专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种降低硬件资源消耗的宽带波束形成设计方法-CN201610861518.3有效
  • 甘露;黄文龙;袁晓垒;廖红舒 - 电子科技大学
  • 2016-09-29 - 2019-09-27 - H04B7/06
  • 本发明属于阵列信号处理中的波束合成领域,主要涉及宽带波束形成的硬件实现资源消耗分析及其降低方法。本发明的目的在于提供一种降低硬件资源消耗的宽带波束形成设计方法,完全针对于硬件工程实现,在实现宽带波束形成时,可以降低系统所消耗的资源。将舍去传统宽带波束形成中使用的复数运算处理,对实数进行运算。将接受到的实信号不首先进行数字下变频变成I/Q两路,而是直接对接收的实数信号进行处理。这样可以减少宽带波束形成时的FARROW结构所消耗的资源。最后再将实信号转化为复信号。这样也不会引起实信号的相位模糊问题,不会对后续的信号处理造成影响。
  • 一种降低硬件资源消耗宽带波束形成设计方法
  • [发明专利]一种具有联合鲁棒性的波束形成方法-CN201510680775.2有效
  • 袁晓垒;朱胜利;甘露;廖红舒 - 电子科技大学
  • 2015-10-19 - 2019-03-01 - H04B7/06
  • 本发明属于阵列信号处理领域,主要涉及基于标准Capon自适应波束形成对算法对协方差矩阵误差和期望信号导向矢量误差的稳健性。本发明基于一种具有联合鲁棒性的波束形成方法(RAB‑JR),首先提出一种修正的广义线性组合算法(Modified General Linear Combination)来重新估计协方差矩阵,以提高波束形成算法对协方差矩阵误差的鲁棒性;然后利用该协方差矩阵构造关于期望信号导向矢量误差的二次约束二次规划的优化问题求解期望信号导向矢量,以提高对期望信号导向矢量误差的鲁棒性;最后联合所得协方差矩阵和期望信号导向矢量,形成具有联合鲁棒性的波束形成算法。本发明可以大大减弱或避免期望信号自零陷现象,提高对期望信号导向矢量误差的鲁棒性,大大提高输出SINR。
  • 一种具有联合鲁棒性波束形成方法
  • [发明专利]一种基于概率约束的鲁棒Capon波束形成方法-CN201610621461.X有效
  • 袁晓垒;黄文龙;甘露;廖红舒 - 电子科技大学
  • 2016-07-29 - 2019-03-01 - G06F17/16
  • 本发明属于阵列信号处理领域,主要涉及基于标准Capon自适应波束形成算法对期望信号导向矢量随机误差的稳健性。本发明提供一种基于概率约束的鲁棒Capon波束形成算法(Robust Probability‑Constrained Robust Capon Beamforming algorithm,PC‑RCB),在RCB算法的基础上,引入预设的中断概率p2来表示随机误差满足时的概率,采用一种统计方式来代替确定方式,建立基于概率约束的导向矢量误差模型分析导向矢量误差δ1的范数平方的概率分布,由给定的中断概率p2计算得到等效的、更加精确的误差范数约束值ε3,构建基于该等效约束值ε3的RCB优化问题进一步提高了对期望信号导向矢量随机误差的鲁棒性。
  • 一种基于概率约束capon波束形成方法
  • [发明专利]一种低复杂度的二维角度和极化参数联合估计方法-CN201510727905.3有效
  • 袁晓垒;甘露;江海龙;廖红舒;张花国 - 电子科技大学
  • 2015-10-31 - 2018-09-21 - G06F17/16
  • 本发明提供一种低复杂度的二维角度和极化参数联合估计方法。采用交叉电偶极子在XOY坐标系中构成均匀平面方阵,对信号进行接收。首先,充分利用接收阵列的旋转不变特性,从接收数据的协方差矩阵中解出X轴的阵列流型矩阵。然后,利用矢量间Kronecker积的特性逐步解出Y轴的阵列流型矩阵和极化敏感矩阵。最后,综合三个矩阵内部元素之间的关系,解出DOA参数和极化参数。本发明在参数求解过程,利用矢量间Kronecker积的特性可以使得参数之间自动配对,无需额外算法;同时,该计算过程仅仅涉及矩阵之间的乘加运算,相对其他自动配对算法,避免了矩阵SVD等复杂操作,有效的降低了计算复杂度,便于快速实现。
  • 一种复杂度二维角度极化参数联合估计方法
  • [发明专利]一种干扰协方差矩阵稳健重构方法-CN201410854595.7有效
  • 袁晓垒;甘露;杜继萍;廖红舒;张花国 - 电子科技大学
  • 2014-12-31 - 2017-03-29 - G01S7/36
  • 本发明属于阵列信号处理领域,主要涉及干扰噪声协方差矩阵重构算法的稳健性和基于该算法的最差性能最优化Capon自适应波束形成的稳健性。本发明首先采用最差性能最佳化准则建立期望信号和干扰信号导向矢量的误差模型,然后采用鲁棒Capon波束形成(Robust Capon Beamforming,RCB)来分别估计D‑1个干扰信号的功率和导向矢量同时对样本协方差矩阵进行EVD来估计阵列接收高斯白噪声功率由此得到考虑干扰信号导向矢量误差的干扰噪声协方差矩阵重构可以有效的针对求和式干扰噪声协方差矩阵重构的固有不足,有效提高波束形成算法的稳健性。
  • 一种干扰协方差矩阵稳健方法
  • [发明专利]一种基于并行运算的CIC滤波器设计方法-CN201610860962.3在审
  • 黄文龙;袁晓垒;甘露;廖红舒 - 电子科技大学
  • 2016-09-29 - 2017-02-22 - H03H17/00
  • 本发明属于高速信号处理领域,主要涉及基于并行运算的CIC滤波器的设计,提高信号处理速度,保证运行稳定性。本发明的目的在于提供一种基于并行运算的CIC滤波器设计方法,并对其进行硬件实现。本发明将待处理的信号数据流Si,0≤i≤N(其中N为数据长度,可以取无限长)按段划分,每段有M个数据。同时运行重排后的M路数据,即可在K1个时间里运行完这一组数据。整个系统是流水线工作,可以连续不断,在每个时钟内输出一组M个数据。最后对输出数据做D倍抽取,即可得到后续想要的抽取后处理速率。此处的并行CIC滤波器是工作在fcic这个速度上,提高了整个系统处理速度。
  • 一种基于并行运算cic滤波器设计方法
  • [发明专利]一种雷达自适应行为Q学习方法-CN201510729398.7在审
  • 彭晓燕;杨金金;袁晓垒;张花国 - 电子科技大学
  • 2015-10-31 - 2016-03-09 - G01S7/02
  • 本发明属于雷达信号处理领域,尤其涉及基于贝叶斯表更新的Q学习方法对雷达自适应行为的学习、辨识问题。本发明提供一种雷达自适应行为Q学习方法,用改进的Q学习算法针对时域波形选择行为(最小互信息量准则)进行学习,在传统只根据接收端得到的直接信息进行干扰的基础上跃进一大步,利用所提出的机器学习算法对雷达时域自适应行为进行辩识,并给出一定的学习结果。本发明的方法首次将基于贝叶斯表更新的Q学习算法应用到雷达行为学习与辨识问题中,相对于现有技术在时域波形选择(最小互信息量准则)下的学习效果更优。
  • 一种雷达自适应行为学习方法

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