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公开(公告)号：CN120017194A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510104577.5
申请日：2025-01-23
Applicant: 同济大学
IPC: H04B17/391 , G06F30/13 , G06F30/27 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种基于射线追踪与集成的隧道环境信道建模方法，该方法使用射线追踪方法建立隧道环境下多种通信配置的信道特征参数数据集，使用基于MLP与XGBoost结合的集成学习方法，MLP预训练对于信道环境参数进行特征提取，XGBoost利用这些特征进行更精准的预测，以此实现隧道环境下的高精度信道快速模型。本发明可以提供一个智能信道模型，在拥有较快模型速度的前提下，同时具备较高精度。本发明为隧道通信系统设计提供基础，帮助优化网络架构和参数设置，确保通信质量和可靠性。
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公开(公告)号：CN117172811A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311244238.4
申请日：2023-09-25
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q30/02 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种基于神经网络集成的废旧家电产品价值评估方法，基于全国重点城市拆解厂调研废旧空调回收数据，将其预处理后划分为训练集与测试集，以BP神经网络模型作为基学习器，利用bagging算法对基学习器进行集成，通过调整参数，构建最优的BP_bagging神经网络价值评估模型。该方法包括以下步骤：(1)对采集到的数据进行清洗、去重、填充缺失值等预处理，以保证数据的质量和可靠性，并提取二手家电价值相关的特征进行编码。(2)将数据集划分为训练集与测试集，构建BP神经网络模型，并基于训练数据集进行训练，通过调整参数以实现最优的模型性能。(3)利用bagging算法构建BP_bagging模型，基于训练数据集进行训练，并进行参数调整以实现最优的模型性能。
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公开(公告)号：CN116840778A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310763032.6
申请日：2023-06-26
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种面向列车的UWB定位遮挡校正方法，包括步骤：(1)推导系数矩阵对定位精度的影响，基于误差缩放因子最小化布置基站；(2)推导遮挡情况下的定位方程，迭代求解各路径遮挡产生的误差，针对各路径误差求解方程均无解的情况，求解误差四面体体积；(3)依据基站布置的缩放因子调整测距校正，结合两种方法的定位校正坐标，基于MRC计算标签坐标最优解。该方法步骤(1)在固定场景中最大程度的降低了最小二乘法带来的误差，并为步骤(3)校正提供数据支持；步骤(2)结合了误差估计及误差四面体体积计算，具有普适性，克服了误差方程无解的情况；步骤(3)利用最大比合并原则，基于合并后信噪比最大化进行定位校正，在较低计算复杂度下实现了较高的定位准确率。
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公开(公告)号：CN116503118A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310349535.9
申请日：2023-04-03
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q30/0283 , G06F18/23 , G06N5/048 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明涉及废旧家电回收技术领域，提出了一种基于分类选择强化预测模型的废旧家电价值评估系统，包含数据预处理模块、模型训练模块和价值预估输出模块。本发明采用分类选择强化预测模型，能够对废旧家电的价值进行更准确的评估和预测；本发明采用人工智能技术，实现了对废旧家电的自动化处理；本发明综合考虑废旧家电的回收成本、功能状况、使用时间等因素，对废旧家电的价值进行评估和预测；本发明可以应用于各种类型的废旧家电，还可以应用于其他领域的价值评估和预测，如二手车等领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116432877A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310268247.0
申请日：2023-03-17
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/047 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于改进遗传算法的家电回收车辆路径规划方法。首先，将家电回收车辆路径规划问题建模成为以最小化运输成本为优化目标的数学模型；然后，利用基于高斯矩阵变异算子的改进遗传算法进行求解。该算法利用原始站点数据信息中隐含的站点位序分布特性建立高斯概率矩阵，之后生成初始种群，计算个体适应度，进行选择、交叉和变异操作，不断进行迭代优化，直到满足停止条件。在变异操作中，将高斯矩阵变异算子作用于个体基因突变，在保证种群基因多样性的同时，引导种群向高适应度方向进化。本发明在保证较高求解精度的同时，有效提升了算法运行速度，降低了算法运行耗时。
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公开(公告)号：CN115022978A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210544406.0
申请日：2022-05-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应分组与强化学习的无线网络上行链路调度方法，包括：S1、无线接入点获取所有资源单元对应的客户端，根据自适应分组算法计算得到分组信息并通过协商机制发送给所有的客户端，形成多个分组；S2、无线接入点在BSR请求阶段获取每个分组的BSR信息；S3、无线接入点根据接收到的BSR信息，利用上行链路调度算法进行RU资源调度，得到RU分配结果；S4、无线接入点在数据传输阶段通过触发帧向每个分组发送RU分配结果，每个分组在对应的资源单元上进行数据传输，判断是否所有分组的数据都完成传输，若否将转至步骤S2。与现有技术相比，本发明具有更强的鲁棒性、保证系统的优先级和公平性、提升系统的总体性能等优点。
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公开(公告)号：CN114916087A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210443131.1
申请日：2022-04-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明属于VANET动态频谱接入领域，提出了一种VANET系统中基于印度自助餐过程的动态频谱接入方法，包括以下步骤：S1：基于印度自助餐过程，根据单位时间内VANET路段末端无线节点收集的ACK/NACK消息，获取下一时刻信道被选概率并生成信道可用性列表；S2：根据VANET系统上行链路的传输速率最大化和冲突概率最小化的需求，定义目标优化函数；S3：基于深度Q网络，构建多智能体模型，对S2中的优化问题进行建模；S4：采用分布式和在线学习的方式完成动态频谱接入策略的更新和执行。本发明提出的方法相较于其它方法，能获得更低的冲突概率和更高的传输速率。
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公开(公告)号：CN113872662A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202110942876.8
申请日：2021-08-17
Applicant: 同济大学
IPC: H04B7/185
Abstract: 一种基于固定翼无人机中继网络的能量效率最大化适配方法，方法采用联合优化中继信号发射功率和无人机飞行半径实现能量效率最大化，包括以下步骤：S1：构建了基站‑无人机‑地面用户信道模型和无人机能量消耗模型，并说明模型中通信吞吐量的计算公式和无人机功率消耗公式；S2：提出了表示能量效率最大化的目标函数，并将引入中继前后的能量效率差值作为优化目标；S3：将提出的目标函数的求解分为两步迭代过程，交替更新中继信号发射功率和无人机飞行半径以实现能量效率最大化。本发明提出了一个无人机中继新的应用场景，将引入中继前后的能量效率差值作为中继系统新的衡量指标，为用户选择通信链路和无人机中继参数调整提供了参考。
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公开(公告)号：CN113347323A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110600750.2
申请日：2021-05-31
Applicant: 同济大学
IPC: H04N5/21 , H04N19/117 , H04N19/625
Abstract: 本发明中提出了一种基于像素自相关性的KMV‑Cast伪模拟视频传输去噪方法，其特征在于，该方法包括：步骤1，对高度相似的像素块，利用云端相关信息进行图像重建；对低相似度的像素块，进行图像传输、接收、重建、处理；步骤2，对传输的像素块，进行自适应选择性添加维纳滤波；同时配合选择性滤波，基于信噪比最大化，对参数优化更新。通过上述过程，重建的图像块可以进行功率的合理化分配，使得重要的像素块传输所分配的功率更高，最大程度提高了图像质量；同时，重建的像素块可以基于重建图像信噪比最大化，自适应性选择添加维纳滤波，最大程度提高了像素块质量。
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