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公开(公告)号：CN113609810A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110934281.8
申请日：2021-08-15
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/367
Abstract: 本发明涉及一种分数阶混合模式通用二阶滤波器的设计方法，属于混合模式滤波器领域。构建系统模型，通过电路推导结合电流反馈运算放大器端口特性整理得出电流和电压的传输特性，绘制频率变化曲线，分析分数阶滤波器的优点与可行性。优点是分数阶电容混合模式通用二阶滤波器电路通过计算推导得出的电流传输函数和电压传输函数证明了该电路的理论可行性，验证电路的实际特性，进行特性分析，相比于传统滤波器具有灵敏度低、自然角频率和品质因数正交调节、功能灵活等优点。在不改变电路结构的前提下就能同时实现输入、输出电压模式和电流模式滤波器低通、高通和带通的功能，并且相比于整数阶滤波器有效的提高有源滤波器的精度。
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公开(公告)号：CN119012156A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410961247.3
申请日：2024-07-17
Applicant: 吉林大学
IPC: H04W4/40 , G06N3/006 , G06F9/48 , H04W28/08 , H04L41/0893
Abstract: 本发明涉及基于群体智能优化算法的车联网网络切片资源分配方法，属于车联网技术领域。构建多基站多车辆用户的车联网系统模型，及其通信模型、计算模型以及切片模型，车联网在有限通信资源和计算资源的约束下，基于网络切片建立用户关联决策、通信资源以及计算资源分配的联合优化问题模型，最小化系统的总成本，将联合优化问题分解为用户关联决策和资源分配两个子问题，采用基于群体智能的联合优化方法进行迭代求解。本发明增强了算法的搜索能力，避免种群陷入局部最优，平衡了探索与开发，增加了种群的多样性，能够兼顾用户的差异化服务质量需求与资源利用，实现车联网有限资源的合理分配。
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公开(公告)号：CN115021816B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210776290.3
申请日：2022-07-04
Applicant: 吉林大学
IPC: H04B10/116 , H04B10/67 , H04B10/80 , H04L27/26
Abstract: 本发明涉及基于改进的樽海鞘群算法的可见光通信系统功率分配方法，属于通信和人工智能技术领域。建立室内可见光通信系统；根据非正交多址NOMA系统的数据速率模型，计算出每个用户的频带利用率及系统的总频带利用率；将要求解的总频带利用率问题化为单目标优化问题；根据系统的总频带利用率，利用改进的樽海鞘群算法，求解出每个用户的功率分配值。本发明针对现有的基于NOMA的室内VLC系统中功率分配方法复杂度较大、且很难找到最优功率分配因子的现状，将樽海鞘群算法与基于NOMA的室内VLC系统中功率分配方法相结合，并对樽海鞘群算法做进一步改进，得到最优的功率分配值，进而使系统的有效性得到提升。
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公开(公告)号：CN118042468A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410100827.3
申请日：2024-01-24
Applicant: 吉林大学
IPC: H04W16/10 , H04W16/22 , H04L41/0893
Abstract: 本发明涉及信息传输速率约束下基于网络切片的车联网通信资源分配方法，属于车联网技术领域。包括构建由基站、多个车辆用户组成的车联网系统模型；建立多种切片下的用户通信模型；在条件约束下，建立通信资源分配优化问题模型，以最大化系统总速率；采用基于多策略改进的二进制海洋捕食者优化算法求解该优化问题。本发明是对传统海洋捕食者优化算法的改进，基于Cubic混沌映射改善了初始种群，并在最优个体确定阶段引入自适应t分布，增强了算法的搜索能力，避免种群陷入局部最优。本发明的基于网络切片的车联网资源分配方法能够在保证用户差异化性能需求的同时，实现车联网有限通信资源的合理分配，提高了资源利用效率。
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公开(公告)号：CN117274686A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311202196.8
申请日：2023-09-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/40 , G16H70/60
Abstract: 一种肾脏肿瘤MRI断层扫描图像的特征提取和分类方法属图像识别技术领域，本发明以实际肾脏肿瘤患者的MRI断层扫描图像为实验数据，以患者的不同Ki67表达结果为分类标准，通过建立特征向量对图像进行分类。在特征提取时考虑肾脏肿瘤MRI断层扫描图像的特性，利用高斯混合模型对图像进行拟合，获取代表图像分布情况的数学特征，对特征进行筛选，得到具有代表性的图像特征。利用支持向量机对不同图像的特征进行分类，将肾脏肿瘤MRI图像与Ki67的表达建立联系，从而得到更精确的图像识别和分类结果。本发明具有物理可解释性，可在临床医学中协助医生判断患者肾脏肿瘤的病理时期和恶性倾向。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115021816A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210776290.3
