基于干扰来向动态预测的智能抗干扰波束形成方法

    公开(公告)号:CN119921824A

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202510322282.5

    申请日:2025-03-19

    Inventor: 畅鑫 陈金勇

    Abstract: 本发明提供了基于干扰来向动态预测的智能抗干扰波束形成方法,属于阵列信号处理与人工智能交叉领域。本发明首先构建基于自主注意力全连接网络的干扰来向预测模型,利用干扰来向历史观测数据对预测模型进行训练;然后,使用训练完成的预测模型获取出下一时刻的干扰来向,结合干扰指向需求构建目标函数,利用改进的粒子群方法形成阵列中各阵元的相位,形成抗干扰波束;最后,随着干扰来向的动态变化,重新预测干扰来向,形成抗干扰波束,实现动态智能抗干扰能力。本发明利用干扰来向历史数据提取干扰来向规律并实现预测,实现了结合预测结果和改进粒子群方法的智能干扰波束形成。

    一种基于K8s和Docker技术的微服务仿真模型部署系统和方法

    公开(公告)号:CN119917118A

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202411898376.9

    申请日:2024-12-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于K8s和Docker技术的微服务仿真模型部署系统和方法,属于计算机仿真和虚拟化技术领域。本发明系统中,模型镜像生成模块基于Docker运行环境实现了模型镜像的一键制作功能;模型管理模块提供模型信息、模型镜像的管理界面,可以进行模型的创建、删除和查询操作,并基于Docker运行环境以及Docker‑Registry实现了模型镜像的上传;部署设计模块提供了界面,能够对模型镜像部署的主机、端口号、容器和Deployment等信息进行配置;部署执行模块能够基于K8s的运行环境,按照部署信息将模型镜像部署到对应的主机和容器中;部署撤销模块提供仿真结束后模型容器的回收功能。本发明能够一键部署仿真场景所需的所用模型镜像,大大降低了服务化仿真系统的部署和运维成本。

    基于有限状态机的无人机时序数据回放器的通用设计方法

    公开(公告)号:CN119888884A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202411836864.7

    申请日:2024-12-13

    Abstract: 本发明涉及无人机测控及通信链路数据挖掘技术领域,特别涉及无人机地面站研发中基于有限状态机的无人机时序数据回放器的通用设计方法。包括有限状态机模型和结构化逻辑框架两部分设计要素,适用于无人机地面站、计算机技术应用领域。本设计方法中的有限状态机模型明确定义并解耦了回放器的各行为和状态;结构化逻辑框架描述了回放器的通用接口和核心逻辑,其中自定义数据解码模块可以松耦合的方式对不同格式的回放数据文件多态实现。本设计方法保障了回放器程序的安全性、可维护性和可扩展性。

    一种适用于5G低轨卫星的随机接入前导检测方法及装置

    公开(公告)号:CN116033457B

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202211638966.9

    申请日:2022-12-20

    Abstract: 本发明公开了一种适用于5G低轨卫星的随机接入前导检测方法及装置,解决了低轨卫星小区因最大往返时延差过大导致的地面5GNR方案无法正确检测前导的问题。本发明根据地面终端接收到的SIB1中PRACH的配置信息,发送地面5G相应格式的前导码;其中,星载gNB根据低轨卫星小区最大往返时延差设置检测窗长度,并接收前导序列;星载gNB利用本地序列与接收序列在时域进行相关运算,并根据不同格式序列的重复次数进行多段叠加,得到包含相关峰的功率时延谱;通过本地序列与噪声的相关和叠加运算,得到相应信噪比下的检测门限值;星载gNB将相关峰与检测门限进行比较,判决当前接收前导码序列的前导ID,并得到定时提前量的估计值。

    一种非线性回归的电磁波雨衰减预测方法

    公开(公告)号:CN119519869B

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202510088500.3

    申请日:2025-01-21

    Abstract: 本发明公开了一种非线性回归的电磁波雨衰减预测方法,属于通信技术领域通信技术领域。该方法基于经典的ITU‑R雨衰减模型,通过收集降雨率与衰减数据,构建用于拟合模型参数k和b的训练与测试数据集;采用深度学习中的非线性回归方法,设计并训练包含k和b参数的模型,利用均方误差作为损失函数,通过梯度下降优化算法进行参数求解;当测试集上的拟合结果与真实衰减值的相似度达到指定门限值时,停止训练并输出最优参数。本发明实现了雨衰减模型参数的自动化求解,减少了人为干预,提高了计算精度和模型的泛化能力,适用于多种雨衰减场景下的电磁波传播研究。

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