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公开(公告)号：CN105721064B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201610030418.6
申请日：2016-01-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04B10/524 , H04B10/116 , H04L1/00
Abstract: 本发明公开了一种多层信道编码联合多维脉冲位置调制的编译码方法及装置，所述方法包括编码过程和译码过程，编码过程有以下步骤：S10:连续串行输入的二进制信息序列被分组转换后进入LDPC分量码编码器得到LDPC分量码组；S20:通过简单的交织p组码字C1…Cp构造序列作为多维MPPM信息帧的输入比特序列，根据事先约定好的编码器映射规则将输入比特序列，映射为M个时隙组成的信息帧中n(n≤M/2)个时隙处的光脉冲；S30所述由M个时隙组成的信息帧的n个时隙处的光脉冲分别由n个激光器轮流在相应的时隙时间处受激发射相对应的光脉冲。与传统MPPM调制方案相比，本发明提供的多层信道编码联合多维脉冲位置调制的编译码方法可以使系统获得一倍以上的传输速率并进一步提高系统的有效性与可靠性。
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公开(公告)号：CN106385302B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201610167517.9
申请日：2016-03-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于OOK调制的非对称信道下的优化LDPC码度分布联合搜寻方法，这种方法根据OOK调制下的光电二极管精确的光电转换模型来计算LDPC码度分布初始变量消息空间的密度分布，进行LDPC码度分布的迭代密度进化，因此能够更准确的评估LDPC码在该信道下的编译码性能；采用联合进化更新方法，同时使用遗传进化、差分进化、粒子群进化、模拟退火算法进行优化搜索，通过考虑了各种算法的权重配比，并定期进行打乱种群和插入优异个体的操作，从种群规模和迭代更新次数两方面调整各种算法的权重，能够发挥联合搜索的全局优势，规避单种算法的局限性，提高搜索效率。增强了搜索算法全局性与稳健性；限制了搜索空间，使得搜索得以有效进行。
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公开(公告)号：CN105490775B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201510848143.2
申请日：2015-11-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于M‑QAM信号的比特对数似然比值的量化方法，包括以下步骤：S10:根据M‑QAM(M＝2m)技术的映射关系，计算得到每一个调制符号比特位bk的对数似然比值LRp(bk),对同一符号不同比特位bk的对数似然比值LRp(bk)采用不同的量化阶数和量化门限；S20:通过对数压缩器获得对数似然比值LRp(bk)对应的压缩数值x′k；S30:对压缩数值x′k进行中平型均匀量化，获得均匀量化结果Iu(x′)；S40:将均匀量化结果Iu(x′)输入指数扩张器进行非均匀量化，得到相应比特bk的归一化的非均匀量化输出结果x'k,nuq。相对于现有的量化译码方案，本发明的方法引入基于压扩律的非均匀量化法，在保证量化精度的同时降低了系统量化阶数，使得大量的弱信号信息能被有效表示，并参与迭代译码，提高译码器的译码性能。
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公开(公告)号：CN105721064A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610030418.6
申请日：2016-01-18
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04B10/524 , H04B10/116 , H04L1/00
CPC classification number: H04B10/524 , H04B10/116 , H04L1/0063
