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公开(公告)号：CN107017933A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710319663.3
申请日：2017-05-09
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: H04B7/086 , H04B7/0854 , H04B7/088 , H04L1/0656
Abstract: 本发明针对现有天线融合方案存在的问题，公开了一种融合智能天线的MIMO数据传输方法。不同于已有的利用智能天线技术的MIMO数据传输方法，本发明方法在接收端通过多径波达角估计和角度选择来控制每个智能天线的波束指向，以有效降低波束间的相关性，并在智能天线间距较小的情况下保证MIMO子信道的并行性，从而进一步提高了通信的可靠性和有效性。本发明同时还公开了一种实现上述方法的通信装置。通过发送端和接收端的配合，本发明的MIMO数据传输方法及装置充分发挥了智能天线的波束指向性优势，同时也保持了空间并行子信道的独立性，能够获得高的分集增益或复用增益，进一步了提高通信的可靠性和有效性。
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公开(公告)号：CN105959042A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610267956.7
申请日：2016-04-27
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: H04B7/024 , H04B7/0617 , H04B7/086
Abstract: 本发明提供一种基于可变步长的一比特反馈协作波束成形方法，充分利用可变步长对扰动幅值和校正因子大小进行调整，加快系统收敛速度。当协作节点间相位差较大时，保持扰动幅值；当相位差小于扰动幅值时，及时减小扰动幅值；当随机扰动成功时，校正因子加大校正力度，加快收敛速度；当随机扰动失效时，校正因子更新为上一时隙随机扰动的相反值，用于纠正扰动方向。本发明通过机动性控制扰动幅值和校正因子的步长，加快系统的收敛速度，使扰动的正确率更高。
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公开(公告)号：CN105764133A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610226613.6
申请日：2016-04-13
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: H04W56/0015 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种基于RSSI的抑制异常值的WSN节点定位方法，属于无线通信技术领域。本发明利用条件数改进最小二乘法抑制异常值的基于RSSI的WSN节点定位方法，首先利用RSSI获得未知节点与其邻居锚节点的距离；再由最小二乘法表示出估计矢量及其法矩阵；然后根据法矩阵的条件数判断估计矢量是否会出现异常值；若否，则可直接计算出估计矢量；若是，则通过增加或减少邻居锚节点的位置信息以降低估计矢量的法矩阵条件数,以抑制异常值出现。因而，针对用传统最小二乘法进行运算时存在的性能不稳定的缺陷，本发明具有定位精度高，定位性能稳定的特点。
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公开(公告)号：CN105554887A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510906203.1
申请日：2015-12-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于TDMA的无线MESH网络分布式资源分配的方法，该方法利用邻居节点之间的信息交互获取两跳范围内各个节点的时隙申请情况，在时隙申请过程中加入节点负载参数解决了各个节点发送数据的需求差异问题，在时隙分配过程中采用优化的优先级列表给各个节点的分配时隙，使得各个节点分配的时隙在一个时帧中近似均匀分布，在数据传输过程中根据各条数据流的路径选择节点发送时隙顺序，使得数据流的时隙顺序与路径上的节点顺序一致，进一步降低了时延和提高了时隙复用度。本发明实现了分布式无线MESH网络信道资源的无冲突分配，降低了通信时延，提高了信道的利用率和网络的吞吐量，适用于分布式无线MESH网络。
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公开(公告)号：CN116863416A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310840004.X
申请日：2023-07-10
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/246 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于道路视频流车辆监控的轻量化多目标检测与跟踪方法，用于道路视频流车辆监控，属于计算机视觉领域。该轻量化多目标检测与跟踪算法模型中，使用了轻量级骨干网络降低模型的复杂度以及参数量。为了弥补轻量化骨干网络带来的精度下降，本发明引入自适应激活函数对C3模块进行改进，设计出了Meta‑C3模块。此外，本发明引入Adaface损失作用于特征提取分支来增强网络对于不同车辆目标的分辨能力，进一步提升了网络的性能。本发明针对道路视频监控场景中目标易于识别的特点，设计出轻量化的多目标检测与跟踪算法，降低了传统算法对于设备算力的要求，实现了算法的边缘节点的部署，具有良好的实际应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112819212B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202110087151.5
