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公开(公告)号：CN118296425A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410276958.7
申请日：2024-03-12
Applicant: 宁波大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/0895 , G06N3/048 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种应用半监督生成对抗网络的小样本信源数检测方法，包括基于阵列天线输出数据计算样本采样协方差矩阵及其特征值；根据得到的特征值，计算出相应的线性收缩系数，并对其进行预处理；利用产生预处理后的线性收缩系数对半监督生成对抗网络进行训练，然后利用训练后神经网络对信源数进行预测。与传统的基于特征值的分类相比，本发明方法利用线性收缩系数作为网络的输入特征以产生更明显的分类特征，从而在标签和样本数量较少、信噪比较低的情况下可取得良好的分类性能；同时，采用半监督学习与生成对抗网络结合，以对抗的方式修正分类器在少量标签数据下能够达到接近全监督学习的性能。
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公开(公告)号：CN117743755A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311340525.5
申请日：2023-10-17
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应对角加载的信源数估计方法，其包括：S1:基于阵列天线输出数据计算样本采样协方差矩阵及其特征值；S2:在v个假定信源下利用天线数、样本数和特征值自适应地计算对角加载量；S3:利用加载后的特征值计算k(≤v)个假定信源下的线性伸缩系数；S4:构建基于线性伸缩系数的二阶差分算子，并通过寻找使差分算子大于零的最大v值完成信源数估计。和当前主流信源数方法相比，本发明方法不仅计算高效、噪声鲁棒性好，而且对大规模阵列下的多种样本场景和多种信号功率场景均有更优的适用性，同时，它还能够提供改进的信源数估计性能。
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公开(公告)号：CN114969642A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210438877.3
申请日：2022-04-22
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种均匀线阵下的小扩展角度分布源通用信源数估计方法，其包括：S1：利用阵列输出数据计算样本协方差矩阵R1及其差分矩阵R2，并对其进行特征值分解获得对应的排序特征值；S2：基于R1的排序特征值，利用最小描述长度准则获得虚拟信源数估计值K1；基于R2的特征值，通过构建基于特征值差分的假设检验统计量获得虚拟信源数估计K2；S3：基于相干与非相干分布源的特性通过K1、K2获得真实信源数的估计。本发明方法既适用于纯相干和纯非相干分布源的信源数估计，也适用于相干和非相干共存下的混合分布源信源数估计，是一种通用的信源数估计方法。
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公开(公告)号：CN117590326A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311456520.9
申请日：2023-11-03
Applicant: 宁波大学
IPC: G01S5/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种Toeplitz和稀疏先验下基于深度神经网络的车辆定位方法，其包括：利用呈直角三角形布置的三个协作基站中的大规模均匀线阵接收车辆定位信号，确定各协作基站天线阵列下的到达角(DOA)估计信号形式；计算各协作基站天线阵列接收数据的协方差矩阵，并依次通过线性收缩估计和稀疏向量表示后，利用深度卷积网络获得DOA估计；基于获得的三协作基站的DOA估计结果，基于预判平均准则和交叉定位原理完成车辆的可靠定位。和已有的技术方案相比，本发明方法不仅计算复杂度低，而且对空间间距很近的车辆具有明显改进的分辨率和车辆定位精度。
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公开(公告)号：CN116963270A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310708157.9
申请日：2023-06-15
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种未知发射机位置时基于时延差的目标定位方法，其构建距离测量模型，通过转化得到伪线性方程；根据伪线性方程，构建约束加权最小二乘问题；利用半正定松弛技术将约束加权最小二乘问题转化成凸的半正定规划问题，进而构建约束收紧后的半正定规划问题；利用内点法对约束收紧后的半正定规划问题进行求解，根据结果得到目标和发射机各自的位置初始值；利用迭代算法获取目标和发射机各自的位置最优估计值，在迭代过程中构建约束加权最小二乘问题，该问题等价为标准的广义信赖域子问题，根据Karush‑Kuhn‑Tucker条件求解得到目标和发射机各自的位置估计值；优点是其能够联合估计目标和发射机的位置，且定位精度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117560762A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311456546.3
申请日：2023-11-03
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RIS辅助的单接收天线DOA估计方法，利用可重构智能曲面(RIS)实现了非视距(NLOS)场景下的单天线DOA估计。其中包括：第一阶段在RIS端选取均匀划分的相移矢量对信号反射，在接收端对信号的功率进行分析得到大致DOA范围；第二阶段RIS在获得的大致范围内划分相移矢量重新对信号进行反射，采用了总体最小二乘(TLS)的思想克服实际应用中存在的RIS相移误差问题，构建优化问题并通过Lanczos双对角化投影简化优化问题，然后使用了截断SVD算法实现鲁棒的协方差矩阵重构，最后通过协方差矩阵使用经典的MUSIC算法估计出目标的DOA。本发明模型普适度高，适用于各种通信传输环境，并且算法有效地避免了高维矩阵分解和逆运算，具有良好的计算效率。
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公开(公告)号：CN115407262A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210848173.3
申请日：2022-07-19
Applicant: 宁波大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明涉及色噪声下基于广义阵列流型的非相干分布源DOA估计方法，该方法为：建立均匀线阵下基于广义阵列流型的阵列信号接收模型；计算阵列接收信号的样本协方差矩阵，并利用差分运算进一步得到协方差差分矩阵；对协方差差分矩阵进行特征值分解和子阵划分，得到两个子阵对应的信号子空间；利用两个信号子空间对应的相位关系基于矩阵降秩准则获得非相干分布源DOA估计；本发明方法对Toeplitz结构色噪声和快衰落信道下的多径传输具有非常好的适用性，可以提供更高的分辨率和DOA估计精度，且仅需一维谱峰搜索，计算效率高。
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公开(公告)号：CN114967120A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210496318.8
申请日：2022-05-09
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边界逆设计的任意分光比光耦合器的设计方法，特点是包括设计光耦合器的初始结构为从左到右依次包括一个输入波导、一个连接输入和输出波导的耦合器以及两个输出波导并在耦合器上、下边界处各插入若干个离散边界优化点x的步骤；利用耦合器上、下两个输出端口对应的品质因数变化值与边界优化点x的计算公式对若干个边界优化点x在y轴上的位置进行迭代计算，直至相邻两次迭代间ΔFOM1和ΔFOM2均小于1×10‑5，且上下两个输出端口对应的品质因数之比达到所需分光比的光耦合器，总FOM趋近于1，优点是耗时短、设计效率高且设计复杂度相对较低，设计的光耦合器具有尺寸小、损耗低和工作宽带大的良好性能。
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公开(公告)号：CN114910865A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210430270.0
申请日：2022-04-22
Applicant: 宁波大学
IPC: G01S5/06
Abstract: 本发明涉及一种基于5G基站增强DOA估计的智能车辆定位方法，包括利用三个协作5G基站中的大规模均匀线阵接收智能车辆定位信号，考虑阵列未知互耦影响后确定各基站天线阵列下的DOA估计信号形式；计算各阵列观测数据的协方差矩阵，依次通过互耦线性变换抑制、Toeplitz整合和信号子空间相位补偿后，基于子阵划分技术获得增强的DOA估计；基于三协作5G基站获得的DOA估计结果，利用各基站获得的接收信噪比信息和DOA大小对所有DOA进行优选，最后通过优选的DOA基于三角定位法获得智能车辆的位置信息。和已有技术方法相比，本发明方法不仅复杂度低，而且可以提供更高的分辨率、定位精度和定位鲁棒性。
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