-
公开(公告)号:CN103942760A
公开(公告)日:2014-07-23
申请号:CN201410142375.1
申请日:2014-04-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的深空图像鲁棒性重构方法,包括:1)该算法考虑深空通信中噪声对重构图像的影响,在SL0算法的基础上优化图像重构模型得到limσ→0minuGσ(u)s.t.||Φu-y||2≤ε,增加算法容错性;2)在优化的重构模型基础上利用修正牛顿法推导出压缩感知重构算法搜索方向,消除最速下降法产生的“锯齿”对重构精度和收敛速度的影响;采用阻尼牛顿法确定最优步长替代原有经验步长,使算法整体收敛,保障算法的全局稳定性;3)综合1)和2)得到一种基于压缩感知的深空图像鲁棒性重构算法---DRSL0算法。本发明能够容忍深空通信中的噪声影响,时间复杂度较低,且相比现有的一些重构算法在图像重构质量有较大提升。
-
公开(公告)号:CN105721868B
公开(公告)日:2019-04-30
申请号:CN201610049601.0
申请日:2016-01-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N19/132 , H04N19/136 , H04N19/117 , H04N19/176 , H04N19/149
Abstract: 本发明涉及一种基于压缩感知的图像亚奈奎斯特采样方法,属于图像处理技术领域。该方法包括以下步骤:1)根据图像信号中的能量大多分布在其带宽范围内的有限甚至少量子频段上的特点建立二维多频带图像信号模型;2)对图像信号频谱进行均匀划分,并为划分所得的每个频谱子块选取生成函数,从而得到能够有效表示图像信号特点的平移不变信号空间;3)建立适用于该平移不变空间下信号的空间采样方案;4)对步骤3)中的空间采样方案进行改进,建立适用于该平移不变空间下信号的亚奈奎斯特采样方案;5)建立相应的重构方案,重构原模拟信号。本发明能够有效缓解当前的图像采集设备中所面临的采样速率高、采样数据量大的挑战。
-
公开(公告)号:CN105743593B
公开(公告)日:2018-06-05
申请号:CN201610050973.5
申请日:2016-01-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B17/391 , H04B17/309 , H04B10/11
Abstract: 本发明涉及一种基于双对数累积量期望的Gamma‑Gamma分布参数估计方法,属于自由空间光通信系统的大气湍流信道参数估计技术领域。该方法针对传统的分数矩参数估计准确性差,甚至会出现错误估计的问题,通过利用Mellin变换极大简化Gamma‑Gamma分布参数估计过程并且建立统一的参数估计方法。然后作进一步改进,提出了双对数累积量期望的概念,从而推导出最终的参数估计表达式。与FMOM比较,既保证了较高的计算效率,而且提高了参数估计精度。
-
公开(公告)号:CN104243096B
公开(公告)日:2017-10-27
申请号:CN201410467925.7
申请日:2014-09-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于喷泉码的深空多文件传输方法,充分利用喷泉码的无码率特性,充分利用前向信道,减少反向信道上的数据量,提高链路利用率,降低时延。本发明根据最新的丢包率信息,计算所需的编码冗余,提高一次传输的成功率并有效控制冗余;在接收方采用联合译码算法,充分利用编码信息,降低计算复杂度并提高译码成功率;在重传时,根据不同的丢包情况,采取不同的保护策略,减少重传次数;采用多文件联合传输策略,不等待接收方反馈信息,直接对待传输文件进行处理,充分利用链路资源以及降低时延;在CFDP的基础上,将编码包作为数据域的内容发送,保证了良好的兼容性和实用性。本发明针对性的解决了传输时延巨大、链路时变以及信道非对称的问题,并有效控制冗余,减少传输次数,基本实现了深空文件高效可靠传输的目标。
-
公开(公告)号:CN103152312B
公开(公告)日:2015-12-02
申请号:CN201310099552.8
申请日:2013-03-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L27/26
CPC classification number: H04L27/2613
Abstract: 本发明请求保护一种功率可调的部分叠加训练序列光OFDM系统时间同步系统及方法,涉及光通信技术领域。本发明针对当前光OFDM系统同步性能低,对传输数据干扰大的缺陷,提出了一种新的叠加训练序列时间同步方法,充分利用循环前缀信息进行同步信息的获取。在循环前缀长度L确定的情况下,将训练序列线性叠加在OFDM符号的后L个采样点及循环前缀上,克服了叠加长序列时对数据的干扰。本方法时间同步正确率高,对OFDM数据干扰小,而且叠加训练序列功率分配因子的选取更加灵活。
