列流形矩阵之后，将IAA引入捷变频雷达信号的压缩感知求解过程，实现了无需稀疏度等额外参数条件下目标的准确重构。
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公开(公告)号：CN113219429A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110318386.0
申请日：2021-03-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于雷达信号处理领域，公开了一种基于多测量压缩感知下的捷变频雷达高速目标重构方法，包括：获得雷达的回波信号并进行混频解调、脉压，将脉压后的雷达回波信号转变为距离频率‑慢时间的信号，利用该信号将雷达高速目标距离速度信息的求解转换为压缩感知求解模型；再利用多个距离频率上的信号，建立多测量信号压缩感知求解模型；利用多测量信号模型下的St‑SOMP算法，并根据多测量信号联合稀疏特性处理重构结果，得到最终重构出的高速目标距离速度信息；该方法将雷达回波信号转换到距离频率‑慢时间域，利用多个距离频率的信号，结合多测量压缩感知理论，完成高速目标信息重构，在检测高速目标时无需校正距离走动获取目标信息。
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公开(公告)号：CN112924925A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110099049.7
申请日：2021-01-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的机载三维异构阵DOA估计方法，包括步骤：建立机载三维异构阵的阵列模型；利用欧拉旋转变换，对机载三维异构阵的每个阵元进行局部直角坐标系到全局直角坐标系的转换；通过过完备字典矩阵将目标的角度估计问题转化为入射信号矩阵的稀疏恢复问题；利用稀疏贝叶斯学习算法求解。本发明将欧拉旋转变换引入到机载三维异构阵的方向图求解中，得到更为通用的机载三维异构阵阵列流形模型，从而构建出适用于机载三维异构阵的DOA估计模型。
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公开(公告)号：CN110954883A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911100821.1
申请日：2019-11-12
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非参数迭代自适应的捷变频雷达目标重构方法，属于雷达信号处理技术领域；具体地，本发明首先建立捷变频雷达的回波信号模型，然后将回波信号转换为对应的捷变频雷达的压缩感知模型，构建对应的观测矩阵；最后将捷变频雷达的压缩感知模型与阵列信号的压缩感知模型进行对应转化，采用非参数迭代自适应算法对捷变频雷达的目标信号进行优化求解得到目标信号列向量；再对其进行重排，得到重构的目标信号。本发明通过构建观测矩阵并将其类比到阵列流形矩阵之后，将IAA引入捷变频雷达信号的压缩感知求解过程，实现了无需稀疏度等额外参数条件下目标的准确重构。
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