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[发明专利]一种未知复杂系统输入信号的检测方法及装置-CN201811611312.0有效
发明人：李斌;兰岳恒;郭维思;赵成林 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2018-12-27 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种未知复杂系统输入信号的检测方法及装置。所述未知复杂系统输入信号的检测方法包括：获取未知复杂系统的可观测输出信号；根据所述可观测输出信号构建高维观测空间；根据所述高维观测空间构建所述未知复杂系统在低维近似相空间中的线性演化轨迹和等效输入驱动信号；根据所述线性演化轨迹和所述等效输入驱动信号检测出所述未知复杂系统的输入信号，从而有效提高对未知复杂系统输入信号检测的可靠性。
一种未知复杂系统输入信号检测方法装置

[发明专利]探测一个未知信号源的位置-CN95197989.2无效
发明人： D·P·哈沃尔思 -专利权人：英国国防部
申请日： 1995-09-20 - 公布日： 2004-01-07 - 主分类号： H04B7/14 文献下载
摘要：一种探测向卫星中继站(14和16)发射未知信号的未知信号源(10)位置的方法，包括在相应接收站(18)接收发自中继站的信号。接收机(18)接收发自一个公共信源(22)、经中继站转发的参考信号。每个接收机(18)接收的未知信号和参考信号都相一致地被处理，以保留它们与在别处接收的信号相对独立的彼此相对的时钟及相位信息。信号被下变频和数字化，并传送到公共处理计算机(150)。计算机(150)执行参考信号的正交模糊函数处理，以确定它们相对的“差分时间偏差”(DTO)和“差分频率偏差”(DFO)。它对接收的未知信号也作相似的操作，确定未知信号之间的相对DTO和DFO，相对时间和频率偏移是通过结合参考信号的DTO和DFO而引入未知信号之间的，以使得可以确定相对于参考信号DFO的未知信号DFO。同时还采用参考信号来抵消未知信号的相位噪声和频率扰动影响。利用未知信号DTO和DFO，可以计算出未知信号源的位置。
探测一个未知信号源位置

[发明专利]一种基于引导滤波的信号检测方法及装置-CN202210381745.1有效
发明人：张妤姝;胡玉新;关欣;丁昊;张尚煜 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： H04B1/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于引导滤波的信号检测方法，包括：将待检测的宽带接收信号进行短时傅里叶变换，以得到宽带接收信号的时频图，宽带接收信号包括噪声和未知信号，未知信号的数量为大于等于0的整数；对时频图进行引导滤波，以增强时频图中全部未知信号的边缘特征；对边缘特征增强后的时频图进行边缘检测，以生成显示未知信号的边缘的边缘检测结果图；根据边缘检测结果图，检测出宽带接收信号中的未知信号。该检测方法通过采用引导滤波有效保留并增强时频图中不同未知信号的边缘特征，并通过边缘检测和计算，实现对多个未知信号的有效检测。本发明还提供了一种基于引导滤波的信号检测装置。
一种基于引导滤波信号检测方法装置

[发明专利]一种盲源信号分离的方法及装置-CN201710431161.X有效
发明人：李成杰;朱立东 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-06-09 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种盲源信号分离的方法及装置，涉及信号处理技术领域，其方法包括：通过对源混合信号中的未知强干扰信号进行第一盲源分离操作，得到未知强干扰信号的参数特征；根据所得到未知强干扰信号的参数特征，对所述未知强干扰信号进行重组处理，得到用于抵消所述源混合信号中未知强干扰信号的强干扰抵消信号；利用得到的强干扰抵消信号对所述源混合信号中的未知强干扰信号进行抵消操作，得到弱混合目标信号，并通过对所得到的弱混合目标信号进行第二盲源分离操作，得到分离后的弱目标信号。
一种信号分离方法装置

[发明专利]复杂环境下的未知信号辨识方法和系统-CN202210935758.9在审
发明人：李洪婧;宋琦;黄靖正;谭潇睿;曾贵华 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种复杂环境下的未知信号辨识方法和系统，包括：步骤1：通过最小均方自适应滤波得到复杂环境背景噪声的干扰谱，实现复杂环境背景噪声的干扰谱的跟踪；步骤2：通过测得的环境噪声的干扰谱，对未知信号进行频谱搬移，使未知信号频谱处在低于背景噪声的干扰谱幅值的频带；步骤3：频谱搬移后的未知信号经过复杂环境，经过测量和窄带滤波后，采用谱减法获得降噪信号，实现未知复杂环境下的未知信号辨识；步骤4：重复执行步骤1至步骤3，实时地实现复杂环境下未知信号的自适应频谱搬移及辨识。本发明能够根据测定的干扰谱实现未知信号的自适应频谱搬移，实时地实现背景噪声的干扰抑制。
复杂环境未知信号辨识方法系统

