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公开(公告)号：CN119884868A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411950437.1
申请日：2024-12-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/241 , G01R31/12 , G01R15/18 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供了一种基于VMD分解与卷积神经网络的光伏系统直流故障电弧检测方法。针对光伏发电系统并网过程中直流故障电弧的检测难题，提出了一种结合信号处理与深度学习的高效检测方法。首先，通过电流互感器采集光伏系统下的直流串联电弧信号，并对信号进行VMD分解。利用散布熵值选取最优模态分量，有效减少环境噪声和逆变器功率调节(MPPT)带来的干扰。然后，根据最优模态分量进行信号重构以增强信号有效性，并通过短时傅里叶变换(STFT)生成时频图，为卷积神经网络提供输入数据。最后，卷积神经网络自动提取信号的时频特征，例如频率突变、瞬态波动等，完成直流故障电弧的高精度检测与分类。该方法显著提高了光伏系统中直流故障电弧的检测准确率，同时有效降低了环境噪声和逆变器功率调节的干扰，具有较强的鲁棒性和高灵敏度。实验结果表明，该方法的故障电弧识别准确率可达到99％，大幅提升了光伏系统的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN119808856A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411891716.5
申请日：2024-12-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的共享DSP卷积神经网络加速器实现方法，属于FPGA硬件加速领域，包括卷积神经网络训练和量化、数据重排和基于FPGA的共享DSP卷积神经网络加速器设计。其主要思路为：利用数据量化和数据重排减少存储资源和寻址资源的使用；采用深度可动态配置的行缓冲设计，根据不同卷积层的数据流特性和计算需求，动态调整行缓冲的深度，从而避免了传统固定深度缓冲设计中可能出现的存储资源过度分配或不足的问题；采用共享DSP设计，利用单个DSP实现两个有符号整型8位(INT8)乘法，减少乘法资源使用，提高计算效率。
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公开(公告)号：CN119397476A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411509146.9
申请日：2024-10-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/2411 , G06F18/10 , G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于多维特征融合的无人机探测与识别方法，属于无人机探测技术领域，包括信号接收模块、信号处理模块，适用于无人机探测与分类识别领域，其主要思路为：通过软件无线电子板连接2.4～2.485GHz全向天线采集无线信号；对接收的信号进行预处理，通过对比接收信号的方差是否大于自适应三角阈值法所求解的去噪阈值实现无人机的探测并确认无人机通信信号段；提取信号段的梅尔倒谱系数与轴向积分双谱特征，通过典型相关分析处理获得的融合特征作为指纹特征，最后使用分类识别算法对无人机进行分类识别。
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公开(公告)号：CN119323241A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411436144.1
申请日：2024-10-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/063 , G06N3/08 , G06F7/523
Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的Winograd算法卷积加速器，包括以下步骤：量化卷积神经网络模型；将输入特征图分割成等大小的小块，每小块的尺寸大小由卷积神经网络模型的卷积核尺寸大小决定；利用Winograd算法减少的乘法器，尽可能多的并行执行卷积，使Winograd算法卷积加速器在单位时间内实现更高的计算吞吐量。本发明为Winograd算法卷积加速器设计了最大程度上的并行分块策略，利用相同的乘法器实现更高的计算效率。
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公开(公告)号：CN115061146B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202210754722.0
申请日：2022-06-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S17/08 , G01S7/4861 , G01S7/4913
Abstract: 本发明提出了一种基于激光雷达辅助的光量子快速测距系统，包含机械旋转式三维多线激光雷达和纠缠光量子测距平台。首先，将激光雷达设备固定安装在量子测距平台上，启动激光雷达获取目标点云数据，筛选出反射强度值较大的点集，并滤去异常值；其次，通过激光雷达与量子测距平台的角度关系，由激光雷达下数据点的垂直角计算出在量子测距平台下对应的垂直角，调节反射镜利用量子测距平台对准目标点，由符合计数和二阶关联函数计算得到目标测距点的距离值；最后，对同一目标下得到的量子测距结果取平均值，得到关于该目标的量子测距结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118763397A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411018278.1
申请日：2024-07-29
Applicant: 重庆邮电大学 , 电子科技大学重庆微电子产业技术研究院
