基于月表场强预测的自适应编码图像传输系统及方法

    公开(公告)号:CN119996587A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202510099675.4

    申请日:2025-01-21

    Abstract: 本发明提供了一种基于月表场强预测的自适应编码图像传输系统及方法,包括月面信道模拟模块、图像UEP编解码收发模块,所述月面信道模拟模块负责结合月表真实地理信息以及电磁参数进行场强预测,获得接收端信号强度,所述图像UEP编解码收发模块负责采用离散小波变换实现数据分级,将输入的原图像分解为不同子带,然后结合RaptorQ编码技术,构建不等差错保护方案,确保重要信息在传输中获得更高优先级保护,从而提升传输可靠性。本发明的有益效果是:1.本发明在保证数据传输可靠性的同时,实现了传输效率的最大化;2.本发明能够根据不同区域的通信条件进行自适应调整,展现了卓越的适应性和灵活性。

    基于信息价值损失的语义传输方法、装置、设备、存储介质及产品

    公开(公告)号:CN118900146A

    公开(公告)日:2024-11-05

    申请号:CN202410944492.3

    申请日:2024-07-15

    Abstract: 本申请公开一种基于信息价值损失的语义传输方法、装置、设备、存储介质及产品。通过基于低轨卫星与用户设备之间的数据传输信息构建信息价值损失模型,然后对信息价值损失模型进行求解,获得最小化信息价值损失和传输能耗的加权均值的最优动作价值函数,再根据最优动作价值函数确定语义传输策略,并通过目标阴影莱斯衰落信道和语义传输策略在低轨卫星与用户设备之间传输通信数据。本申请先构建信息价值损失模型,能够有效表示通信数据的语义价值,然后获得信息不及时和不正确的传输带来的信息价值损失与冗余纠删包和数据生成测量带来的传输能耗之间的最优权衡,从而根据最优动作价值函数有效地确定语义传输策略。

    一种图像语义通信方法、系统、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118540019A

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410609701.9

    申请日:2024-05-16

    Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域,具体是涉及一种图像语义通信方法、系统、装置、设备及存储介质。本发明根据用户端给出的反馈信息,判断图像处理任务类型,然后从多个已训练语义提示模型中筛选出一个与该任务类型相匹配的目标语义提示模型,并利用该目标语义提示模型从图像上提取与任务类型相关联的语义提示信息,将该语义提示信息和该图像输入给主网络模型,主网络模型配合接收端就可以得到与任务类型相匹配的任务处理结果。也就是由于本发明设置了语义提示模型,使得同一个主网络模型能够根据不同的提示信息处理不同的任务,因此,本发明处理多种任务只需要存储同一个主网络模型即可,从而节省了存储空间。

    基于强化学习的卫星协作缓存和用户接入方法

    公开(公告)号:CN117879680A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202311770292.2

    申请日:2023-12-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的卫星协作缓存和用户接入方法,包括:构建地轨卫星网络模型,基于所述地轨卫星网络模型建立卫星与用户之间的链路可用性模型、内容缓存与用户接入模型以及卫星与用户的通信模型;以最小化网络模型长期的内容服务延迟为优化目标,以卫星的缓存容量限制、协作缓存卫星的跳数限制、用户的接入策略限制为约束条件,建立了缓存放置和用户接入的联合优化问题P1;将缓存放置和用户接入的联合优化问题P1转化为最大化长期奖励MDP问题;利用基于双层DQN的强化学习算法求解最大化长期奖励MDP问题,最终获得网络模型长期奖励最大时的协作缓存放置策略和用户接入策略。本发明有效减少了网络中的服务时延。

    异构网络中高能效编码缓存内容放置方案设计方法

    公开(公告)号:CN111741495A

    公开(公告)日:2020-10-02

    申请号:CN202010573250.X

    申请日:2020-06-22

    Abstract: 本发明提供了一种异构网络中高能效编码缓存内容放置方案设计方法,包括以下步骤:S1、建立网络模型;S2、缓存放置阶段和编码传输阶段的具体设计;S3、系统能耗性能分析;S4、建立优化问题并求解,包括小基站缓存放置矩阵优化和小基站缓存容量分配向量优化。本发明的有益效果是:针对异构无线网络,考虑了文件尺寸,文件流行度,小基站覆盖范围内的用户数等异构特征对系统能耗性能的影响,特点是在传输阶段根据用户实际需求情况和小基站的缓存放置情况执行编码传输操作,联合考虑了基站缓存放置和缓存容量分配问题,以实现最大化发挥编码传输在能量开销上的优势,解决异构网络的高能耗开销问题。

    一种基于多任务学习的多频带信号识别方法

    公开(公告)号:CN119167196A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202411089532.7

    申请日:2024-08-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的多频带信号识别方法,包括:获取待识别多频带信号,并对所述待识别多频带信号进行预处理;基于多任务学习的多频带无线信号识别网络对预处理后的待识别多频带信号进行频谱感知、调制识别以及信号分类;输出所述待识别多频带信号对应的频谱感知、调制识别以及信号分类的结果;本发明通过提取不同识别任务的共享特征,提高了单任务识别性能,并同时完成频谱感知、调制识别和信号分类任务,在一个模型中同时完成了三种任务,降低了模型的复杂度。

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