[发明专利]一种WSN节点的定位方法及装置-CN201810111003.0有效
发明人：蒋锐;颜永庆;蔡文杰;李震宇 -专利权人：通鼎互联信息股份有限公司
申请日： 2018-02-05 - 公布日： 2020-05-26 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种WSN节点的定位方法及装置，该方法包括确定WSN中未知节点和连通未知节点的信标节点之间的信号，确定WSN中任意像素单元和连通所述未知节点的信标节点之间的信号，根据未知节点和连通未知节点的信标节点之间的信号以及WSN中任意像素单元和连通未知节点的信标节点之间的信号，生成目标函数，搜索WSN中任意像素单元信号对应的目标函数值，将最大目标函数值对应的像素单元定位为未知节点。通过搜索WSN中任意像素单元信号对应的目标函数值，将最大目标函数值对应的像素单元定位为未知节点可以实现高精度低功耗的节点定位。
一种 wsn 节点定位方法装置

[发明专利]用于心脏感测和事件检测的搏动形态匹配方案-CN201480024467.8有效
发明人： X·张 -专利权人：美敦力公司
申请日： 2014-03-05 - 公布日： 2018-03-30 - 主分类号： A61B5/04 文献下载
摘要：一种用于对未知心脏信号进行分类的医疗设备及相关联的方法，其利用耦合至感测模块的多个电极感测多个心动周期上的心脏信号、响应于在多个心动周期上感测的心脏信号确定已知的心脏信号的模板、感测未知的心动周期上的未知的心脏信号、确定对应于模板的四阶差分信号和未知的心脏信号的四阶差分信号、确定模板四阶差分信号和未知的心脏信号的四阶差分信号之间的第一形态匹配度量、以及响应于确定的第一形态匹配得分对未知的心脏信号进行分类。
用于心脏事件检测搏动形态匹配方案

[发明专利]适应性自线性化-CN200780036052.2有效
发明人： R·G·巴特鲁尼 -专利权人：奥普蒂科伦公司
申请日： 2007-09-27 - 公布日： 2009-08-26 - 主分类号： H03F1/26 文献下载
摘要：一种信号处理方法包括接收包括失真分量和未失真分量的未知信号；以及至少部分地基于未知信号执行自线性化以获得基本未失真的输出信号；其中执行自线性化包括适应性地生成基本类似于失真分量的复制失真信号，和从未知信号中减去复制失真信号以获得输出信号一种数字信号处理系统，包括：输入终端，其被配置成接收包括未失真分量和失真分量的未知信号；以及适应性自线性化模块，其被耦合到输出终端，且被配置成基于未知信号执行自线性化以获得基本未失真的输出信号，其中适应性自线性化模块被配置成适应性地生成基本类似于失真分量的复制失真信号，并且适应性自线性化模块包括组合器，所述组合器被配置成从未知信号中减去复制失真信号以获得输出信号。一种信号处理方法，包括：接收具有失真分量和未失真分量的未知信号，所述失真分量和未失真分量具有非线性关系；以及从未知信号分离基准分量和目标分量。一种信号处理系统，包括：输入终端，其被配置成接收具有失真分量和未失真分量的未知信号，所述失真分量和未失真分量具有非线性关系；以及分离块，其被耦合到输出终端，且被配置成从未知信号中分离基准分量和目标分量。
适应性线性化

[发明专利]一种针对未知雷达信号的分选方法-CN201910802351.7在审
发明人：谭云亮;诸葛云;张磊;庄航;李弘扬 -专利权人：北方通用电子集团有限公司
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2019-11-08 - 主分类号： G01S7/292 文献下载
摘要：本发明涉及雷达信号处理技术领域，具体公开了一种针对未知雷达信号的分选方法，其中，所述针对未知雷达信号的分选方法包括：获取未知雷达信号的脉冲到达时间；对所述未知雷达信号的脉冲到达时间进行处理得到PRI序列；根据最大值剔除法对所述PRI序列进行分选，得到分选完成的雷达信号。本发明提供的针对未知雷达信号的分选方法，通过最值剔除法将未知信号筛选出来变成已知信号，可避免PRI的谐波；将最值剔除法取代门限检测法，将不受复杂环境的影响，减少不确定因素，可避免误删除，提高分选的准确度
雷达信号分选剔除脉冲雷达信号处理复杂环境门限检测未知信号已知信号准确度谐波删除筛选

[发明专利]基于伪卫星信号载噪比的导航定位方法-CN201611196563.8在审
发明人：李占营;吕飞仁;雷乔;林静然;肖文平 -专利权人：格星微电子科技成都有限公司
申请日： 2016-12-22 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G01S19/42 文献下载
摘要：本发明公开了基于伪卫星信号载噪比的导航定位方法，其包括以下步骤获取多个伪卫星在当前未知节点的信号载噪比；将信号载噪比转换为当前未知节点的信号强度；根据当前未知节点的多个信号强度，基于自由空间无线信号的接收功率与发射功率之间关系及非自由空间中信号强度和信号传播路径之间关系，计算当前未知节点与多个伪卫星之间的距离；根据计算的多个距离和伪卫星定位网络中的若干已知参考节点的位置坐标，采用最小二乘法计算当前未知节点的位置坐标；在移动终端的地图上显示当前未知节点的位置坐标。
基于卫星信号导航定位方法

