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公开(公告)号：CN110113179A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910133936.4
申请日：2019-02-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的携能NOMA系统的资源分配方法，包括以下步骤：(1)构建携能NOMA系统中基于发射功率最小化的联合资源分配的数学优化问题；(2)设计基于深度学习算法的联合资源分配策略。本发明针对携能NOMA系统，从节能的角度出发，构建了在满足用户服务质量(Quality of Service,QoS)需求和发射功率约束的条件下，最小化系统发射功率的数学优化问题，并设计了基于深度学习算法的联合资源分配策略，实现了低功耗资源分配的同时，更加地符合了低时延的要求。
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公开(公告)号：CN105279754A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510575140.6
申请日：2015-09-10
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开了一种适用于自行车视频检测的部件分割方法，包括如下步骤：(1)获取目标摄像机的基础视频数据；(2)构建自行车样本数据库；(3)对数据库样本进行灰度变换；(4)获得自行车样本平均图；(5)对自行车样本平均图进行部件划分；(6)确定部件分割比例。本发明形成一种适用于自行车视频检测的样本图片部件分割方法，可以为不同摄像机的自行车检测算法提供具体部件分割依据，提高自行车视频检测算法的精度，具有实际推广价值。
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公开(公告)号：CN109041196A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810899800.X
申请日：2018-08-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种NOMA携能通信系统中基于能效最大化的资源联合分配方法，包括以下步骤：1)基站通过非正交多址接入技术发送数据，为移动用户端提供数据服务；2)移动用户端同时配备信息接收机和能量接收机，采用时间切换的方式实现信息和能量的接收；3)分析系统特性并建立基于能效最大化的数学优化问题；4)分析优化问题并设计双层迭代算法以求解最优的功率与时隙联合分配方案。所述方法既能够保障移动用户端数据率及采集能量需求，同时能够最大化系统总能源效率，以优化系统资源配置，提高资源利用率。
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公开(公告)号：CN105279754B
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201510575140.6
申请日：2015-09-10
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种适用于自行车视频检测的部件分割方法，包括如下步骤：(1)获取目标摄像机的基础视频数据；(2)构建自行车样本数据库；(3)对数据库样本进行灰度变换；(4)获得自行车样本平均图；(5)对自行车样本平均图进行部件划分；(6)确定部件分割比例。本发明形成一种适用于自行车视频检测的样本图片部件分割方法，可以为不同摄像机的自行车检测算法提供具体部件分割依据，提高自行车视频检测算法的精度，具有实际推广价值。
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公开(公告)号：CN108770007B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201810493017.3
申请日：2018-05-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于NOMA的无线携能通信系统多目标优化方法，首先建立一个基于NOMA的无线携能通信系统模型并提出优化问题，由于问题为一个复杂的多目标优化问题，利用香农定理将收集到的能量转化为等效数据率，并将优化目标重新定义为系统吞吐量和等效数据率的加权和，将原问题转化为单目标优化问题。由于目标函数对于功率分配和功率分割系数不是联合凹的，优化问题非凸，为此将其拆分成两个子问题并通过对两个子问题迭代求解寻求优化问题的次优解。所述方法在保证满足每个用户对最小数据率和最小收集能量要求的前提下，通过合理设置系统吞吐量和总收集能量的偏好系数，在保证两者公平性的基础上进行同时最大化，从而优化了系统的整体性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109861866A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910133930.7
申请日：2019-02-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L12/24 , H04W24/06 , H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种携能多载波NOMA系统中基于发射功率最小化的资源分配方法，包括以下步骤：(1)携能多载波NOMA系统的网络模型建立；(2)基于最小化发射功率的联合资源分配方案的数学模型建立，包括载波调度、功率分配及时间切换系数；(3)基于遗传算法的联合资源分配方案的算法设计与分析。本发明创新性地提出了将无线携能技术(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)应用于多载波NOMA系统中，并建立了该网络模型基于最小化发射功率的数学优化问题，应用遗传算法来设计联合资源分配策略，以实现在满足用户对服务质量(Quality of Service,QoS)需求的同时，最小化携能多载波NOMA系统的发射功率。
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公开(公告)号：CN108770007A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810493017.3
申请日：2018-05-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于NOMA的无线携能通信系统多目标优化方法，首先建立一个基于NOMA的无线携能通信系统模型并提出优化问题，由于问题为一个复杂的多目标优化问题，利用香农定理将收集到的能量转化为等效数据率，并将优化目标重新定义为系统吞吐量和等效数据率的加权和，将原问题转化为单目标优化问题。由于目标函数对于功率分配和功率分割系数不是联合凹的，优化问题非凸，为此将其拆分成两个子问题并通过对两个子问题迭代求解寻求优化问题的次优解。所述方法在保证满足每个用户对最小数据率和最小收集能量要求的前提下，通过合理设置系统吞吐量和总收集能量的偏好系数，在保证两者公平性的基础上进行同时最大化，从而优化了系统的整体性能。
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公开(公告)号：CN108650689A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810287743.X
申请日：2018-04-03
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04W28/02 , H04W28/06 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于NOMA下行链路的无线携能通信系统能效优化方法，首先建立基于NOMA下行链路的无线携能通信系统，系统部署一个基站BS以及K个用户，每个用户都包含信息能量接收机；给定约束条件：基站最大发射功率Pmax、每个信息接收机所需的最低信息速率Rmin以及每个能量接收机的最小采集功率Emin；接收端采用时隙切换(TS)的方案实现信息与能量的同步传输，并在信息接收端采用串行干扰消除(SIC)技术；通过对发射功率与时隙切换因子α进行联合优化，得到最佳的分配方案，实现系统能效最大化。本发明与OMA系统或基于相同系统的速率优化问题相比，在保证满足所有相同约束的情况下，能够获得更高的系统能效。
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公开(公告)号：CN109041196B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201810899800.X
申请日：2018-08-09
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种NOMA携能通信系统中基于能效最大化的资源联合分配方法，包括以下步骤：1)基站通过非正交多址接入技术发送数据，为移动用户端提供数据服务；2)移动用户端同时配备信息接收机和能量接收机，采用时间切换的方式实现信息和能量的接收；3)分析系统特性并建立基于能效最大化的数学优化问题；4)分析优化问题并设计双层迭代算法以求解最优的功率与时隙联合分配方案。所述方法既能够保障移动用户端数据率及采集能量需求，同时能够最大化系统总能源效率，以优化系统资源配置，提高资源利用率。
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公开(公告)号：CN108650689B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201810287743.X
申请日：2018-04-03
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04W28/02 , H04W28/06 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于NOMA下行链路的无线携能通信系统能效优化方法，首先建立基于NOMA下行链路的无线携能通信系统，系统部署一个基站BS以及K个用户，每个用户都包含信息能量接收机；给定约束条件：基站最大发射功率Pmax、每个信息接收机所需的最低信息速率Rmin以及每个能量接收机的最小采集功率Emin；接收端采用时隙切换(TS)的方案实现信息与能量的同步传输，并在信息接收端采用串行干扰消除(SIC)技术；通过对发射功率与时隙切换因子α进行联合优化，得到最佳的分配方案，实现系统能效最大化。本发明与OMA系统或基于相同系统的速率优化问题相比，在保证满足所有相同约束的情况下，能够获得更高的系统能效。
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