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公开(公告)号：CN103297924B
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201310199316.3
申请日：2013-05-24
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: Y02D70/14
Abstract: 本发明提出了一种基于信道估计的新型定位指纹设计方法及室内定位系统，包括采用指数有效信噪比映射(Exponential Effective SIR Mapping,EESM)作为指纹信息。EESM是将WLAN信道中，OFDM的不同子载波的信噪比映射为指数等价的信噪比，用以作为WLAN信道特点的表征，借鉴了利用RSS功率谱作为指纹具有更加稳定方差的基本原理，同时EESM在OFDM系统里面可以由信道估计模块直接提取出来，克服了计算RSS功率谱时采样时间过长，计算复杂度高的缺点，使得该新型指纹应用到实际的定位系统变为可能。进一步地，该新型定位指纹提高了室内定位系统的精度及稳定性。
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公开(公告)号：CN103582094A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310467485.0
申请日：2013-10-09
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明提供了一种针对多从用户多信道的节能的动态频谱接入策略方法，包括步骤：步骤1：初始化信道及主、从用户的信息；步骤2：为从用户初始分配频谱资源；步骤3：从用户接入信道；步骤4：更新信道状态；步骤5：计算下一时隙的每个信道的状态值；步骤6：计算从用户本轮接入结束后，在下一时隙中最大化能效的用户信道匹配集合及用户传输表。本发明中，多个从用户可以动态地接入主用户信道，并平衡吞吐率与能耗，使得从用户能效最大化。本发明即是在已知信道分布参数的条件下，通过权衡从用户“切换/等待”与“传输/待机”两个方面，得到一种针对多从用户多信道的节能的动态频谱接入策略，有效地提高了从用户的能源利用率。
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公开(公告)号：CN119661873A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411754263.1
申请日：2024-12-02
Applicant: 上海交通大学医学院附属瑞金医院 , 上海市伤骨科研究所
IPC: C08J3/12 , C08J3/075 , C08L55/00 , C08L79/04 , C08F299/00 , C08F2/48 , C08K3/24 , A61L27/20 , A61L27/16 , A61L27/22 , A61L27/02 , A61L27/52 , A61L27/50
Abstract: 本发明提供了一种力学性能稳定且低损耗转导的力电耦合水凝胶微球及其制备方法与应用，属于组织工程生物修复材料技术领域。本发明利用超分子工程和微流控技术，引入滑环结构聚轮烷和导电聚吡咯网络，构建应力‑电偶联水凝胶微球。滑环结构的分子滑移机制储存和释放机械能，减少机械损失，而导电网络中共轭π‑电子运动提高了微球内部电子传递效率，从而首次降低了应力‑电转换中的损失。本发明的力电耦合水凝胶微球与传统压电水凝胶微球相比，低耗散微球的应力‑电耦合效率提高了2.3倍，能量耗散率降至43％。该力电耦合水凝胶微球能够通过恢复组织间低损耗转导，减轻大鼠软骨损伤，改善行为结果，促进骨关节炎的治疗。
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公开(公告)号：CN118866345A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410846122.6
申请日：2024-06-27
Applicant: 苏州贝康医疗器械有限公司 , 上海交通大学医学院附属仁济医院
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G06F18/2135 , G16B20/30 , G16B30/00
Abstract: 本发明公开了一种复杂疾病风险预测模型及其构建方法和应用。所述方法包括以下步骤：(1)对人类全基因组测序数据进行质控过滤；(2)计算遗传相似性邻接矩阵并提取样本；(3)进行疾病全基因组关联分析与提取易感位点列表；(4)构建复杂疾病风险预测模型。本发明提供一种针对中国人群的复杂疾病遗传风险预测的模型，通过在大数据中挖掘具有潜在中国遗传背景的样本人群，进行基因组关联分析和风险评估，从根源上实现数据的有效利用和适用于中国人群的复杂疾病风险预测。
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公开(公告)号：CN102932003B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201210330765.2
申请日：2012-09-07
