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公开(公告)号：CN108924935A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810739496.2
申请日：2018-07-06
Applicant: 西北工业大学
CPC classification number: H04W72/0473 , H04W72/0493
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习算法的功率域NOMA中的功率分配方法，将Actor-Critic算法中的Critic部分进行值函数更新，然后将即时奖励和时间差分误差反馈给Actor-Critic算法中的Actor部分进行策略更新；通过不断的迭代，最终使得状态动作值函数和策略趋于最佳值函数和最佳策略，此时系统的能量效率是最优的，解决了现有中功率分配方法复杂度较高，且在优化系统的性能方面不能达到很好效果的问题。
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公开(公告)号：CN108880730A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810542279.4
申请日：2018-05-30
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于干扰阈值的多用户超密集异构小区动态分簇方法，计算一个宏小区内所有小小区两两之间的平均干扰强度，设定一个干扰阈值，将干扰强度超过所述干扰阈值的小小区归为一个簇；其中，通过计算一个小小区中每个用户接收到另一个小小区中多天线基站的发射线号强度的平均值来作为两个小小区A、B之间的平均信道干扰强度；干扰阈值设定的大小用无线回程的开销大小以及小小区之间的干扰作为权衡，通过得到任意两个小小区之间的平均信道干扰强度，遍历最小值以及最大值来从中选择最合适的阈值。
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公开(公告)号：CN108537765A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810197940.2
申请日：2018-03-12
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种星载全色与多光谱图像融合方法，首先利用高斯导向滤波联合全色图像完成对原始多光谱图像的重采样放大，通过该联合上采样过程将全色图像的空间细节信息注入至放大的多光谱图像中，再对原始多光谱图像使用超球彩色变换提取其光谱信息，在超球彩色空间中将光谱信息和全色图像的空间信息融合，经HCT反变换得到具有高空间分辨率的多光谱图像。本发明提高了重采样多光谱图像的空间分辨率，可以直接拓展至高光谱图像的融合处理，普遍性和实用性更强。
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公开(公告)号：CN104881544A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510283672.2
申请日：2015-05-29
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供了一种基于FPGA的多数据三模冗余判决模块，三个前级工作系统的数据寄存器两两组合分为三组，每组数据寄存器分别连接一个数据比较器的两个输入端，三个数据比较器的输出端两两组合后同时输入两个多通道数据选择器的控制端；其中一个多通道数据选择器的三个数据输入端分别与前级工作系统的三个数据寄存器相连，该多通道数据选择器的输出作为判决模块的正确数据输出，另一个多通道数据选择器在前级工作系统发生错误时输出报错信号。本发明不仅能够达到多位数据同时进行三模冗余判决得到正确数据目的的同时，还能判断系统错误是否发生，以及错误的数据来自哪一模块。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118247343A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410230342.6
申请日：2024-02-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了基于语义信息的视觉SLAM方法及系统，包括：步骤1：根据目标类别和先验语义信息，将检测到的目标分为主动动态目标和被动动态目标；所述主动动态目标所处检测框的区域标记为第一动态区域；步骤2：通过运动估计的方法判断被动动态目标是否运动，当被动动态目标运动时，将被动动态目标所处检测框的区域标记为第二动态区域；步骤3：将第一动态区域和第二动态区域从原始场景中剔除得到目标场景；步骤4：在目标场景中提取特征点进行定位和建图；本发明通过拒绝在动态区域中提取特征点，消除动态目标对VSLAM造成的不利影响，提升VSLAM系统在动态环境中的适用性。
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公开(公告)号：CN117523278A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311473864.0
申请日：2023-11-07
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯估计语义注意力元学习方法，将均值类原型和基类原型合并获得视觉原型，将支持集的类别标签和视觉原型输入到语义注意力模块获得语义注意力原型，基于查询集数据和贝叶斯估计获得校正原型，将校正原型和查询集中所有样本的特征输入到元训练分类器，获得查询集图像的预测概率。通过贝叶斯估计利用视觉原型对原始语义注意力原型进行校正获得校正模型，校正模型可以结合视觉原型和语义注意力原型的优势，保留样本稀疏时引入标签信息的增益，并利用视觉原型的作用来减少样本增加时的语义偏差，获得的校正原型更接近真实类别原型，有助于提高元学习方法所获得的模型的泛化性能。
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公开(公告)号：CN117057789A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310578789.8
申请日：2023-05-22
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q20/06 , H04L67/104 , G06Q40/06 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种面向权益证明区块链的激励机制设计方法及系统，在基于轻量级权益证明共识机制的区块链网络中，为了激励区块链的效率以及降低运营成本，在进行事物请求的用户上建立了一个股权池，同时鼓励其他用户进行股份投资，并分享利润；通过研究投资和利润分享的激励设计，构建单领导‑多跟随者的Stackelberg博弈模型，基于逆向归纳法实现博弈均衡。具备轻量化和高效的特性，同时，能考虑到网络动态特性；股权池的设计提高了区块链参与者获得的平均利润，从而吸引更多的利益相关者参与投资，提高了区块链网络的性能。
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公开(公告)号：CN111800828B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202010597779.5
申请日：2020-06-28
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种超密集网络的移动边缘计算资源分配方法，基于超密集网络，所述超密集网络中的NOMA‑MEC通信系统包括M＝{1,2,…,M}个小基站，其中，每个小基站配备一个MEC服务器以执行用户卸载的计算任务；假定每个小基站服务的用户集合为N＝{1,2,…,N}，N个用户分为Y＝{1,2,…,Y}个组，每个组内有K＝{1,2,…,K}个用户。解决了现有技术难以处理用户之间的相互干扰，从而影响用户的计算性能的问题。
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公开(公告)号：CN112399482B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202011074994.3
申请日：2020-10-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/24 , H04W72/08 , H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种移动边缘计算方法、存储介质及设备，根据信道系数及传输功率得到传输速率；根据传输速率各时隙各节点所接收信号及能量消耗；根据各节点传输速率和能量消耗，制定卸载选择策略；根据确定的卸载选择策略，分析系统中加权和能耗，在加权和能耗最小的基础上实现了功率、时隙和计算任务的最优分配。本发明在移动边缘计算过程中考虑到了混合NOMA技术，可以进一步优化系统功率分配，优于传统的移动边缘计算方案。
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