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公开(公告)号：CN112105019B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202010955268.6
申请日：2020-09-11
Applicant: 重庆邮电大学 , 中移物联网有限公司 , 重庆两江半导体研究院有限公司
IPC: H04W12/03 , H04W12/041 , H04W12/121 , H04W84/18 , H04W52/02 , H04L9/08
Abstract: 本发明涉及一种基于物理层服务数据提取随机数的无线传感器网络加密方法，属于数据加密技术领域。该方法通过引入物理层服务数据提的取随机数作为密钥参数进行扰动生成随机密钥流；传感器采集的数据使用随机密钥流进行加密后传输至发送节点，由服务器接收端接收后解密：密钥同步过程，由前导序列同步后得到相应的物理层服务数据随机数，得到与发送端相同的密钥参数生成密钥，对密文流进行解密得到明文流。本发明的有益效果是能够有效的防止无线传感器网络的密钥被恶意获取的问题，同时有效的防止了因无线传感器网络中数据的传输的不连续性所带来的虚警与漏警的情况，并极大减少了节点功耗，延长了节点电池使用寿命。
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公开(公告)号：CN116168245A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310148846.9
申请日：2023-02-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , A61B5/346 , A61B5/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种基于CvT‑13和多模态图像融和的心电分类方法，属于信号处理技术领域，使用GADF、RP和GASF将ECG一维信号转化成三种不同模态的二维图像，并将其融合生成单一的图像作为CvT‑13的输入，多模态融合图像包含了更多的特征，而CvT‑13模型可以兼顾局部和全局信息，从而有效提升了分类性能。
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公开(公告)号：CN116156429A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310161014.0
申请日：2023-02-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W4/029 , H04W4/40 , H04W72/0446 , H04W72/0453 , H04W72/044 , H04W72/53 , H04W72/54
Abstract: 本发明涉及一种智能反射面辅助的UAV‑NOMA系统资源分配方法，属于无线通信技术领域，包括S1：设置关于UAV轨迹、发射功率和反射系数的初始值，优化用户调度，在用户服务质量的约束下构建线性规划问题；S2：把用户调度结果和反射系数作为输入，得到UAV轨迹和用户功率分配值；S3：把用户调度值，UAV轨迹和用户间功率分配值和反射系数的初始值当作输入，求解反射系数；把信道增益写成矩阵相乘求迹的形式，采用半正定松弛SDR方法去掉秩一约束，计算用户速率的优化结果；S4：把通信速率结果和上一次比较，若差值大于精度阈值，则回到步骤S1，继续把上一次优化出的值当作下一次的输入进行迭代，否则输出优化的结果。
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公开(公告)号：CN115393796A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211032537.7
申请日：2022-08-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的X光安检图像危险物品检测方法，属于图像目标检测技术领域。该方法是在YOLOv3‑SPP架构上融合MSE模块和MFGA模块，首先将特征提取网络提取的特征与MSE提取的通道信息融合，得到具备通道全局性的语义特征；然后将MFGA模块设置在各个检测网络分支，有效地融合深层特征的通道及空间信息，使多尺度特征具备三维全局性。本发明能有效地增强输入特征图中用于检测危险物品的细节信息，提高模型对中等目标和大目标的检测性能。
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公开(公告)号：CN112929067B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110157241.7
申请日：2021-02-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明涉及一种基于SCA的IRS‑NOMA系统低复杂度波束赋形方法，属于数据处理领域。该方法包括以下步骤：S1：给所有用户都分配一个波束，通过功率的大小来区分不同用户；S2：建立系统模型和QoS问题模型；S3：利用交替优化的思想，在发射单元较多以及低目标速率情况下，迭代求解波束赋形矢量和相移矩阵。本发明研究了智能反射面辅助的NOMA下行链路波束赋形算法。为了降低计算复杂度，本发明提出了一种基于SCA的低复杂度优化方法。所提SCA方法在目标速率较低时同样拥有较好性能，并且优于现有方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112929068B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110159265.6
