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公开(公告)号：CN116192220A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310209562.6
申请日：2023-03-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及一种IRS辅助的认知SWIPT系统安全速率优化方法，属于无线通信技术领域。该方法包括：建立IRS辅助的认知SWIPT系统安全传输模型。建立了一个联合优化次级发射机发射波束及人工干扰噪声设计、次级合法用户的功率分割系数和IRS相移设计的资源分配模型。固定IRS相移、次级发射机波束成形矢量和人工干扰噪声，基于一阶泰勒展开和KKT条件得到次级合法用户的最优功率分割系数。采用SDR和SCA的方法得到次级发射机的最优波束成形矢量及人工干扰噪声。给定次级发射机的最优波束成形矢量、人工干扰噪声及次级合法用户的最优功率分割系数，采用SCA的方法求解IRS相移矩阵设计。
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公开(公告)号：CN114842316A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210508625.3
申请日：2022-05-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/04
Abstract: 本发明请求保护一种结合卷积神经网络及Transformer网络的实时目标检测方法，属于图像处理领域。包括以下步骤：S1:输入图像数据；S2：图像通过卷积神经主干网络，使提取特征具备归纳偏置特性；S3：设计检测颈部网络，在检测主干网络及头部网络间进行过渡，为检测头部网络提供高分辨率和高语义特征。S4：设计检测头部网络，在头部网络中引入Transformer,为生成的局部特征间构建多个远程依赖关系，并对图像中存在的目标类别及坐标进行表征；S5:设计一种非线性组合方法，用于减少假阴性样本，提升检测模型对目标的捕获能力；S6：在自然数据集上进行检测。基于该方法，在具有挑战性的PASCAL VOC 2007、2012和MS COCO 2017数据集上实现较好的性能，并且优于许多较为先进的实时检测方法。
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公开(公告)号：CN114972711B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202210393075.5
申请日：2022-04-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/22 , G06V10/24 , G06V10/32 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/70
Abstract: 本发明请求保护一种基于语义信息候选框的改进弱监督目标检测方法，属于图像处理领域。包括以下步骤：S1：输入待处理图像数据，并采用包括随机水平翻转在内的预处理步骤；S2：设计组合主干网络，用于融合来自掩膜和非掩膜的网络分支的特征；S3：设计基于多示例选择算法的多分支检测头网络；S4：设计目标语义候选框，通过对网络模型生成的目标语义信息进行循环掩膜来从而生成更合理的目标候选框；S5：在自然数据集上进行检测。基于该方法，在具有挑战性的PASCAL VOC 2007和2012公开数据集上进行了评估。实验结果表明，本发明提出的方法可以在PASCAL VOC 2007和2012数据集上实现较好的性能，并且优于许多较为先进的弱监督目标检测方法。
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公开(公告)号：CN118590110A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410653589.9
申请日：2024-05-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于耦合相移STAR‑RIS的认知无线电系统波束成形方法，属于无线通信技术领域。该方法包括：建立基于耦合相移STAR‑RIS的MISO认知无线电系统场景传输模型；以认知基站传输功率最小化为目标函数，考虑相关约束建立联合优化认知基站主动波束成形和STAR‑RIS被动波束成形的联合优化问题模型；利用惩罚对偶分解框架对STAR‑RIS的相移去耦合；利用SCA对STAR‑RIS透射和反射系数进行优化；针对认知基站主动波束成形问题，利用SDR技术对认知基站的主动波束成形向量进行优化，并通过奇异值还原波束成形参数。本发明的认知基站具有更低的功率消耗。
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公开(公告)号：CN118397303A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410163902.0
申请日：2024-02-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/52 , G06V10/766 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv7的X光安检图像违禁物品检测方法，属于目标检测领域，包括以下步骤：S1：对安检数据集进行预处理，并随机划分为训练集和验证集；S2：将多维高效通道注意力模块与主干网络结合构建高效主干网络；S3：通过多尺度特征聚合模块在主干网络和颈部网络之间构建过渡网络；S4：设计精准边界框回归损失EIoUer Loss作为模型的定位损失；S5：通过图像预处理模块、高效主干网络、过渡网络、颈部网络和检测头构建MME‑YOLO安检图像违禁物品检测网络模型；S6：训练MME‑YOLO模型；S7：验证MME‑YOLO模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118300943A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410548153.3
