公开(公告)号：CN109327850A

公开(公告)日：2019-02-12

申请号：CN201811362813.X

申请日：2018-11-16

Applicant: 安徽大学

Inventor： 蒋芳 ,  程露 ,  胡艳军 ,  王翊 ,  许耀华 ,  宛新文 ,  胡梦钰 ,  张南飞

IPC: H04W24/06 ,  H04B17/382 ,  H04B17/391

Abstract: 本发明涉及基于梯度追踪和多步拟牛顿法技术的非正交多址接入系统多用户检测方法，与现有技术相比解决了多用户检测计算量大、效率低、精度差的缺陷。本发明包括以下步骤：上行链路基站的预处理，基站接收用户设备发送的信号，获取等价信道系数，进行迭代检测初始化；活跃用户设备的检测，迭代检测出一帧信号内连续T个时隙均发送信号的活跃用户设备与设备的发送信号。本发明将梯度追踪思想引入基站端的多用户检测，避免了用户设备发送信号估计时的正交投影计算，通过采用多步拟牛顿法计算多步梯度信息逼近目标函数的海森矩阵，一方面引入二阶收敛性，提高了多用户检测的精度；另一方面加快了收敛速度，降低多用户检测的计算量。

公开(公告)号：CN118096587A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202311749681.7

申请日：2023-12-18

Applicant: 安徽大学

Inventor： 徐国明 ,  周扬 ,  宛新文 ,  金睿 ,  席宇亮 ,  袁宏武 ,  曹旭妍 ,  杨雨木

IPC: G06T5/73 ,  G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的文档图像去模糊方法、系统及设备，涉及图像复原与重建领域。本发明首先基于原始清晰文档图像，通过生成模糊核的方式来批量生成模糊程度不一的模糊文档图像；然后将模糊文档图像与对应的原始清晰文档图像构成图像数据集；构建包括残差骨干网络和特征融合模块的卷积神经网络模型；采用图像数据集对卷积神经网络模型进行训练和测试，得到训练好的卷积神经网络模型作为文档图像的去模糊模型；将待去模糊的文档图像输入到去模糊模型中，通过端到端的方式直接输出对应的清晰文档图像。采用本发明方法去除模糊后的文档图像具有较高的内容质量，整体具有良好的视觉感知效果。

公开(公告)号：CN111124639B

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN201911266565.3

申请日：2019-12-11

Applicant: 安徽大学

Inventor： 许耀华 ,  汤卓俊 ,  王翊 ,  蒋芳 ,  胡艳军 ,  宛新文

IPC: G06F9/48 ,  H04L67/10

Abstract: 本发明公开一种边缘计算系统的操作方法、系统及电子设备，所述边缘计算系统的操作方法包括：对移动设备进行充电，记录所述移动设备的实际电量，以得出虚拟偏移电量，通过所述移动设备的电量水平，以计算所述移动设备的中央处理器的最佳周期频率，以及卸载最佳传输功率，根据所述移动设备的中央处理器的最佳周期频率，以及卸载最佳传输功率，以计算任务本地执行的执行成本以及任务卸载执行的执行成本，根据所述任务本地执行的执行成本、任务卸载执行的执行成本以及惩罚数据，以决定所述多个移动设备与所述多个服务器之间的匹配决策，以及多个移动设备的电量迭代。本发明的边缘计算系统的操作方法大大提高了任务计算卸载策略的性能。

公开(公告)号：CN111356115A

公开(公告)日：2020-06-30

申请号：CN202010143309.1

申请日：2020-03-04

Applicant: 安徽大学

Inventor： 许耀华 ,  黄子玉 ,  胡昌桂 ,  黄林生 ,  王翊 ,  蒋芳 ,  宛新文

IPC: H04W4/44 ,  H04W4/46 ,  H04W4/70 ,  H04W72/04 ,  H04W72/08 ,  H04B17/309 ,  H04B17/382 ,  H04B17/391

Abstract: 本发明提供一种车通信系统资源分配方法及其补偿系统和电子设备，所述车通信系统资源分配方法包括建立车通信系统的信道模型并计算信道增益；获取上行链路的最佳功率匹配点；获取下行链路的最佳功率匹配点；根据所述上行链路的最佳功率匹配点和所述下行链路的最佳功率匹配点获取最佳频率匹配，并基于所述最佳频率匹配进行频谱资源复用。利用本发明，大大提升了频谱利用率，且未增加算法复杂度，同时增加了车通信系统链路的数据传输速率，为车通信系统提供了高效可靠的数据传输方案，推进车辆无人驾驶的发展。