-
公开(公告)号:CN104158786A
公开(公告)日:2014-11-19
申请号:CN201410449804.X
申请日:2014-09-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明请求保护一种基于叠加部分周期序列的空间光OFDM系统时间同步方法,涉及空间光通信技术领域。本发明通过对一个自相关性能良好的GCL序列进行拆分组合和镜像对称变换,设计一种适用于空间光通信系统的训练序列,使得训练序列的前后两部分均具有周期性且整体又关于中心镜像对称,将其线性叠加到一个完整的OFDM符号上。接收端采用最大似然算法估计定时同步位置,可以有效地降低旁瓣的干扰,且大大降低了同步运算的计算复杂度。本方法时间同步正确率高,容易实现,提高了带宽效率和时间功率分配的灵活性。
-
公开(公告)号:CN103944586A
公开(公告)日:2014-07-23
申请号:CN201410142370.9
申请日:2014-04-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明涉及无线通信系统和卫星通信系统的信道编码技术领域,提供了一种基于矩阵行列删除的码率兼容QC-LDPC码的构造方法。所述方法包括:首先,基于GCDg8算法构造一个大围长的低码率QC-LDPC码作为母码;然后进行指数矩阵的逐次行列删除获取信息位长度不变的高码率子码,避免了高码率码字出现短环,因为行列删除即是在无短环的母码对应的Tanner图中删除相应的边,不仅不会产生短环,而且还可能增大围长;最后,采用隐蔽技术分别对子码进行处理,提高了码字的最小距离及性能。本方法采用结构化设计的码率兼容QC-LDPC码,与PEG算法构造的LDPC码相比,构造更简单,硬件实现复杂度不高,性能更优越。
-
公开(公告)号:CN119378606A
公开(公告)日:2025-01-28
申请号:CN202411388504.5
申请日:2024-10-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/0455 , G06N3/08 , G06Q50/00 , G06F17/16 , G06F17/11
Abstract: 本发明提供一种基于高阶Jaccard相似性和类深度自编码器的社区检测方法,该方法改进了传统Jaccard指标,利用改进后的Jaccard节点相似性指标来获取网络结构的深层次信息,并通过类深度自编码器对获取的深层次结构进行分解,提取出节点之间的隐藏关系,从而能够更加准确地进行社区检测。具体的方法为将编码器和解码器的目标函数集成为同一个目标函数,并且通过迭代更新来获取每个参数的更新规则,最后进行迭代训练,直到模型收敛。
-
公开(公告)号:CN118821003A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410792104.4
申请日:2024-06-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06Q30/0202
Abstract: 本发明提供一种基于链路预测的商业关系推测方法。该方法从节点相似性和节点重要性两方面计算隐藏链路存在的可能性,并结合自治域的地理位置、所处层次等相关信息来预测隐藏链路,旨在提升自治域级网络拓扑的完整性。在链路预测的基础上,结合AS节点和节点之间的边提取特征,并结合这些特征采用XGBoost分类器对自治域间的商业关系进行分类,以获取更加准确、完整的商业关系信息。
-
公开(公告)号:CN116915333A
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN202310849605.7
申请日:2023-07-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B10/61
Abstract: 本发明提供一种基于改进Adam优化器和SPGD波前畸变校正方法的相干FSOC系统,该系统通过基于改进Adam优化器和SPGD算法的无波前传感器AO校正单元对波前畸变进行补偿。利用远场相机实时检测光斑位置与参考光斑位置之间的误差,基于优化算法的波前控制器根据CCD获取的系统性能指标计算目标函数,驱动优化算法更新DM的控制电压,以循环迭代的方式实现畸变光束的闭环校正。通过无波前传感器AO系统进行畸变校正后,可以有效改善相干FSOC系统的性能。像差校正过程不需要使用波前传感器,结构简单,成本低,并且基于改进Adam优化器的SPGD算法采用并行计算的方式,减小了优化控制器计算量,提高了运算速度,进一步提高了无波前传感器自适应光学系统收敛速度和收敛极值。
-
-
-
-
-
-
-
-
-