申请日：2024-05-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于有源智能反射表面单元分组的反射调制系统，属于无线通信领域。该系统包括基站BS、用户设备UE、智能反射面IRS，BS和UE之间通过反射链路进行通信，其中，每个IRS包括N个反射单元RE，IRS连接有一IRS控制器，IRS控制器根据BS提供的信息配置每个RE的反射相移和幅度，其中，IRS控制器根据BS提供的比特信息在每次传输的符号周期内根据功率放大器的启动状态将RE分为有源或无源状态；在信息传输过程中，根据RE有源状态或无源状态，一部分信息由IRS根据有源分组数量来辅助BS传输，另一部分信息由基站以调制符号的形式发送。本发明具有更好的传输性能及频谱效率。
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公开(公告)号：CN117746020A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311760612.6
申请日：2023-12-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种X光安检图像违禁物品检测方法，属于计算机视觉目标检测与识别技术领域。该方法包括以下步骤：S1：获取安检数据集，对获取的安检数据集进行预处理，将预处理的数据集按比例随机划分为训练集和验证集；S2：使用WHIoU Loss和注意力特征融合模块构建WHLAFF‑YOLO模型；S3：将S1中的训练集输入S2构建的WHLAFF‑YOLO模型中，对模型进行训练，得到训练完成的WHLAFF‑YOLO模型；S4：使用S3训练完成的WHLAFF‑YOLO模型，对安检过程中采集到的包含违禁物品的X光图像进行违禁物品检测。本发明在保证检测速度的同时，达到了更高的检测精度。
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公开(公告)号：CN116192218A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310161584.X
申请日：2023-02-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/0456 , H04B7/08 , G06F17/11
Abstract: 本发明涉及一种智能反射面IRS辅助的认知无线携能通信SWIPT系统波束赋形方法，属于无线通信领域。该方法包括：S1：建立IRS辅助认知SWIPT系统场景传输模型。S2：以次用户发射机传输功率最小化为目标函数，考虑次用户最小信干噪比约束、功率分割系数及最小能量收集约束，智能反射面相移约束以及主用户的干扰噪声比阈值约束，基于信道不确定度，建立了一个联合优化次用户发射机发射波束设计、次用户功率分割系数和智能反射面相移设计的资源分配模型。S3：将具有无穷维个约束的非凸问题转化有限维的确定性凸优化问题。S4：转化成半正定规划问题进行求解。S5：针对IRS相移设计子问题，采用了惩罚凹凸过程方法进行求解。
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公开(公告)号：CN115393634A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210962295.5
申请日：2022-08-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习策略的少样本目标实时检测方法，属于图像处理领域，涉包括以下步骤：S1：构建检测网络模型；S2：对输入数据进行预处理；S3：在大样本类别数据上对目标检测模型进行从头训练；S4：在少样本类别数据上对少样本类别检测分支进行微调；在微调时通过一种新的正则化方法以引导模型关注物体的整体特征；S5：通过训练集训练检测模型，再测试集进行测试。本发明避免了模型在微调阶段出现过拟合，避免了受局部显著特征主导，增强了模型的泛化能力。本发明不仅能够在较小的模型参数下对少样本类别物体实现精准检测，并且能够对相关目标实现实时检测。
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公开(公告)号：CN115022900A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210592717.4
申请日：2022-05-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种面向用户窃听的IRS‑MISO系统鲁棒波束赋形方法，属于移动通信技术领域。该方法首先考虑最大发射功率约束以及IRS相移约束，基于窃听用户的有界信道不确定性，建立联合优化基站波束、IRS相移的用户保密率问题，实现最大化保密率；其次利用变量替换和S‑procedure方法，将原非凸和多变量耦合的用户保密率问题转换为确定性凸优化问题；并采用间接交替优化方法优化耦合变量，同时结合Charnes‑Cooper方法对凸优化问题进行求解。本发明能提高用户保密率，有效抑制窃听用户的可达速率，从而提高系统的安全性和鲁棒性。
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