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]一种未知信号发射功率的室内定位方法-CN201810693822.0有效
  • 熊文汇;杨超 - 电子科技大学
  • 2018-06-29 - 2021-01-26 - G01S5/02
  • 本发明公开了一种未知信号发射功率与路径损耗的室内定位方法,包括以下步骤:S1、将一个接收信号功率节点作为参考节点,用c表示,分别将其他接收信号功率节点的接收功率值与参考节点接收功率值相减;S2、写出半正定规划算法形式;S3、将路径损耗β看作先验信息,将路径损耗看作一个服从高斯分布的随机变量,其中均值为μβ,方差为根据最大后验概率估计算法结合基于接收信号强度差的半正定规划算法求解出未知路径损耗值情况下的定位节点位置;S4、通过迭代算法求解路径损耗及该待定位节点的准确位置。本发明在室内环境多变的情况下,能够有效地提高待定位节点的精度,保证发射功率未知以及路径损耗值变化下定位的准确性。
  • 一种未知信号发射功率室内定位方法
  • [发明专利]一种未知信号发射功率的室内定位方法-CN201810693757.1有效
  • 熊文汇;杨超 - 电子科技大学
  • 2018-06-29 - 2020-02-18 - H04W4/021
  • 本发明公开了一种未知信号发射功率的室内定位方法,包括以下步骤:S1、使用网格搜索法找到待定位节点的区域位置;S2、使用最大期望算法找到待定位节点的具体位置;包括以下子步骤:S21、计算条件概率期望;S22、极大化L(θ,θj),得到新的θj+1S23、判断步骤S22得到的θj+1是否收敛,若θj+1收敛则算法结束;否则令θj=θj+1,返回步骤S21。本发明将发射功率当作一个隐藏变量,根据最大期望算法的收敛性,使得在发射功率变化的情况下求出得到待定位节点是全局最优节点,能够有效地提高待定位节点的精度,保证发射功率变化下定位的准确性。
  • 一种未知信号发射功率室内定位方法
  • [发明专利]蜂窝网中D2D资源分配方法-CN201410223369.9有效
  • 熊文汇;张建昌 - 电子科技大学
  • 2014-05-23 - 2017-06-06 - H04W24/00
  • 本发明公开了一种蜂窝网中D2D资源分配方法,包括如下步骤第一步、UE测量上报;第二步、基站构图,形成图集;第三步、图着色,形成集合;第四步、资源分配,资源分配为经过图着色以后,得到颜色数m,即所有D2D对被分成m个子集,每个子集中的D2D对数不等,每一个子集使用相同的子带资源;然后使用基于效用的资源分配方法来最大化频率利用率。本发明的蜂窝网中D2D资源分配方法与现有技术相比具有统计详细,分析详细,并且可以掌控各种局面,估计到所有可能性。
  • 蜂窝d2d资源分配方法
  • [发明专利]一种码片宽度具有非平稳特性的调制和解调方法-CN201410184152.1有效
  • 刘皓;熊文汇;何元波 - 电子科技大学
  • 2014-05-04 - 2017-02-15 - H04L27/00
  • 本发明涉及无线通信技术领域,具体的说是涉及一种通信信号的调制和解调方法。本发明把传统的变参数直序扩频调制方法中的参数发生器和伪随机序列发生器合并成为伪随机数发生器,并在伪随机数发生器和模2和加法器之间增加一个累加器、一个参数回绕器和一个码片发生器。通过把伪随机数发生器产生的伪随机数不断累加,在累加的参数超出预定范围后回绕,再以此结果作为码片发生器的输入,由码片发生器产生与此输入对应的宽度的码片。本发明的有益效果为,使无线通信数据具有极高的抗侦测能力,极大的提高了侦测方获取信号特征的难度,提高了无线信号传输过程中的安全性。本发明尤其适用于通信信号的调制和解调。
  • 一种宽度具有平稳特性调制解调方法
  • [发明专利]一种基于贝叶斯准则的稀疏信号处理方法-CN201410663567.7在审
  • 曹金;熊文汇 - 电子科技大学
  • 2014-11-19 - 2015-05-27 - H03M7/30
  • 本发明公开了一种基于贝叶斯准则的稀疏信号处理方法,包括以下步骤:S1初始化初始剩余向量r1;S2进入迭代过程,通过贝叶斯的相关度判断准则,得到本次迭代所选出的信号支撑集S中的下标i;S3将所述步骤S2中所述下标i并入支撑集S中,形成新的支撑集St,St=St-1∪i;S4得到下次迭代所需剩余向量rt;S5如果迭代次数t小于信号稀疏度k,则返回到步骤S2继续迭代;直到t等于信号稀疏度k,停止迭代,转至步骤S6;S6在迭代过程完成后,由得到的支撑集S,通过最小二乘法计算向量x的恢复值并输出恢复结果本发明采用贝叶斯准则来得到信号支撑集S中的下标i,使恢复信号的误差均值较传统方法更小,即本发明信号恢复方法的性能更好,也更准确。
  • 一种基于贝叶斯准则稀疏信号处理方法
  • [发明专利]一种基于贪婪算法的自适应压缩感知信号恢复方法-CN201410665197.0在审
  • 熊文汇;曹金 - 电子科技大学
  • 2014-11-19 - 2015-04-01 - H03M7/30
  • 本发明公开一种基于贪婪算法的自适应压缩感知信号恢复方法,在OMP算法基础上,设计一个判断剩余向量中是否还存在有信号成分的检测器,并通过信号检测理论中的假设检验模型,计算得到检测器,然后通过预设的虚警概率给出检测器的门限,当检测器小于给定的门限时,则可以判断剩余向量中不含有信号成分,此时可以使算法停止迭代,并得到信号的恢复值,否则继续迭代。本发明使用贪婪算法作为信道估计,不依赖信道的多径数;本发明的方法与MDL相比并不需要多次观测,从而节省了通信资源;本发明的方法具有贪婪算法计算量较少的优点,解决了贪婪算法在对稀疏信号恢复的实时性要求较高的问题,以及在信号稀疏度未知问题中的应用。
  • 一种基于贪婪算法自适应压缩感知信号恢复方法

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