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DVB-T2系统中频偏估计的方法-CN201310232900.4有效
  • 朱志敏 - 湖南国科微电子有限公司
  • 2013-06-13 - 2013-09-04 - H04L27/26
  • 本发明公开了一种DVB-T2系统中频偏估计的方法,使用接收机中重新生成的P1符号,和接收信号做相关,减小残留频偏的范围;使用P2符号导频的时域信息和接收信号做相关,估计整数频偏;使用P2符号导频的时域信息和接收信号做相关,估计小数频偏;多次计算小数频偏,求其均值提高准确度。本发明可以通过计算多个小数频偏然后求均值的方法提高估计的准确性;本发明避免了整数频偏16K,32K模式下复杂的相关运算,提高了整数频偏的检测速度和估计精度。
  • 一种dvbt2系统中频估计方法
  • [发明专利]MIMO雷达通道增益相关性估计方法-CN201210514329.0有效
  • 胡居荣;鹿浩;鲁立志;曹宁 - 河海大学
  • 2012-12-05 - 2013-04-03 - G01S7/02
  • 本发明公开了MIMO雷达通道增益相关性估计方法,属于信道参数估计的技术领域。最小可接受检测概率;计算通道相关性取假设值时的Fisher信息;采用局部最大势构建采样信号矩阵的统计量,根据单边检验原理计算出通道相关性检测概率;在通道相关性检测概率小于最小可接受检测概率时,改变通道相关性假设值重新估计通道增益相关性本发明通过构建局部最大势统计量,克服了传统雷达信道增益相关性估计方法计算复杂的缺陷。
  • mimo雷达通道增益相关性估计方法
  • [发明专利]一种针对快速移动的多径信道模型测量方法-CN202110398968.4在审
  • 熊军;王立新;郭晓峰;韩连印;那成亮 - 西安宇飞电子技术有限公司
  • 2021-04-14 - 2021-08-06 - H04L25/02
  • 本发明涉及通信技术领域,具体涉及一种针对快速移动的多径信道模型测量方法,包括:T1利用导频信道估计值,采用频域相关法,估计链路的定时同步偏差,测量带宽为系统带宽;T2采用时域定时估计算法,跟踪到达信号第一径,以及各条路径的大小,并使用SRS进行IRT估计;T3根据T2的结果,采用时域定时估计算法,依据总功率比例得到RMS延时的方法;T4对最大多普勒偏移和扩展进行计算得到测量;本发明在信道估计参数未发生变化时,确定信道相关信息为前一次信道估计时使用的信道相关信息;当信道估计参数发生变化时,根据功率时延谱,多普勒扩展重新确定信道相关信息,解决了如何在准确估计多径的同时尽可能的减少噪声对系统的影响的问题。
  • 一种针对快速移动信道模型测量方法
  • [发明专利]信道容量估计方法、装置、设备及介质-CN202210338930.2在审
  • 周彬;黄炜;叶淦华;王永刚;王恒;马鑫 - 中国人民解放军国防科技大学
  • 2022-04-01 - 2022-07-05 - H04L25/02
  • 本申请公开了一种信道容量估计方法、装置、设备及介质,包括:将当前产生的随机噪声样本集依次经过第一神经网络和待估计信道,分别得到信道输入样本集和信道输出样本集;将信道输入样本集和信道输出样本集作为第二神经网络的互信息输入样本集获得互信息的估计量;基于当前获取到的估计量交替更新第一神经网络和第二神经网络的参数集;判断当前获取到的估计量和历史估计量的差值是否满足收敛条件,若否则重新跳转至将产生的随机噪声样本集作为第一神经网络的输入样本集的步骤,直到差值满足收敛条件,以便利用参数集更新后的第一神经网络和第二神经网络对待估计信道的信道容量进行估计。通过上述方案,估计任意传输特性比较复杂的信道容量。
  • 信道容量估计方法装置设备介质
  • [发明专利]低压电力线通信系统中脉冲噪声的抑制方法-CN201710406117.3有效
  • 余明宸;李有明;吕新荣;王旭芃 - 宁波大学
  • 2017-06-01 - 2020-06-16 - H04L27/26
  • 本发明公开了一种能联合信道估计、数据检测及脉冲噪声估计的低压电力线通信系统脉冲噪声抑制算法,该算法将时域上的电力线信道参数和脉冲噪声联合视作稀疏向量,然后利用稀疏贝叶斯理论和期望最大化算法估计该稀疏向量,从而得到脉冲噪声的估计值,进一步该算法将发射数据符号视作未知参数,构造新的包含发射数据符号、信道参数和脉冲噪声的稀疏向量,利用上一步中得到的信道参数和脉冲噪声的估计估计发射数据符号,并将得到的发射数据符号、信道参数和脉冲噪声估计值作为输入,利用稀疏贝叶斯理论和期望最大化算法重新求解稀疏向量,进而得到更新后的脉冲噪声估计值,最后在接收的OFDM频域符号中减去脉冲噪声估计值,完成脉冲噪声的抑制。
  • 低压电力线通信系统脉冲噪声抑制方法
  • [发明专利]一种基于样本查询估计的冲突树优化方法-CN202110237507.9有效
  • 张莉涓;袁代数;赵楠;王睿;黄加红;雷磊;蔡圣所 - 南京航空航天大学
  • 2021-03-03 - 2023-03-10 - G06K7/10
  • 本发明公开了一种基于样本查询估计的冲突树优化方法。该方法采用随机查询估计与冲突树相结合的方式对大规模标签进行识别,利用标签ID前缀进行查询估计并利用标签ID的第一碰撞位进行识别过程分组,以达到高效识别的目的。然后根据随机选择时隙的状态估计出标签的数量并与当前估计帧长进行匹配,若匹配,则估计值准确;若不匹配,则以合适的帧长重新分配标签并重复上述估计操作,直到标签的数量估计值与帧长匹配。最后获得标签数量的估计值,并根据冲突树理论设置最优的帧长对标签进行识别操作以得到最高的时间效率。MATLAB中的对比仿真结果证明了该方法的有效性。
  • 一种基于样本查询估计冲突优化方法

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