具有更高估计精度的超奈奎斯特系统GMD预编码方法

    公开(公告)号:CN116633735A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310758675.1

    申请日:2023-06-26

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开具有更高估计精度的超奈奎斯特系统GMD预编码方法,包括,获取发送符号块及码间干扰矩阵;对所述码间干扰矩阵进行GMD分解,生成酉矩阵及上三角矩阵;通过上三角矩阵对发送符号块进行GMD预编码;对预编码后的发送符号块添加循环前缀和循环后缀并进行基带成形及发射;接收发射的符号块,并对接收的符号块依次进行匹配滤波、下采样及去除循环前缀和循环后缀;通过酉矩阵对去除循环前缀和循环后缀的符号块进行GMD解码,生成估计符号块。通过上述技术方案,本发明能够提高超奈奎斯特系统的符号估计精度,改善其误比特率性能。

    一种基于预训练模型的视觉神经网络模型剪枝方法

    公开(公告)号:CN119990230A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202411880174.1

    申请日:2024-12-19

    Abstract: 本发明提供了一种基于预训练模型的视觉神经网络模型剪枝方法,涉及视觉神经网络ViT模型剪枝技术领域,该方法首先加载预训练模型,并初始化一个与模型权重矩阵W相同大小的辅助矩阵w',用于记录每个参数在训练过程中的重要性。在训练过程中,利用数据集和soft target标签更新w'矩阵,反映每个参数对模型输出分类任务的贡献。通过统计用户数据中的分类频率,找出用户最常用的分类类型,并根据此信息筛选出不重要的参数进行剪枝。最后,使用剩余的w'矩阵对模型进行微调,确保剪枝后的模型精度不低于预设要求。本发明能够自适应调整剪枝策略,适用于移动设备或计算资源受限的设备,提高了模型的计算效率和个性化适配能力。

    一种鲁棒且高精度的超奈奎斯特系统打包率估计方法

    公开(公告)号:CN118300936B

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202410393793.1

    申请日:2024-04-02

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了一种鲁棒且高精度的超奈奎斯特系统打包率估计方法,包括:获取传输导频块,根据传输导频块构建传输帧;基于超奈奎斯特系统对传输帧进行仿真传输,设置若干个下采样因子,将所述若干个下采样因子分别输入下采样符号生成模型,得到下采样符号,并基于从下采样符号提取的下采样后的导频块及传输导频块,通过差分广义后验累加算法生成若干个下采样因子对应的判决值;提取数值最大的判决值对应的下采样因子,根据所述提取的下采样因子,得到超奈奎斯特系统的打包率。通过上述技术方案,本发明可以抵抗高频偏和相噪,获取随机打包率的表现较好,提高超奈奎斯特系统的打包率估计精度。

    一种基于数据增强的ViT模型的轻量化方法

    公开(公告)号:CN118071762A

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202410346276.9

    申请日:2024-03-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据增强的ViT模型的轻量化方法,包括S1、通过预先分割模块,将图像分割为X部分;S2、对分割好的X部分图像嵌入位置信息;S3、将嵌入位置信息后X部分图像,分别输入核心Transformer编码层模块进行信息分析,获取X部分图像的输出为类别Token;S4、将X部分的类别Token进行处理,之后把处理后的类别Token输入到分类器分类出识别结果。本发明设置预先分割模块,对图像分割,从局部信息获取角度考虑,减少原ViT模型过度关注全局注意力,更加侧重局部注意力以及减少模型的计算复杂度,实现对原ViT模型轻量化,改进了原ViT模型的不足,提升了ViT模型的泛化能力。

    无需前缀和后缀的超奈奎斯特系统GTMH预编码方法

    公开(公告)号:CN116708096A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310758562.1

    申请日:2023-06-26

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了无需前缀和后缀的超奈奎斯特系统GTMH预编码方法,包括,包括:获取发送符号块;根据发送符号块,获取码间干扰矩阵;根据码间干扰矩阵,获取傅里叶变换矩阵和对角矩阵;根据变换矩阵及对角矩阵,对发送符号块进行GTMH预编码;将超奈奎斯特系统发射机基带成形的线性卷机替换为循环卷积,对预编码后的发送符号块进行基带成形并发射;将超奈奎斯特系统接收机匹配滤波的线性卷积替换为循环卷积,对接收到的符号块进行进行匹配滤波;对匹配滤波后的符号块进行GTMH解码,得到估计符号块。通过上述技术方案,本发明降低超奈奎斯特系统接收机复杂度,提高超奈奎斯特系统的符号估计精度,改善其误比特率性能。

    一种无需循环前缀的超奈奎斯特系统频域均衡方法

    公开(公告)号:CN116668246A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310758610.7

    申请日:2023-06-26

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了一种无需循环前缀的超奈奎斯特系统频域均衡方法,本发明属于通信技术领域,包括:计算超奈奎斯特系统的码间干扰因子;获得超奈奎斯特系统的码间干扰矩阵;计算傅里叶变换矩阵,并对码间干扰矩阵进行奇异值分解,获得码间干扰矩阵的对角矩阵;在超奈奎斯特系统发射机划分发送符号块;利用预编码矩阵对发送符号块进行预编码;将超奈奎斯特系统基带成形滤波器中的线性卷积替换为循环卷积,进行超奈奎斯特成形;将超奈奎斯特系统匹配滤波器中的线性卷积替换为循环卷积,进行匹配滤波;对接收符号块进行频域均衡,获得符号估计结果。本发明提高了超奈奎斯特系统的符号估计精度,降低了实现复杂度,可用于超奈奎斯特系统的传输方案设计。

    一种车用计数器
    38.
    实用新型

    公开(公告)号:CN202472725U

    公开(公告)日:2012-10-03

    申请号:CN201220103982.3

    申请日:2012-03-12

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 一种车用计数器,包括踏板计数系统、计数处理系统、显示系统和车门联动检测系统,所述踏板计数系统连接所述计数处理系统的信号输入端,所述计数处理系统的信号输出端连接所述显示系统,所述车门联动检测系统连接所述踏板计数系统、计数处理系统和显示系统。本实用新型结构简单,操作方便,降低了售票人员清点人数时的劳动量,同时也提高了人数统计的准确性。

    智能监测引导停车位
    39.
    实用新型

    公开(公告)号:CN209641084U

    公开(公告)日:2019-11-15

    申请号:CN201920333428.6

    申请日:2019-03-16

    Applicant: 安徽大学

    Inventor: 李强 周欣

    Abstract: 本实用新型公开了智能监测引导停车位,包括载车底座,所述载车底座一端外壁通过螺栓固定连接有固定板,且固定板远离载车底座的一端外壁通过螺栓固定连接有连接板,所述载车底座外壁等距离开有两个凹槽,且两个凹槽内壁均通过螺栓固定连接有防溜坡机构,所述防溜坡机构包括外壳、固定座、连接轴、六至八个固定柱、连接杆和控制电机。本实用新型通过安装防流坡机构,能够有效的保证汽车在熄火后,不会发生溜车情况,安全可靠,结构简单,通过安装红外发射器和红外接收器以及指示灯,一方面能够有效的监测停车位是否是空的,另一方面通过指示灯来告诉驾驶员哪里有空车位,节省寻找车位的时间,便捷可靠。

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