公开(公告)号：CN119649633A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411617556.5

申请日：2024-11-13

Applicant: 东南大学 ,  紫金山实验室

Inventor： 王承祥 ,  宋理想 ,  李俊伶 ,  吴彤 ,  陈孝钰 ,  黄晨

IPC: G08G1/0969 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习和图像处理的6G动态信道地图构建方法，包括：1)获取不同场景动态信道地图并进行数据分析；2)基于信道数据提取建筑掩码；3)按照接收机信号强度为主要特征，构建动态信道地图数据集并叠加建筑掩码作为异质数据增强预测能力；4)将数据集分为已知和未知场景进行划分；5)设计池化编码器提取多尺度信息获得信道地图特征并引入自注意力机制进行特征融合，最后用全尺度解码器实现了动态信道地图的构建。本发明提出的动态信道地图构建方法，能够捕获不同场景下的信道地图变化，在城市环境下的信道地图构建方面有较好的性能，可用于辅助6G通信中优化信道估计并协助波束对准等关键技术。

公开(公告)号：CN119379549A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411507794.0

申请日：2024-10-28

Applicant: 东南大学

Inventor： 李俊伶 ,  后俊明 ,  王旭航 ,  黄晨彤 ,  陈孝钰 ,  吴晨旭

IPC: G06T5/60 ,  G06T5/50 ,  G06T7/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于双边自适应演化Transformer的遥感影像泛锐化方法及系统，该方法包括对原始遥感影像进行处理，并划分为训练集、验证集和测试集，构成遥感影像数据集；对遥感影像数据集中的影像分别进行水平和垂直维度的自注意力计算，根据自适应演化机制更新权重，构建基于双边自适应演化Transformer的网络模型；利用遥感影像数据集中的训练集训练基于双边自适应演化Transformer的网络模型，得到训练完成的网络模型，该模型对应的网络参数为全局最优的网络参数；利用训练后的网络模型，得到泛锐化后的遥感影像，完成遥感影像的泛锐化。本发明显著减少了计算量，提升了融合的精度和效率，在不同数据集上具有优异的数值指标和视觉效果。