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公开(公告)号：CN106453166A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201611122651.3
申请日：2016-12-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L25/02
CPC classification number: H04L25/0204 , H04L25/0224 , H04L25/0242 , H04L25/0246
Abstract: 本发明提供了一种大规模MIMO信道估计方法和系统，由基站和至少1个用户组成，其利用线性信号处理技术不改变信道和相关噪声统计特性的性质，将复杂的数据、噪声和信道的相关性分析转化为普通的计算问题，在不增加导频资源消耗的同时显著提升了信道估计精度。
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公开(公告)号：CN106162532A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610710494.1
申请日：2016-08-23
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W4/00 , H04W72/08 , H04B17/382
Abstract: 本发明公开一种具有认知功能的车载通信方法和系统，包括2个以上的认知用户和路边单元。每个认知用户包括认知中心处理器、认知通信机、基站通信机、基站中心处理器、控制中心、射频前端、基带处理模块和车载单元。本发明将DSRC(短距离通信)与认知无线电结合起来，运用到车载通信中，既能在DSRC授权频段空闲时使用授权频段，也能在授权频段繁忙时开启认知功能，检测居民区DVB‑T的频段使用情况并且利用，有效的提高了频谱利用率。
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公开(公告)号：CN105187152A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510639826.7
申请日：2015-09-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04K3/00 , H04B17/382
Abstract: 本发明公开一种基于频谱感知与调制识别的联合干扰方法与系统，其将认知无线电频谱感知与调制识别结合起来，运用到干扰通信中，既对外方链路的建立实施了感知干扰，又对外方已经建立链接的通信链路实施通信干扰，在干扰的同时还为我方认知通信系统传送链路信息，从而为我方实现了有效抗干扰策略。
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公开(公告)号：CN107204949B
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201710432916.8
申请日：2017-06-09
Abstract: 本发明实施例公开了一种多径瑞利衰落信道下改善高阶累积量信号识别的方法，包括获取多径瑞利衰落信道下的接收信号并进行离散化处理，得到由随信号长度变化的多径信道因子序列、原始信号序列和高斯白噪声序列所形成的时域信号；将时域信号进行离散傅里叶变换成频域信号并通过均衡系数均衡处理后，利用离散傅里叶变换的逆变换得到由恢复信号序列和残留噪声序列所形成的时域信号；分别求解恢复信号序列的四阶累积量和二阶累积量，并根据分别得到的求解值，得到特征参数，且进一步根据特征参数，确定接收信号的当前信号类型。本发明实施例，克服现有基于高阶累积量的信号识别方法在多径瑞利衰落信道下失效，不利于应用到实际的问题。
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公开(公告)号：CN106162532B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201610710494.1
申请日：2016-08-23
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W4/80 , H04W72/08 , H04B17/382
Abstract: 本发明公开一种具有认知功能的车载通信方法和系统，包括2个以上的认知用户和路边单元。每个认知用户包括认知中心处理器、认知通信机、基站通信机、基站中心处理器、控制中心、射频前端、基带处理模块和车载单元。本发明将DSRC(短距离通信)与认知无线电结合起来，运用到车载通信中，既能在DSRC授权频段空闲时使用授权频段，也能在授权频段繁忙时开启认知功能，检测居民区DVB‑T的频段使用情况并且利用，有效的提高了频谱利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105187152B
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201510639826.7
申请日：2015-09-30
Applicant: 桂林电子科技大学 , 浙江宇视科技有限公司
IPC: H04K3/00 , H04B17/382
Abstract: 本发明公开一种基于频谱感知与调制识别的联合干扰方法与系统，其将认知无线电频谱感知与调制识别结合起来，运用到干扰通信中，既对外方链路的建立实施了感知干扰，又对外方已经建立链接的通信链路实施通信干扰，在干扰的同时还为我方认知通信系统传送链路信息，从而为我方实现了有效抗干扰策略。
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公开(公告)号：CN107204949A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710432916.8
申请日：2017-06-09
Abstract: 本发明实施例公开了一种多径瑞利衰落信道下改善高阶累积量信号识别的方法，包括获取多径瑞利衰落信道下的接收信号并进行离散化处理，得到由随信号长度变化的多径信道因子序列、原始信号序列和高斯白噪声序列所形成的时域信号；将时域信号进行离散傅里叶变换成频域信号并通过均衡系数均衡处理后，利用离散傅里叶变换的逆变换得到由恢复信号序列和残留噪声序列所形成的时域信号；分别求解恢复信号序列的四阶累积量和二阶累积量，并根据分别得到的求解值，得到特征参数，且进一步根据特征参数，确定接收信号的当前信号类型。本发明实施例，克服现有基于高阶累积量的信号识别方法在多径瑞利衰落信道下失效，不利于应用到实际的问题。
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公开(公告)号：CN106250853A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610621188.0
申请日：2016-07-29
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06K9/00536 , G06K9/6222 , G06K9/6267
Abstract: 本发明公开一种基于聚类与粒子群重构星座图的信号识别方法与系统，其通过减法聚类算法得到采集数据的数据点，再通过粒子群算法对聚类中心进行优化，最后得到重构的星座图。通过计算各星座数据点到原数据点的距离，将各星座数据点划分到半径不同的圆上，选择最大半径与最小半径之比与标准星座图圆半径的特征范围比较，来识别MQAM信号。与传统减法聚类算法相比，本发明抗干扰能力强，在低信噪比条件下，信号识别率高，且更利于应用到实际。
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公开(公告)号：CN206323403U
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201621342343.7
申请日：2016-12-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本实用新型提供了一种大规模MIMO信道估计系统，由基站和至少1个用户组成，基站包括MIMO天线阵列、双工模块、上行射频接收模块、上行模数转换模块、上行基带信号处理模块、下行射频接收模块、下行模数转换模块、下行基带信号处理模块、以及基站控制中心。本实用新型利用线性信号处理技术不改变信道和相关噪声统计特性的性质，将复杂的数据、噪声和信道的相关性分析转化为普通的计算问题，在不增加导频资源消耗的同时显著提升了信道估计精度。
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