西安邮电大学张建磊获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!
龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种水下光通信接收信号检测方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN118784412B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202410917127.3,技术领域涉及:H04L25/02;该发明授权一种水下光通信接收信号检测方法是由张建磊;张娟;朱孟琦;王荀设计研发完成,并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种水下光通信接收信号检测方法在说明书摘要公布了:本申请是关于一种水下光通信接收信号检测方法。包括:利用二次采样对受湍流扰动的接收信号进行预处理,得到小参数信号;采用卡尔曼滤波算法对小参数信号进行求取受湍流扰动的接收信号的包络;根据信号均衡公式对受湍流扰动的接收信号的包络进行处理;建立自适应随机共振系统模型,并将处理后的信号作为自适应随机共振系统模型的输入信号;以系统输出信噪比作为目标函数,使用多策略融合粒子算法对随机共振系统模型中的系统参数进行寻优;判断多策略融合粒子算法迭代是否终止,若迭代终止,则输出目标函数取最大值时对应的最优系统参数;将最优系统参数输入自适应随机共振系统模型。本申请可以实现自适应随机共振检测。
本发明授权一种水下光通信接收信号检测方法在权利要求书中公布了:1.一种水下光通信接收信号检测方法,其特征在于,该方法包括: 利用二次采样对受湍流扰动的接收信号进行预处理,得到小参数信号; 采用卡尔曼滤波算法对所述小参数信号进行求取受湍流扰动的接收信号的包络; 其中,所述采用卡尔曼滤波算法对所述小参数信号进行求取受湍流扰动的接收信号的包络,包括: 对所述小参数信号进行提取湍流特征信号,包括: 初始化变量R_c和变量S_m,并遍历所述小参数信号中的每个元素,如果当前元素大于S_m,则替换S_m;否则,使用S_m*R_cR_c+1更新S_m; 根据信号均衡公式对所述受湍流扰动的接收信号的包络进行处理,得到处理后的信号;其中,所述信号均衡公式如下: 处理后的信号=2×小参数信号/受湍流扰动的接收信号的包络1; 建立自适应随机共振系统模型,并将所述处理后的信号作为所述自适应随机共振系统模型的输入信号; 以系统输出信噪比作为目标函数,使用多策略融合粒子算法对所述随机共振系统模型中的系统参数进行寻优; 其中,所述建立自适应随机共振系统模型,包括: 使用朗之万方程描述自适应随机共振系统模型,建立信号、噪声、非线性系统三者之间的关系,所述朗之万方程的表达式如下: 11; 式中,a、b表示自适应随机共振系统模型的系统参数,表示自适应随机共振系统模型的系统输出信号,表示自适应随机共振系统模型的系统输入信号,表示噪声; 所述以系统输出信噪比作为目标函数,使用多策略融合粒子算法对所述随机共振系统模型中的系统参数进行寻优,包括: 对多策略融合粒子算法的参数进行初始化,设定种群数量,最大迭代次数,惯性权重、惯性权重、加速度系数、加速度系数,连续最优解相同次数以及系统参数a,b的取值范围; 并初始化粒子种群位置、速度,,判断是否符合预设条件,且每个位置对应一组系统参数,根据所述系统参数计算目标函数值; 计算每个粒子适应度,将其作为个体最优,并把初始种群粒子个体最优作为全局最优; 更新粒子的速度和位置,包括: 产生随机数∈[0,1],计算邻域搜索半径系数,并比较和的大小关系; 当<时,计算出新的全局最优位置,并按照此条件下的速度、位置公式进行更新; 当≥时,继续比较计数器与的关系,包括: 当≥时,计算选择概率; 如果0,1之间的随机数<,按照反向学习策略公式更新最优解; 否则,按照柯西变异策略公式对最优解进行变异扰动,产生新解; 当<时,并按照此条件下的速度、位置公式进行更新; 其中,的表达式为: 12; 式中,表示当前迭代次数; 其中,<时对应的以及速度、位置更新公式为: 13; 14; 15; 16; 式中,rk表示搜索半径,;表示全局最优位置;表示惯性权重;、分别表示加速度系数,用以对和加权;r1、r2分别表示[0,1]范围内的两个随机值;、分别表示第i个粒子在第t次迭代中的个体最优位置以及全局最优位置,表示产生0,1之间的随机数; 其中,≥且≥时对应的反向学习策略公式为: 17; 18; 19; 式中,表示第代最优解的反向解,、分别是位置的上下界,r是服从0,1标准均匀分布的随机数矩阵,表示信息交换控制参数,表示异或,表示第t+1次迭代过程中粒子的位置; 其中,≥且≥时对应的柯西变异策略公式为: 20; 21; 式中,cauchy0,1为标准柯西分布,取值与有关,; 其中,≥且<时对应速度、位置更新公式为: 22; 23; 评估、更新每个粒子的适应度值,以得到个体历史最优值和全局最优值,包括: 计算每个粒子的适应度值,比较与个体历史最优值的大小关系,如果较优,将其赋值给; 否则不进行更新; 对全局最优值进行相应的操作; 判断多策略融合粒子算法迭代是否终止,若迭代终止,则输出目标函数取最大值时对应的最优系统参数; 其中,所述判断多策略融合粒子算法迭代是否终止,若迭代终止,则输出目标函数取最大值时对应的最优系统参数,包括: 当目标函数收敛至其最大值,且迭代次数达到所述最大迭代次数时,则停止迭代,并输出所述目标函数取最大值时对应的所述最优系统参数; 将所述最优系统参数输入所述自适应随机共振系统模型,并利用四阶龙格库塔算法求解输出检测信号。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人西安邮电大学,其通讯地址为:710061 陕西省西安市长安南路563号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励