申请日：2022-07-04
Applicant: 吉林大学
IPC: H04B10/116 , H04B10/67 , H04B10/80 , H04L27/26
Abstract: 本发明涉及基于改进的樽海鞘群算法的可见光通信系统功率分配方法，属于通信和人工智能技术领域。建立室内可见光通信系统；根据非正交多址NOMA系统的数据速率模型，计算出每个用户的频带利用率及系统的总频带利用率；将要求解的总频带利用率问题化为单目标优化问题；根据系统的总频带利用率，利用改进的樽海鞘群算法，求解出每个用户的功率分配值。本发明针对现有的基于NOMA的室内VLC系统中功率分配方法复杂度较大、且很难找到最优功率分配因子的现状，将樽海鞘群算法与基于NOMA的室内VLC系统中功率分配方法相结合，并对樽海鞘群算法做进一步改进，得到最优的功率分配值，进而使系统的有效性得到提升。
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公开(公告)号：CN111918320B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202010677516.5
申请日：2020-07-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种时分双工下非正交多址接入的无线通信资源优化分配方法，属于无线信息传输、无线能量收集领域。构建系统模型，建立系统中基站与用户间的通信模型，分析时分双工情况下系统上行和下行的总吞吐量，通过一种迭代算法来求解该问题，并通过算法找到最佳资源优化分配方案。有益效果是大大提高下行链路和上行链路总的信息传输效率，达到优化系统性能的目的，同时相比于传统时分双工的信息能量同传技术来说，本发明通过结合非正交多址技术大大提升了频谱效率，达到了降低了时延的目的。
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公开(公告)号：CN111641452A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010347416.6
申请日：2020-04-28
Applicant: 吉林大学
IPC: H04B10/116 , H04L27/26 , H04W4/40
Abstract: 本发明涉及一种基于OCC的车对车通信系统发射机和接收机；其中发射机对汽车行驶安全信息进行编码处理及OFDM调制后，通过驱动电路驱动指定波长的尾灯LED阵列进行传输。接收机采用窄带滤波相机捕获前方车辆尾灯LED阵列传输的光信号，通过边缘检测算法检测出尾灯LED阵列位置，采用光斑检测等图像处理技术，获得尾灯LED阵列中各个LED携带的信息，并对LED携带信息进行解调解码处理，得到前车行驶安全信息。本发明的车对车通信系统采用光信号完成车辆间信息的交互，无射频干扰且绿色环保；同时结合OFDM技术及图像处理技术，能够实现高效可靠的汽车行驶安全信息实时传递，实现对后车的安全预警，有助于减少交通事故。
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公开(公告)号：CN119767356A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411959718.3
申请日：2024-12-30
Applicant: 吉林大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/084 , H04W4/029 , H04W84/06
Abstract: 本发明提出了一种无人机辅助物联网中分布式节点的数据收集与卸载方法，属于无人机辅助移动通信网络技术领域，该方法针对无人机辅助的MEC系统，用于在解决大规模物联网节点的联合数据收集和计算卸载任务时实现能效最大化。本发明将其归结为一个嵌套混合整数优化问题，其中外部问题是从潜在IN中选择特定数量的关键IN进行数据传输。内部问题则通过优化无人机的调度、三维飞行轨迹和计算资源分配来最大限度地提高无人机的能效，以便从选定的IN中执行数据收集和计算卸载。外部问题使用基于盖尔圆对齐的方法将INs的选择转化为矩阵特征值优化问题来解决，外部问题被分为三个子问题，并通过使用等效变换、凸差和连续凸近似对模型进行凸化来求解。
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公开(公告)号：CN118822982A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410882191.2
申请日：2024-07-03
Applicant: 吉林大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T5/40 , G06V10/762
Abstract: 一种基于鞅和一维隐马尔科夫链的医学图像分割算法属图像处理技术领域，本发明包括：医学图像去噪等预处理，通过希尔伯特扫描将二维图转换成一维序列；用K‑means聚类方法对序列进行粗分割，将结果作为一维马尔科夫链分割的先验知识；构建一维隐马尔科夫链，利用先验知识并通过EM算法进行参数迭代；用结构相似度函数和Hu矩函数，构建相邻迭代结果之间的差异性函数，继而构建随机幂鞅，用Doob鞅极大不等式定理对迭代结果进行收敛判断；最大化边缘后验概率，将最后得到的一维结果按开始的扫描顺序恢复成二维图像，即最后的分割结果。本发明通过将鞅论和一维马尔科夫链的EM算法结合，避免出现局部最优解，能实现更好的分割效果。
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