[发明专利]一种针对未知雷达信号的干扰效能库构建方法及系统-CN202310160935.5在审
发明人：王美玲;邴雨晨;吴宏超;杨承志;许冰;王龙;周一鹏;易仁杰;王鸿超;吴焕欣;商犇;刘焕鹏;李吉民;石礼盟;曹鹏宇;陈泽盛;苏琮智 -专利权人：中国人民解放军空军航空大学
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种未知雷达信号的干扰效能库构建方法及系统，包括步骤：构建空‑空雷达对抗模型，用于仿真发射未知雷达信号照射目标以及接收并处理回波信号的过程以及向回波信号中叠加干扰信号的过程；使用空‑空雷达对抗模型仿真干扰样式库中各干扰样式对未知雷达信号的干扰效果；基于AHP‑TOPSIS算法分层简化干扰效果评估过程，得到干扰样式对应的干扰效果综合量化值，并以干扰效果综合量化值为干扰效能值；以干扰效能值为依据对所有干扰样式排序，建立针对未知雷达信号的干扰效能库。本发明适用于在非合作场景下，快速验证干扰样式库中各干扰样式对未知雷达信号的干扰效果并快速构建干扰效能库，为针对未知雷达信号的干扰决策提供依据。
一种针对未知雷达信号干扰效能构建方法系统

[发明专利]一种用于笔记本电脑硬盘的扬声器振动干扰弥补方法-CN201811054921.0有效
发明人：李文波;王海雷;吴雪莲 -专利权人：中科院合肥技术创新工程院
申请日： 2018-09-11 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于笔记本电脑硬盘的扬声器振动干扰弥补方法，与现有技术相比解决了振动干扰弥补方法无法对未知振动信息进行识别补偿的缺陷。本发明包括以下步骤：收集数据并存储；启用SAFF方法进行干扰弥补识别；未知动态信号的识别；利用IIR插件修正未知动态信号；未知动态信号的再识别；干扰信号的弥补。本发明能够识别出未知的动态信号，针对于不同的振动源以自动调谐的方式识别出其产生的动态信号，增强了硬盘底盘性能。
一种用于笔记本电脑硬盘扬声器振动干扰弥补方法

[发明专利]光盘设备及信号记录面检测方法-CN200910151062.1无效
发明人：萩原宏一郎 -专利权人：索尼株式会社
申请日： 2009-07-09 - 公布日： 2010-01-13 - 主分类号： G11B19/12 文献下载
摘要：本发明涉及光盘设备及信号记录面检测方法。一种光盘设备，包括：物镜，其汇聚从光源发出并与第一光盘对应的第一光束，并将所述第一光束照射到类型未知的未知盘；驱动部分，其沿接近或远离所述未知盘的聚焦方向驱动所述物镜；旋转部分，其使所述未知盘旋转；信号处理部分，其产生第一再现信号，所述第一再现信号表明因所述第一光束从所述未知盘反射而生成的第一返回光束的总量；以及检测部分，其基于所述第一再现信号，从所述未知盘检测出与所述第一光盘对应的第一信号记录面。
光盘设备信号记录检测方法

[发明专利]一种未知辐射源个体识别及检测的方法-CN202010159776.3有效
发明人：张昊;王厚钧;杨海芬;杨占祥;李航宇;周亮 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-03-10 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该发明公开了一种未知辐射源个体识别及检测的方法，属于信号识别领域。针对现有技术中对未知信号识别效率、准确率低的问题，采用神经网络对信号记性特征提取，计算特征的各项差异性数据，将待识别信号的各项差异性数据与训练神经网络样本信号的各项差异性数据进行逐层次的比较，依次筛选出未知类信号，然后对未知类信号进行标签添加；本发明技术方案检测未知类的误差率为0.28％，说明本发明方法具有高准确率的优点。
一种未知辐射源个体识别检测方法

[发明专利]一种室内定位方法-CN201711299639.4在审
发明人：覃争鸣;钟鸿飞;李康 -专利权人：广州映博智能科技有限公司
申请日： 2017-12-10 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种室内定位方法，该方法利用未知节点周围多个能与之通信的锚节点的空间坐标和通信半径，计算出未知节点所在的边界区域。在边界区域内构建网格，通过锚节点采集未知节点信号强度，将采集到的信号强度值构成压缩采样向量，再通过基追踪重构算法准确恢复出原信号，恢复信号最大元素的序号即是未知节点所处的网格序号，未知节点预估为网格中心坐标
未知节点边界区域室内定位锚节点网格采集预估恢复信号空间坐标网格中心压缩采样重构算法最大元素构建向量通信追踪恢复

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