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公开(公告)号：CN112910527A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110128246.7
申请日：2021-01-29
Applicant: 福州大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/0426
Abstract: 本发明涉及一种基于三维波束赋形和智能反射的无线安全传输方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、根据导频获取的信道状态信息，进行信道编码，在信号上叠加人工噪声向量，经发射机的天线阵列向智能反射平面发射信号波束；S2、根据导频获取的信道状态信息，通过数字编码改变智能反射平面上每个反射单元的反射相角，使到达智能反射平面的信号经反射后，信号的相位被调整向期望接收机处发射。该方法及系统有利于提高无线通信的准确性、可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN112350762A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011190165.1
申请日：2020-10-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于方向调制和智能反射平面的精准无线安全传输方法，包括步骤：根据导频获取的信道状态信息，在不同的时隙，经天线阵列发射两路信号；在信号上叠加包含正交投影矩阵的人工噪声向量；配置智能反射平面的控制器，调整相位使信号向期望接收机发射，信号到达智能反射平面后，平面上大量无源元件在信号上叠加调整的相位，反射给期望接收机。本发明解决了传统方向调制中，期望方向上的窃听机能完美地复原出有用信号的问题，利用智能反射平面引入的多径环境实现二维精准安全传输，增强无线通信系统的物理层安全。
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公开(公告)号：CN114692679B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210256419.8
申请日：2022-03-16
Applicant: 福州大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于调频连续波的元学习手势识别方法。该方法利用元学习网络能够使用少量带标签样本即实现对手势的高精度识别。此外本方法考虑了手势的角度特征以及多个特征间的内部关系，利用基于3D卷积神经网络的双通道融合特征提取网络提取关键特征用于手势识别，有效地提高了手势识别的精度。同时，本方法在多维特征融合阶段，利用基于哈达玛积的特征融合方法，考虑了多维度特征之间的空间相关性，有助于进一步提高手势识别精度。
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公开(公告)号：CN114900827B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210502957.0
申请日：2022-05-10
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习在D2D异构蜂窝网络中的隐蔽通信系统，包括随机分布的M个用户和N个基站；所述N个基站中包含1个宏基站和N‑1个小基站；所述M个用户分别配备了发射天线和接收天线，在蜂窝模式或者D2D模式下通信；所述M个用户的位置固定不变，个数为偶数，每两个用户组成一对进行D2D通信，每对D2D链路由发射者Dr和接收者Dt组成；还包括一无人机，对其中一对用户进行监测，并给定一个隐蔽传输速率R；当用户与基站进行通信时，采用最大信噪比的方式将用户与基站关联。本发明能够通过采用深度强化学习的方法让用户进行不同通信模式的选则以及功率分配，从而最大化隐蔽传输速率。
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公开(公告)号：CN115348577B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210954535.7
申请日：2022-08-10
Applicant: 福州大学
IPC: H04W12/02 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及一种隐蔽通信系统中基于强化学习的波束扫描方法。具体地，在一个支持毫米波的隐蔽通信场景里，无人机作为发射机不知道监测者的确切位置，这种情况下，无人机采用多天线波束扫描的方法，在不同时隙中沿着不同的方向对地面上多个合法接收机进行波束形成传输。此时，发射机在一定程度上会产生信息泄露，为了避免被监测者检测到泄露的信息，需要优化波束扫描的波束数及发射功率，使其在满足隐蔽约束的条件下达到最大化平均吞吐量。为了提高发射机传输的准确性与高效性，本发明采用软动作‑评价（Soft Actor‑Critic，SAC）算法来约束发射功率和波束数量，引入最大化带熵的累计奖励，使平均吞吐量达到最大。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117939684A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410116006.9
申请日：2024-01-29
Applicant: 福州大学
IPC: H04W72/50
