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公开(公告)号：CN114925780B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202210679183.9
申请日：2022-06-16
Applicant: 福州大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于FPGA的轻量级CNN分类器的优化提速方法，包括以下步骤：1）在PC端上利用搭建好的轻量级CNN网络，通过用于图像分类的数据集进行训练，获得多次训练分类效果最好的网络模型；同时在FPGA硬件端对PC端导出的模型架构进行设计；2）对训练好的网络模型进行量化感知训练，将32位浮点数模型参数保存为8位定点整数，同时在FPGA硬件端对轻量级CNN网络完整的架构实现；3）将量化感知训练后的权重，根据设计好的并行度按照硬件需要的读写顺序写成coe文件格式，导入到FPGA的片内存储中，轻量级CNN分类器即可读取输入图片数据实现分类推理。该方法有利于提高分类器的实时性。
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公开(公告)号：CN117760483A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311229039.6
申请日：2023-09-22
Applicant: 福州大学
IPC: G01D21/02 , G06V10/80 , G06V10/141 , G06V10/147 , G06V10/94 , G06V10/88 , G01B11/00
Abstract: 本发明涉及一种基于多传感信息融合的高铁弓网状态智能检测系统及方法，该系统包括采集模块、核化相关滤波器、FPGA数据智能处理模块、控制中心、传感器模块和数据存储模块；采集模块用于采集悬链线和受电弓交叉口的图像；核化相关滤波器用于过滤掉图像中的非目标值；传感器模块包括接触力传感器、加速度传感器和角位移导高传感器；FPGA数据智能处理模块用于结合传感器模块检测到的受电弓与悬链线的动态参数对图像进行处理分析，分析出受电弓与悬链线的当前状态并发送给控制中心；控制中心用于对分析后的数据进行显示。该系统及方法有利于提高高铁弓网状态检测的精度。
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公开(公告)号：CN113780543B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202111052881.8
申请日：2021-09-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种神经网络PID闭环控制的FPGA实现方法。包括：在一个训练周期内将运动状态量作为输入，再经过输出层、隐含层及输出层的乘加器和激活函数；而后经过增量式PID算法计算得到PWM波输入控制对象中；判断期望输出和实际输出是否相等，若不满足期望则根据梯度下降原理修正各层神经元的权值；通过PWM波调节占空比控制直流电机的转速，通过四倍频计数测得一段时间内的脉冲总个数，再经过数学换算计算得到实际转速；通过多次学习训练使系统的控制参数能根据环境实时变化以达到控制效果最优。本发明能够找到最优的控制策略，在复杂环境下具有自动调节控制参数以到达自适应
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公开(公告)号：CN116233887A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211618588.8
申请日：2022-12-15
Applicant: 广东省电信规划设计院有限公司 , 福州大学
IPC: H04W24/02 , G06N5/04 , H04W16/14 , H04W88/04 , H04B17/336
Abstract: 本发明公开了基于博弈论的能量采集认知无线电D2D辅助中继方法及装置，该方法包括：确定基站对应的小区内的目标用户集合中的多个目标用户的信噪比，并根据目标用户的信噪比将目标用户集合中的多个目标用户划分为蜂窝用户和边缘用户。根据预设联盟组成策略，将蜂窝用户和边缘用户组成多个预组成联盟。判断各预组成联盟是否存在非超级联盟，当判断出各预组成联盟存在非超级联盟时，获取非超级联盟对应的联盟效用值，将最大的联盟效用值所对应的非超级联盟作为目标组成联盟，并根据目标组成联盟确定蜂窝用户与边缘用户之间的中继关系。可见，本发明提出一种联盟组成策略，能够实现动态的频谱共享，提高通信频谱利用率，进而能够提高通信效率。
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公开(公告)号：CN108494530B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201810482430.X
申请日：2018-05-18
Applicant: 福州大学
IPC: H04L1/00 , H04B1/40 , H04W56/00 , H04B7/0456
Abstract: 本发明涉及一种基于LTE信号的软件无线电数据传输系统以及传输方法，将信道分为同步信道、控制信道、数据信道三种不同的物理信道，并包括发射机和接收机两部分，发射机和接收机均由模拟射频电路、数字基带电路、数字控制电路三部分组成，其中发射机负责数据的发射而接收机负责数据的接收，两者都可以通过软件灵活地配置其编解码方案、参数配置方案、信道估计和检测算法配置方案等。本发明同时设计了一个混合预分配和随机接入特点的混合式接入协议HE‑TDMA。本发明所提供的方法和系统，能够实现对基于LTE信号构建的通信系统进行灵活地配置和使用，并同时增强其应用场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116095692A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211340206.X