Applicant: 上海交通大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明提供基于GPU架构的QC-LDPC码的加速译码方法，包括：CPU作为控制器，利用输入码的母矩阵，计算输入码的码字信息，并将码字信息放入GPU的常数存储器，并在完成所有初始化过程后，发起运行GPU核函数的命令；合理地配置GPU的各项参数，在每一个GPU并行线程块中实现整个译码系统，通过线程间合作完成基于分层修正最小和算法的LDPC译码。本发明针对QC结构LDPC码字的特点，实现了不同码率的QC-LDPC码在不同的GPU平台下通用的加速译码；并提供了LDPC译码器在GPU上的并行化实现和优化，能在GPU上独立并行地运行很多个LDPC译码器。译码效率大幅度提高，能非常有效的应用在仿真和实时译码系统中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103634901A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310542856.7
申请日：2013-11-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明提供了一种基于核密度估计的新型定位指纹采集提取方法，包括了基于多种型号设备的指纹采集以及基于核密度估计（Kernel Density Estimate）的指纹提取方法。通过利用多种不同型号的设备采集得到特定位置的WLAN热点信号强度值序列，同时利用其核密度估计的方法获取得到的最佳接收指纹具有更加稳定的方差，更进一步地能够克服多种不同型号的设备协同采集指纹的不确定性，并且获得了更高的定位精度。同时，该新型定位指纹采集提取方法大大降低了定位指纹库的建立维护成本，同时实现了多种不同型号的设备共用同一套室内定位指纹库和室内定位系统并保证了室内定位系统的精度及稳定性。
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公开(公告)号：CN103634902B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310547705.0
申请日：2013-11-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于指纹聚类的新型室内定位方法，包括了基于相似性传播聚类算法Affinity Propagation Cluster）以及最近邻居法相结合的分层的室内定位方法。这种通过有效利用地理位置相近的室内位置的指纹所具有的相似性，给采集到的室内指纹信息做预分类处理，将指纹库中的指纹分为不同的子集；并进一步地通过分类后得到的有特点的指纹集合分层解算定位结果的方法，极高地缩短了定位解算所需的时间，同时保证了室内定位系统的精度及稳定性。
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公开(公告)号：CN103582094B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201310467485.0
申请日：2013-10-09
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明提供了一种针对多从用户多信道的节能的动态频谱接入策略方法，包括步骤：步骤1：初始化信道及主、从用户的信息；步骤2：为从用户初始分配频谱资源；步骤3：从用户接入信道；步骤4：更新信道状态；步骤5：计算下一时隙的每个信道的状态值；步骤6：计算从用户本轮接入结束后，在下一时隙中最大化能效的用户信道匹配集合及用户传输表。本发明中，多个从用户可以动态地接入主用户信道，并平衡吞吐率与能耗，使得从用户能效最大化。本发明即是在已知信道分布参数的条件下，通过权衡从用户“切换/等待”与“传输/待机”两个方面，得到一种针对多从用户多信道的节能的动态频谱接入策略，有效地提高了从用户的能源利用率。
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公开(公告)号：CN102684840A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210171723.9
申请日：2012-05-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明提供一种低密度奇偶校验码的新型编码调制方法，在发送端对信息序列进行低密度奇偶校验码的编码处理得到码字，对得到的码字中的一部分比特进行复用并与原码字组成新的码字，对组成的新码字进行交织、调制，在接收端低密度奇偶校验码的联合迭代解调译码。本发明还提供了一种低密度奇偶校验码的新型编码调制装置。通过将低密度奇偶校验码中的同一比特同时映射到多个调制符号上的方法，有效地提升了系统在衰落信道下的整体性能。
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公开(公告)号：CN102932003A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210330765.2
申请日：2012-09-07
Applicant: 上海交通大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明提供基于GPU架构的QC-LDPC码的加速译码方法，包括：CPU作为控制器，利用输入码的母矩阵，计算输入码的码字信息，并将码字信息放入GPU的常数存储器，并在完成所有初始化过程后，发起运行GPU核函数的命令；合理地配置GPU的各项参数，在每一个GPU并行线程块中实现整个译码系统，通过线程间合作完成基于分层修正最小和算法的LDPC译码。本发明针对QC结构LDPC码字的特点，实现了不同码率的QC-LDPC码在不同的GPU平台下通用的加速译码；并提供了LDPC译码器在GPU上的并行化实现和优化，能在GPU上独立并行地运行很多个LDPC译码器。译码效率大幅度提高，能非常有效的应用在仿真和实时译码系统中。
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