申请日：2021-01-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/26
Abstract: 该发明公开了一种基于等效路阻分析和考虑消防栓动态可用性的路径规划方法，属于路径规划技术领域。本发明提出了体现道路通行情况的道路通行状态系数，由此得到当量长度，结合预估的通行速度得到各路段合理的预估通行时间作为通行代价，既充分考虑了影响通行状况因素，也具有一定的可扩展性。本发明使用启发式路径搜索方法，结合退火法思想得到消防车辆的推荐路径。提高了在消防救援场景下，合理获取消防资源点的路径规划效率和准确性，更加符合发生火情时，消防车队进行救援的实情。
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公开(公告)号：CN113708891A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110921684.9
申请日：2021-08-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种采用深度学习CS译码器的通信系统，属于无线通信领域。该系统将传统系统中的硬判决器和译码器的位置调换，通过训练好的MLP神经网络作为CS译码器，再对译码器的输出比特进行硬判决，本发明MLP译码器与传统的码表查找法译码相比，带来了大约2dB的性能增益，并且能够实现接近最大后验概率(MAP)解码的低错误率。此外，本发明的设计步骤也同样适用于其他码字长度的CS码，例如8B10B，这在可见光通信中显示出极大地应用潜力。
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公开(公告)号：CN107171757B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201710361399.X
申请日：2017-05-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B17/391 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了融合智能天线的MIMO无线信道建模方法，属于无线通信技术领域。本发明首先构建发送端天线相关矩阵、接收端波束相关矩阵，将两者的Kronecker积作为整体相关矩阵；将整体相关矩阵的Cholesky分解得到的矩阵作为空间相关成形矩阵；接着生成空间独立MIMO的信道衰落系数，根据信道的功率延时分布，为不同时延路径分配功率，再由MIMO信道的时频衰落特性和空间相关成形矩阵计算所有时延路径的信道系数矩阵，最后按照频率选择性信道的抽头延迟线结构，由所有时延路径的信道系数矩阵和路径延时建立融合智能天线的MIMO无线信道矩阵。本发明的实施，能够很好的逼近实际的MIMO－智能天线融合系统的传播信道。
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公开(公告)号：CN111586785A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010288234.6
申请日：2020-04-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种跨介质异构无人集群系统分簇路由方法，属于异构无人集群系统组网领域。本发明对空海环境下的UAV、USV、UUV集群节点进行轮次分簇，其中USV节点具备声波与无线电双信道特性。在每个分簇周期内，USV节点将进行优先分簇，经过簇头竞争，簇成员确定，选出簇头节点、网关节点与簇成员节点。UAV节点与UUV节点分别等待相应的时间，在USV节点完成分簇收敛后，根据USV节点簇头位置分布，完成各自集群的簇头、簇成员、网关节点的选举。分簇完成后，根据簇内协议与簇间协议，充分利用USV节点双信道特性，形成有效的跨介质通信链路。通过本发明所述的分簇路由方法，能够实现空海环境下跨介质异构无人集群系统的有效组网，延长网络的生存时间，提高节点间的远距离传输速率。
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公开(公告)号：CN108631839B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201810177926.6
申请日：2018-03-05
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L25/03 , H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种基于天线选择和干扰对齐的异构蜂窝网络干扰抑制方法,本发明属于移动无线通信技术领域，特别涉及在异构蜂窝网中基于天线选择与干扰对齐联合优化的下行干扰抑制方法。一方面通过天线选择与干扰对齐联合优化得到的系统容量比将这两步分开进行得到的系统容量有明显提升。另一方面通过贪心算法而非遍历所有可能天线组合，在宏蜂窝基站天线数目M取值较大时能大大降低算法的执行时间。同时在干扰对齐的时候选择了最优的预编码矩阵，进一步使系统容量得到提升。
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