申请日：2022-10-29
Applicant: 福州大学
IPC: H04W16/14 , H04W72/044
Abstract: 本发明提出基于非合作博弈的能量采集认知无线网络的功率分配方法，包括以下步骤；步骤S1：在一个时隙T的τT时间段内，主用户发射机PT通过天线向主用户接收机PR传输数据，每个次用户接收机SU配备用于能量采集的全向天线来采集PU射频信号中的能量；步骤S2：在一个时隙T的(1‑τ)T时间段的数据传输过程内，设定一个确定的最小的信噪比阈值和PU的干扰功率阈值I；步骤S3：在一个时隙T的(1‑τ)T时间段内，SUi(i＝1,2...,n)通过非合作博弈的方式进行功率分配；步骤S4：在一个时隙T的(1‑τ)T时间段内，求解SUi(i＝1,2...,n)的效用函数，最终达到纳什均衡，最大化次用户的吞吐量及主用户、次用户的收益；本发明通过找到能量采集认知无线电网络中的最优功率分配策略，在满足所有约束条件的情况下提升次用户的吞吐量和收益。
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公开(公告)号：CN115712497A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211278767.1
申请日：2022-10-19
Applicant: 福州大学
IPC: G06F9/50 , G16Y30/00 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的能量采集认知物联网资源分配方法，包括：搭建能量采集认知物联网系统模型，并推导出资源分配的数学模型；搭建强化学习模型，将次发射机到次接收机、协作干扰器到窃听节点这两条链路的2m条子信道以及一个能量采集时间分配网络共建模为2m+1个强化学习智能体，能量采集认知物联网中的其他部分为强化学习环境，智能体与环境不断进行交互；构建基于深度强化学习的能量采集认知物联网资源分配模型，并对其进行训练；通过训练好的资源分配模型对认知物联网进行联合能量采集时间和传输功率的最优分配。该方法有利于对能量采集认知物联网资源进行最优分配。
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公开(公告)号：CN111914808B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202010834453.X
申请日：2020-08-19
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于FPGA实现的手势识别系统及其识别方法，包括CMOS摄像头数据采集模块、FPGA数据处理模块、DDR3存储模块以及VGA显示模块。CMOS摄像头与FPGA相连，在FPGA芯片内部完成对摄像头的驱动。摄像头采集的视频数据进入FPGA芯片内后，在数据读写控制模块的作用下缓存到DDR3存储模块，同时在数据读写控制模块的作用下被读出。文字驱动与视频叠加模块根据静态手势和动态手势的识别结果实时的将识别内容以文字的形式与手势图像叠加后送到VGA显示模块显示。与现有技术相比，本发明有效解决了在光照不足且含有类肤色干扰等复杂环境下，手势识别不稳定的问题以及手势识别的实时性问题。
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公开(公告)号：CN113766623A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110841245.7
申请日：2021-07-23
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于改进人工蜂群的认知无线电功率分配方法，包括以下步骤：步骤S1：在一个时隙T内，认知用户根据主用户携带的数据包的大小选择合作中继通信的主用户，计算出认知用户传输自身数据的吞吐量；步骤S2：获得合作通信中认知用户的吞吐量后，通过联合时间分配因子和认知用户传输功率构建的目标函数；步骤S3：初始化改进的人工蜂群算法，计算目标函数的适应度值；得到认知用户吞吐量最大化的传输功率。其利用改进人工蜂群算法对认知用户进行功率分配，通过该方法可以提高频谱利用率。利用本发明的方法能够找到最优时间和最优功率分配策略，在满足所有约束条件的情况下使数据速率或者吞吐量最大化。
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公开(公告)号：CN110034837B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910297565.3
申请日：2019-04-15
Applicant: 福州大学
IPC: H04B17/382 , H04L12/24 , H04W16/14
Abstract: 本发明涉及一种基于CR的SG通信模型的最优联合传感时间和功率分配方法，包括，步骤S1:构建基于认知无线电的智能电网模型；步骤S2:设定虚警概率和最小目标速率，并计算得到许可频段功率、未许可频段和样本总数最优值；步骤S3：计算出每个天线的检验统计量；步骤S4:计算得到每个天线对应的最佳权重，得到总检验统计量；步骤S5:计算出阈值，然后将阈值和总检验统计量进行比较确定PU是否存在，如果总检验统计量大于阈值，则主用户存在的，表示智能电网用户不能访问和使用未许可频段,否则智能电网用户可以访问和使用未许可频段。本发明解决了在基于认知无线电下，如何使用优化需求相应管理和粒子群优化算法技术使中断概率最小化的问题。
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