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公开(公告)号:CN115514596B
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202210979456.1
申请日:2022-08-16
申请人: 西安科技大学
IPC分类号: H04L25/03 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要: 本发明公开涉及一种基于卷积神经网络的OTFS通信接收机信号处理方法及装置,该方法包括:在OTFS通信系统的发射端,获取OTFS发射机产生的训练数据集;通过该训练数据集对深层卷积神经网络进行训练,得到训练好的OTFS接收机信号处理模型;将接收机接收到的信号作为OTFS接收机信号处理模型的输入;根据该OTFS接收机信号处理模型的输出,获取处理后的接收信号。能够以较低的误码率恢复信息,恢复接收机接收到的信号,提高无线通信的可靠性。
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公开(公告)号:CN113866752B
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202111161276.4
申请日:2021-09-30
申请人: 西安科技大学
IPC分类号: G01S13/50
摘要: 本发明涉及数字信号处理的技术领域,提供一种SVD预编码的MIMO‑OTFS雷达目标检测方法,应用在MIMO‑OTFS系统中,方法包括:发送端对待发送的原始数据依次进行第一预处理、QAM调制、第二预处理以及OTFS调制,生成时域发送信号,将时域发送信号转换为时域接收信号;接收端接收时域接收信号,依次进行OTFS解调、第三预处理、QAM解调、第四预处理,得到接收数据符号,根据维度为NaNM×1的输出向量y以及接收数据符号,得到NaNM维接收信号;根据NaNM维接收信号进行雷达参数估计。本发明的方法,大幅降低接收端消除信号干扰的复杂度,具有较高的检测精度和稳定性。
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公开(公告)号:CN118245792A
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202410085168.0
申请日:2024-01-20
IPC分类号: G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2413 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要: 本发明属于无线电技术领域,公开了一种基于变分模态分解的小样本无线电信号识别方法及系统。本发明通过利用少量标记数据来实现准确的无线电信号调制识别。该发明采用了新颖的深度学习框架和数据增强等技术手段,进而生成更多多样化的训练样本,从而提高模型对于不同环境和干扰的适应能力,能够有效地提高信号调制分类的准确性和效率,降低对大量标记数据的依赖,从而减少成本和资源消耗。
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公开(公告)号:CN113866752A
公开(公告)日:2021-12-31
申请号:CN202111161276.4
申请日:2021-09-30
申请人: 西安科技大学
IPC分类号: G01S13/50
摘要: 本发明涉及数字信号处理的技术领域,提供一种SVD预编码的MIMO‑OTFS雷达目标检测方法,应用在MIMO‑OTFS系统中,方法包括:发送端对待发送的原始数据依次进行第一预处理、QAM调制、第二预处理以及OTFS调制,生成时域发送信号,将时域发送信号转换为时域接收信号;接收端接收时域接收信号,依次进行OTFS解调、第三预处理、QAM解调、第四预处理,得到接收数据符号,根据维度为NaNM×1的输出向量y以及接收数据符号,得到NaNM维接收信号;根据NaNM维接收信号进行雷达参数估计。本发明的方法,大幅降低接收端消除信号干扰的复杂度,具有较高的检测精度和稳定性。
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公开(公告)号:CN115514596A
公开(公告)日:2022-12-23
申请号:CN202210979456.1
申请日:2022-08-16
申请人: 西安科技大学
摘要: 本发明公开涉及一种基于卷积神经网络的OTFS通信接收机信号处理方法及装置,该方法包括:在OTFS通信系统的发射端,获取OTFS发射机产生的训练数据集;通过该训练数据集对深层卷积神经网络进行训练,得到训练好的OTFS接收机信号处理模型;将接收机接收到的信号作为OTFS接收机信号处理模型的输入;根据该OTFS接收机信号处理模型的输出,获取处理后的接收信号。能够以较低的误码率恢复信息,恢复接收机接收到的信号,提高无线通信的可靠性。
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