Abstract: 本发明提供一种直边连接的平面螺旋天线、1×4天线及4×4天线阵列，包括：设置在第一介质基板上的平面螺旋天线和第一接地导电壁；所述平面螺旋天线包括：在第一介质基板上从左到右依次设置的SIW馈电端口、GCPW过渡结构和螺旋线；所述SIW馈电端口和螺旋线通过GCPW过渡结构进行连接；所述第一接地导电壁呈#imgabs0#型包括：第一竖墙、以及前后两个第一横墙，所述第一竖墙的前后两端分别与两个第一横墙的左端连接；所述螺旋线设置在前后两个第一横墙之间；其中，沿第一接地导电壁的内缘设置有由第一金属化通孔构成的第一垂直导电壁，本发明提出的馈电方式减少接头所引入的损耗，结构效果较好，且尺寸更小。
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公开(公告)号：CN114859624B
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202210459345.8
申请日：2022-04-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G02F1/35 , G02F1/355 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , H04B10/70
Abstract: 本发明提出了一种基于双流特征融合网络(Two‑Stream Feature Fusion ConvolutionalNetwork,TSFFCNet)的纠缠光量子图像目标识别方法。首先，将氩原子激光器产生的连续泵浦光照射至周期极化磷酸氧钛钾(Periodically Poled KTP,PPKTP)晶体，进行共线的Ⅱ型自发参量下转换过程，产生具有纠缠特性的闲置光和信号光；其次，闲置光和信号光通过偏振分束器被分离在两条光路上传输，信号光束经过成像透镜照射在待成像目标上后被单光子探测器收集，闲置光束经数字微镜装置(Digital Micromirror Device,DMD)扫描后被另一单光子探测器收集；再次，两条光路探测器收集到的光子通过光纤送入符合计数器进行测量得到量子图像；然后，建立双流特征融合网络，将量子图像输入到网络中进行训练；最后，根据深度学习网络提取的特征进行目标识别。
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公开(公告)号：CN118557173A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410678353.0
申请日：2024-05-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于Hilbert‑Huang变换时频分析的呼吸频率检测方法。首先，选择对环境感知敏感度较强的WiFi链路构建信道状态信息(Channel State Information,CSI)比值模型。其次，将滤波后的CSI比值时间序列进行投影，结合幅度和相位信息生成不同呼吸模式信号的候选集。再次，对选出来的呼吸模式进行信号变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和Hilbert‑Huang变换时频分析，进而去除非人体呼吸频率分量。在此基础上，进行重构，并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)融合重构的信号。最后，通过假峰检测算法计算呼吸频率。本发明设计的呼吸频率检测算法，在去除时变相位偏移及高频噪声、选择最优子载波的同时，不仅扩大了传感范围、消除了“盲点”，还提高了呼吸频率检测精度，为非接触呼吸频率检测提供了更为精确的检测方法。
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公开(公告)号：CN114814876B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202210455521.0
申请日：2022-04-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于测距辅助的低开销纠缠光量子目标成像方法，通过两次符合计数操作实现高速目标成像。首先，利用透镜组合和波片组合对激光器产生的泵浦光进行调制，提高周期极化磷酸氧钛钾(Periodically Poled KTP，PPKTP)晶体自发参量下转换的效率；然后，通过控制数字微镜器件(Digital Micromirror Device,DMD)选取局部测距像素区域，构造关于桶探测器和面探测器收集的光子的时间脉冲差值序列；其次，利用该时间脉冲差值序列完成局部符合计数以得到信号光路和参考光路的时间差；再次，通过控制DMD选取全局成像像素区域，对桶探测器得到的时间脉冲序列进行修正，并利用修正后的时间脉冲序列完成全局符合计数；最后，将符合计数值与灰度值进行映射，得到目标的量子灰度成像结果。
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公开(公告)号：CN118152912A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410286822.4
申请日：2024-03-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/2431 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/0895 , G06F18/25 , G06N3/0495 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化卷积神经网络的毫米波雷达人体动作识别方法；首先使用毫米波雷达采集不同人体动作的回波信号，进行回波信号预处理得到距离‑时间特征矩阵，然后使用基于短时傅里叶变换的时频分析方法求得不同人体动作的时间多普勒谱图；针对数据集中数据量较少问题，设计了改进的DCGAN网络实现谱图的数据增强，提高网络的泛化能力；针对现有分类网络复杂度高不利于部署，特征提取不充分等问题，设计了融合多尺度特征提取模块以及坐标注意力机制的改进MobileNet‑V2网络；最后将数据集输入改进的网络中进行模型的训练、测试与优化。实验结果表明，本文提出方法在满足轻量化的同时实现了高精度的人体动作识别。
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