Abstract: 本发明提供一种基于域对抗网络的无线网络资源分配策略，该策略针对于无线网络中的多基站场景，利用人工智能算法，解决一个核心问题：如何根据各基站的实时网络流量需求，来合理分配相应的无线资源，以保证整个网络的质量。该算法结合了理论分析所得的小区间干扰系数，以网络的流量与性能大数据为基础，提出了一种利用性能评估器指导的域对抗网络来实现基于实时流量的动态资源分配，进而最小化网络中性能评估为“差”的基站数量并降低网络的总体无线资源消耗。
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公开(公告)号：CN117319653A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311261726.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 福州大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/172 , H04N19/70 , H04N19/51 , H04N19/625 , H04N19/61
Abstract: 本发明提出一种全景视频JND建模与编码应用方法及系统，用于针对全景视频存储需求、纬度特性及视场范围特性建立球面全景视频JND模型，同时将SJND模型应用到全景视频感知编码方案中，该方法包括以下步骤；步骤S1、针对全景视频在编码之前映射到2D平面的映射特征，采用信息熵来区分不同纹理复杂的图像块，将图像分为不同的类型，并使用不同的权重，构建基于信息熵的2D‑JND模型；步骤S2、针对全景视频的几何映射失真和视场范围特点，将2D‑JND模型扩展到球形全景视频SJND中；步骤S3、将所提SJND模型应用于通用视频编码标准VVC/H.266全景视频编码系统中，实现感知编码优化；本发明能有效估计全景视频场景中的视觉冗余，提高视频编码效率。
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公开(公告)号：CN116527196A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310505563.5
申请日：2023-05-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了基于噪声不确定性的全向超表面辅助隐蔽通信方法及系统，包括以下步骤：步骤1：确定智能全向超表面的工作模式，给出透射和反射系数的数学表达式；步骤2：推导Alice能与Willie正常通信的条件以及Alice不被Willie以100％的概率检测到隐蔽传输的条件；步骤3：分析Willie的检测性能，根据Willie处噪声功率的概率密度函数得到其最小检测错误概率作为系统的隐蔽约束；步骤4：分析Alice到Bob的传输情况，得到系统有效隐蔽速率的表达式；步骤5：建立智能全向超表面辅助隐蔽通信系统的优化问题，联合设计Alice处发射隐蔽消息的最优功率以及智能全向超表面的TARCs，最大化系统有效隐蔽速率。应用本技术方案可有效提高系统的隐蔽性能，保证信息的高效、安全传输。
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公开(公告)号：CN113472411B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110747717.2
申请日：2021-07-02
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及基于深度学习的随机频率阵列辅助方向调制的传输系统，包括发射端和期望用户；所述发射端包括随机频率分集阵列和发射机，发射机利用随机频率分集阵列发射朝向期望用户的信号，使得期望用户实现安全传输。本发明借助深度学习技术，通过引入期望用户的方向角和距离信息在发射端对发射的隐私信号的初始相位进行设计，得到使得系统误差矢量幅度最小化的最优波束成形矢量，从而实现了在角度‑距离上的二维安全传输。与此同时设计正交人工噪声，对非期望区域的窃听者进行噪声污染，恶化窃听性能，降低了窃听者获得天线阵元频率分布的规则的几率。
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公开(公告)号：CN114936983A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210680325.3
申请日：2022-06-16
Applicant: 福州大学
IPC: G06T5/00 , G06V20/05 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/34 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度级联残差网络的水下图像增强方法及系统，该方法包括：S1：构建深度级联残差网络；按比例构建训练集和测试集；S2：将输入图像分块，然后分别输入到深度级联残差网络的三个级联子网中，让网络进行前向传播获得训练后网络输出的清晰图像；S3：计算输出图像相较于目标图像的损失值，根据损失值进行误差反向传播以更新网络权重；S4：判断深度级联残差网络是否训练完毕，是则挑选出网络的最佳模型；S5：将测试集输入最佳模型进行测试，判断最佳模型是否达到预期；S6：将水下退化图像输入通过测试的深度级联残差网络，获得增强后的水下图像。该方法及系统有利于纠正水下图像的颜色偏差，提高对比度和清晰度，提高整体视觉效果。
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