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公开(公告)号：CN111478868A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010158335.1
申请日：2020-03-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种OTFS系统的信号检测方法及装置，包括：根据OTFS系统结构，建立对应的因子图；根据所述因子图，构建神经网络；其中，所述神经网络的隐藏层的层数与消息传递的迭代次数相同，所述隐藏层包括消息计算神经元和概率计算神经元，所述消息计算神经元与所述因子图的节点和/或边相对应，所述概率计算神经元用于根据信号检测性能参数、所述消息计算神经元输出的数据计算发送信号经过信道后得到的发送信号中每个调制符号的概率；对所述神经网络进行训练，得到优化的信号检测性能参数。本说明书结合神经网络和信号检测算法，能够通过训练神经网络获得最优的信号检测性能参数，从而提升信号检测性能。
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公开(公告)号：CN111275691A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010074621.X
申请日：2020-01-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的小样本肿瘤坏死率分类预测装置，包括：单张图像生成模块，被配置为将正常骨轮廓图像以及带有肿瘤坏死率类别标签的真实化疗前肿瘤图像输入训练后的第一生成对抗网络模型中，获得带有肿瘤坏死率类别标签的生成化疗前肿瘤图像；时间序列图像生成模块，被配置为将所述生成化疗前肿瘤图像输入训练后的第二生成对抗网络模型中，获得生成肿瘤时间序列图像；坏死率分类模块，被配置为采用所述生成肿瘤时间序列图像训练深度卷积神经网络模型以获得待检测肿瘤时间序列图像的肿瘤坏死率分类结果。该装置能够解决肿瘤样本数量稀少、漏诊误诊率较高的问题。
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公开(公告)号：CN111106839A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911319155.0
申请日：2019-12-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于神经网络的极化码译码方法及装置，包括：获取待译码的极化码，其中，极化码是对未编码序列进行极化编码得到的，未编码序列由K位的信息位和(N-K)位的冻结位组成，N＝2n，n为正整数，K为小于N的正整数；将待译码的极化码输入神经网络模型，得到译码序列；其中，神经网络模型是基于预设训练集进行训练得到的，预设训练集中包含样本极化码和样本未编码序列。应用本发明实施例提供的技术方案，神经网络模型在训练完成后，样本极化码的译码序列和样本未编码序列之间的误差已经被调整到可接受范围内，可以降低极化码译码的误码率；另外，利用神经网络模型可以并行译码，减少了极化码译码的延迟时间。
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公开(公告)号：CN107222293B
公开(公告)日：2020-03-20
申请号：CN201710344718.6
申请日：2017-05-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种信息传输方法、装置、电子设备和存储介质，其中，信息传输方法包括：根据两步信道极化变换方法，确定广义频分复用GFDM系统的至少一个极化码传输信道；确定各极化码传输信道的可靠度；获取待发送的信息向量，通过编码方法对信息向量进行编码，并通过预设的信号调制方法对编码后的信息向量进行调制，得到发送信息向量；在至少一个极化码传输信道中选取与发送信息向量的比特个数相同且可靠度高的目标极化码传输信道；通过目标极化码传输信道传输发送信息向量到接收端。本发明实施例利用极化码与GFDM系统结合的信息传输方法，能够提高GFDM系统信息传输的性能。
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公开(公告)号：CN110492974A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910763061.6
申请日：2019-08-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种并行的极化码译码方法及装置，其中，方法包括：获取单一信道接收信号，对预先确定的各先验错误模式进行排序，通过单一信道接收信号，从各先验错误模式中预选的k×M先验错误模式，构造k×M组不同的信道接收值，通过并行运行M个译码器对各自译码器的信道接收值进行本次译码，所述M个译码器中各译码器的每次输入分别为所述M组不同的信道接收值。这样相较于现有技术的单个译码器进行译码，可以通过并行运行各译码器进行译码，提高译码性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110380737A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910631116.8
申请日：2019-07-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种极化码距离谱分析的方法及装置，涉及通信技术领域，在保证准确度的前提下，简化分析极化码距离谱的方法。本发明实施例的方案包括：确定极化码的初始化传输参数，根据极化码的初始化传输参数，确定极化码的最小汉明距离，以最小汉明距离为搜索半径，通过深度优先搜索方法搜索汉明距离为最小汉明距离的码字，分析极化码的距离谱。
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公开(公告)号：CN106230557B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201610627117.1
申请日：2016-08-02
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: H04L1/00
Abstract: 本发明公开了基于速率分割非正交多址接入技术的数据传输方法及装置，应用于通信技术领域，该数据传输方法包括：获取多个终端及多个终端的传输参数；根据传输参数，将多个终端划分为强用户终端和弱用户终端，划分信噪比区间；根据传输参数，在信噪比区间内，确定最优分割因子；根据最优分割因子，拆分终端的传输功率为多路传输子功率；根据传输子功率，将终端的传输数据进行拆分；将拆分后的传输数据各自进行调制编码并加载传输子功率，其中，至少一路强用户终端的传输子功率被加载到弱用户终端的传输数据上；获取加载传输子功率后的传输数据，并采用非正交的方式进行后续传输。本发明提高了终端与基站间的传输效率，信道资源利用更加充分。
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公开(公告)号：CN105335476B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201510645347.6
申请日：2015-10-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明实施例提供了一种热点事件分类的方法及装置，该方法中采集每个热点事件，并获取该热点事件对应的设定时间长度内的转发数量或评论数量；根据每个热点事件对应的设定时间长度内的转发数量或评论数量，对热点事件进行聚类，将每个热点事件划分到不同的聚类中；在每个聚类中，针对该聚类中包含的每个热点事件，确定该聚类的中心点对应的热点事件，根据每个中心点对应的热点事件对待分类的热点事件进行分类。由于本发明实施例中通过接收待分类的热点事件，确定该待分类的热点事件与每个聚类的中心点对应的热点事件的距离，将所述待分类的热点事件划分到距离的最小值对应的聚类中，实现了热点事件的分类。
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公开(公告)号：CN108988993A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201811012147.7
申请日：2018-08-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明实施了一种降低极化码盲检测虚警率的方法、装置及移动终端。该方法中，在移动终端对接收信号进行CASCL译码，当确定存在通过CRC校验的目标译码序列后，进一步将该目标译码序列进行极化编码以及调制，并计算移动终端的接收信号，与进行过极化编码和调制后的序列的欧氏距离，以及移动终端的接收信号与全0序列的欧氏距离，并将两个欧氏距离的比值，与预先设置的信噪判定门限进行大小判断；根据判断结果，确定接收信号是噪声信号或有用信号。
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公开(公告)号：CN105099622B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201510379961.2
申请日：2015-07-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明实施例提供的一种极化编码调制中信道可靠度的确定方法及装置，可以将信道拆分为m个二进制输入的信道并进行信道极化变换，根据拆分得到的二进制输入的信道的等效噪声方差，使用高斯近似算法计算得到极化子信道对应的对数似然比高斯分布均值，从而确定极化子信道的可靠度。由于本发明使用了高斯近似算法，因此避免了使用密度进化工具来计算信道的可靠度带来的计算复杂度的问题。本发明相对于使用密度进化工具来计算信道的可靠度的方案而言，计算的复杂度明显降低。
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