梁琳琳
- 作品数：28 被引量：1H指数：1
- 供职机构：西安电子科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 一种Alpha稳定分布噪声下的弱信号处理方法
- 一种Alpha稳定分布噪声下的弱信号处理方法，包括以下步骤；a)对Alpha稳定分布噪声进行非线性限幅处理，抑制噪声时域中的幅值较大的分量；b)对经过限幅处理的Alpha稳定分布噪声进行高斯性判别、参数估计与高斯分布拟合...
- 刘进李赞苗启广杨力王宗武黄伯虎梁琳琳齐佩汉王丹洋
- 部分相干激光通信及分集技术的研究
- 无线激光通信具有高带宽,保密性好,抗干扰能力强等优势而成为通信领域的研究热点。大气湍流引起的光强起伏、光束漂移、光束扩展和到达角起伏等现象,严重地影响了激光通信系统的性能,研究抑制大气湍流影响的相关技术,对于提高通信系统...
- 梁琳琳
- 关键词：无线激光通信
- 文献传递
- 基于特征值的多电平检测与识别方法
- 本发明公开了一种基于特征值的多电平检测与识别方法，主要解决现有信号检测方法中，信号相关性对检测性能影响较大的问题。其实现步骤为：1)接收端对接收到的信号进行采样、分帧，并计算接收信号矩阵；2)计算接收信号矩阵的样本协方差...
- 李赞王丹洋程水军司江勃郝本建齐佩汉万鹏武梁琳琳
- 文献传递
- 认知跳频通信抗干扰容限确定方法
- 本发明公开了一种认知跳频通信抗干扰容限确定方法，主要解决现有技术的无法准确量化认知跳频通信抗干扰容限的问题。其方案是：1.确定和配置认知跳频通信系统的参数；2.构建计算跳频通信系统误比特率P<Sub>1</Sub>和认知...
- 司江勃齐佩汉王胜云李赞关磊耿雨晴王思勉申鹏乔涛梁琳琳
- 文献传递
- 无监督对抗学习电磁频谱异常信号检测方法
- 本发明公开了一种无监督对抗学习电磁频谱异常信号检测方法，该方法为：对获取的功率谱数据进行预处理，获得功率谱密度估计；通过所述功率谱密度估计构建基于深度学习的电磁频谱异常检测模型；通过所述电磁频谱异常检测模型对任意一功率谱...
- 齐佩汉毛维安周小雨位萱李赞姜涛梁琳琳王丹洋郝本建王凡
- 文献传递
- 基于特征值的多电平检测与识别方法
- 本发明公开了一种基于特征值的多电平检测与识别方法，主要解决现有信号检测方法中，信号相关性对检测性能影响较大的问题。其实现步骤为：1)接收端对接收到的信号进行采样、分帧，并计算接收信号矩阵；2)计算接收信号矩阵的样本协方差...
- 李赞王丹洋程水军司江勃郝本建齐佩汉万鹏武梁琳琳
- 文献传递
- 欠采样跳频通信信号深度学习恢复方法
- 本发明公开了欠采样跳频通信信号深度学习恢复方法，解决了现有技术中信号恢复方法计算复杂度高，计算效率较低，重构精度低的问题。实现步骤为：构建卷积神经网络和变分自编码器网络，引入新的网络结构和参数设置，构建最优的神经网络结构...
- 齐佩汉王凡周涛谢爱平梁琳琳周小雨李赞王丹洋关磊都毅毛维安
- 文献传递
- 正交频分多址系统的子载波分配方法
- 本发明公开了一种基于双向排除最差信道方法的正交频分多址系统子载波分配方法，主要解决现有技术无法进行动态调整分配顺序且复杂度较高的问题。其方案其实现过程为：1)构建信道质量矩阵；2)从信道质量矩阵中找出最差信道质量；3)对...
- 石嘉万鹏武钟武李赞梁琳琳
- Nakagami-m信道下无人机辅助的速率分拆多址接入协作通信系统性能研究
- 2024年
- 针对多用户通信资源短缺、分配不均衡的问题,该文研究了基于速率分拆多址接入技术(RSMA)的无人机(UAV)辅助多用户下行通信网络。在复杂的实际通信环境中,频率复用所引起的无用信号的干扰不可避免,考虑无人机与各用户节点信息传输受共道干扰影响,在Nakagami-m衰落信道下推导了该无人机协作通信系统的中断概率和信道容量的精确闭式表达式,证明共道干扰的存在使得高信噪比(SNR)区域系统的分集阶数为0。结果表明,在相同的空间模型下,采用RSMA通信方案的系统性能优于非正交多址(NOMA)方案;无人机飞行速度增大时,地-空通信建立视距链路的概率降低,系统中断性能下降。因此,在满足用户实际通信的需求时需要综合考虑无人机飞行速度、多址接入方式、系统性能以及通信连通性,以实现对无人机通信系统整体的有效权衡。
- 黄海燕张鸿生刘伯阳梁琳琳王春丽
- 关键词：共道干扰
- 一种电磁信号半监督增量调制类型识别方法
- 本发明提供的一种电磁信号半监督增量调制类型识别方法，包括：获取待分类的电磁信号；将待分类的电磁信号输入预训练的类型识别模型，获取待分类的电磁信号的输出类别；预训练的类型识别模型是基于半监督增量学习的方法训练得到，半监督增...
- 齐佩汉丁渊磊李赞梁琳琳姜涛王丹洋