申请日：2021-02-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明涉及一种基于SDR的IRS‑NOMA系统波束赋形优化方法，属于数据处理领域。该方法包括以下步骤：S1：给所有用户都分配一个波束，通过功率的大小来区分不同用户；S2：建立系统模型和QoS问题模型；S3：利用交替优化的思想，迭代求解波束赋形矢量和相移矩阵。本发明研究了智能反射面辅助的NOMA下行链路波束赋形算法。相较于传统的NOMA系统，本发明所提模型对信道条件的要求更加宽松，且适用于更普遍的用户不均匀分簇场景。为了提高IRS‑NOMA网络的能量效率，本发明提出了基于SDR的联合优化算法以使发射功率最小化。仿真结果表明，所提SDR算法在目标速率要求较高时具有显著优势。
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公开(公告)号：CN111956210B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010880573.3
申请日：2020-08-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61B5/352
Abstract: 本发明涉及一种基于EEMD和信号结构分析的心电信号R波识别方法，属于心电信号检测技术领域。该方法首先利用EEMD将带噪声的心电信号分解成一系列IMF和残余分量。EEMD分解后的各模态分量可看作是心电信号不同成分，噪声以及R波的线性组合；即R波作为源信号分布在各个IMF中；然后通过ICA算法从各模态分量中提取出R波；最后将ICA分离出的R波分量通过滑动窗口获取R波的包络线获得初步检测的R波，并对初步检测到的R波根据优化标准进行不断迭代优化，最终实现R的识别。本发明针对带噪声的心电信号无需预处理过程即可直接识别R波，且能实现对R波的准确定位。
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公开(公告)号：CN111481192B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010323589.4
申请日：2020-04-22
Applicant: 重庆邮电大学 , 南京智盈人工智能研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于改进U‑Net的心电信号R波检测方法，属于心电信号技术领域该方法主要包括如下几个要点：1)对获取的心电数据进行预处理；2)将经过预处理的心电数据输入训练好的U‑net网络模型中；3)获取U‑net网络模型输出的心电信号分割数据；4)结合组平均聚类算法对分割结果进行优化，最终输出R波位置。与传统的R波检测方法相比，本发明引入深度学习中的分割网络，提高了在强噪声或波形异常环境下R波检测的正确率，该方法具有较好的定位灵敏度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114448524A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111461226.8
申请日：2021-12-01
Applicant: 重庆邮电大学 , 中移物联网有限公司 , 重庆两江半导体研究院有限公司 , 重庆赛宝工业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于异构组合混沌映射的无线人体局域网加密方法，属于无线人体局域网加密领域，包括以下步骤：S1：计算心电信息参数心电信号R波幅度Ramp和QS波时间宽度TQS；S2：计算近体信道特性幅度A和相位P；S3：读取原始图像I(i,j)，形成原始数据矩阵T；S4：根据所述心电信息参数Ramp和TQS设置Logistics映射参数x0和μ，根据所述近体信道特性幅度A和相位P设置Kent映射参数y0和a；S5：根据一维混沌序列构造子混沌矩阵Sl和Sk；S6：结合子混沌矩阵Sl和Sk生成混沌加密矩阵Ec；S7：在原始数据矩阵T和混沌加密矩阵Ec中执行XOR运算，生成最终的加密信息E。
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公开(公告)号：CN114359625A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111521072.7
申请日：2021-12-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , A61B5/318 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于二维图像的深度学习心率失常分类方法，属于医学信号处理技术领域。该方法包括：对一维原始心电信号进行间期异常和幅值异常的分类；对间期异常和幅值异常的一维心电信号进行二维图像化处理；对所得到的二维图像集按7:3的比例分为训练集和测试集，彼此之间无交叉数据；利用迁移学习将已经训练好的调整之后的VGG16网络模型的相关参数转移到新的数据集上训练；输出当前目标心电信号对应的心率失常分类结果。本发明能提高对心率失常的分类准确度。
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