Abstract: 本发明公开了一种多层信道编码联合多维脉冲位置调制的编译码方法及装置，所述方法包括编码过程和译码过程，编码过程有以下步骤：S10:连续串行输入的二进制信息序列被分组转换后进入LDPC分量码编码器得到LDPC分量码组；S20:通过简单的交织p组码字C1…Cp构造序列作为多维MPPM信息帧的输入比特序列，根据事先约定好的编码器映射规则将输入比特序列，映射为M个时隙组成的信息帧中n(n≤M/2)个时隙处的光脉冲；S30所述由M个时隙组成的信息帧的n个时隙处的光脉冲分别由n个激光器轮流在相应的时隙时间处受激发射相对应的光脉冲。与传统MPPM调制方案相比，本发明提供的多层信道编码联合多维脉冲位置调制的编译码方法可以使系统获得一倍以上的传输速率并进一步提高系统的有效性与可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114572191A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202111587808.0
申请日：2021-12-23
IPC: B60W30/02
Abstract: 本发明公开了一种独立驱动电动汽车轨迹跟踪及稳定性集成控制方法，基于建立的整车动力学模型给出了轨迹跟踪、侧倾和横向稳定性控制器的状态方程，状态量和控制量，并进行了车辆状态参数估计。设计了轨迹跟踪控制器，并且为提高控制系统在不同工况的控制效果，基于分层式集成控制结构设计了稳定性集成控制器。对车辆的侧倾、横向稳定性状态判定条件的选取和协调策略的制定进行了讨论，设计了基于分层式集成控制系统的稳定性集成控制器的控制策略。设计了基于MPC算法的侧倾稳定性控制器和横向稳定性控制器，以提升车辆高速轨迹跟踪的稳定性和精确度，降低四轮独立驱动车辆在某些工况下的失稳风险，提高车辆的驾驶安全性。
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公开(公告)号：CN106385302A
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201610167517.9
申请日：2016-03-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L1/00
CPC classification number: H04L1/0057
Abstract: 本发明公开了一种基于OOK调制的非对称信道下的优化LDPC码度分布联合搜寻方法，这种方法根据OOK调制下的光电二极管精确的光电转换模型来计算LDPC码度分布初始变量消息空间的密度分布，进行LDPC码度分布的迭代密度进化，因此能够更准确的评估LDPC码在该信道下的编译码性能；采用联合进化更新方法，同时使用遗传进化、差分进化、粒子群进化、模拟退火算法进行优化搜索，通过考虑了各种算法的权重配比，并定期进行打乱种群和插入优异个体的操作，从种群规模和迭代更新次数两方面调整各种算法的权重，能够发挥联合搜索的全局优势，规避单种算法的局限性，提高搜索效率。增强了搜索算法全局性与稳健性；限制了搜索空间，使得搜索得以有效进行。
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公开(公告)号：CN105490775A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510848143.2
申请日：2015-11-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L1/00
CPC classification number: H04L1/0054
Abstract: 本发明公开了一种基于M-QAM信号的比特对数似然比值的量化方法，包括以下步骤：S10:根据M-QAM(M＝2m)技术的映射关系，计算得到每一个调制符号比特位bk的对数似然比值LRp(bk),对同一符号不同比特位bk的对数似然比值LRp(bk)采用不同的量化阶数和量化门限；S20:通过对数压缩器获得对数似然比值LRp(bk)对应的压缩数值x′k；S30:对压缩数值x′k进行中平型均匀量化，获得均匀量化结果Iu(x′)；S40:将均匀量化结果Iu(x′)输入指数扩张器进行非均匀量化，得到相应比特bk的归一化的非均匀量化输出结果x'k,nuq。相对于现有的量化译码方案，本发明的方法引入基于压扩律的非均匀量化法，在保证量化精度的同时降低了系统量化阶数，使得大量的弱信号信息能被有效表示，并参与迭代译码，提高译码器的译码性能。
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公开(公告)号：CN201909888U
公开(公告)日：2011-07-27
申请号：CN201120008916.3
申请日：2011-01-11
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本实用新型公开了一种大型工具显微镜的图像采集装置，包括CCD传感器和安装于基板上的目镜连接筒，所述的CCD传感器为微小型工业相机；所述的目镜连接筒顶端设有与目镜连接筒内圈螺纹连接的盖板，该盖板与基板上表面平齐，其上开设有光阑，所述目镜连接筒内由下至上依次安装有双凸透镜和平凸透镜，其中的平凸透镜的顶端通过压紧筒压紧于盖板上；所述微小型工业相机的固定镜头正对盖板上的光阑。与现有技术相比，本实用新型图像采集装置结构简单，体积更为小巧，安装方便，只需将目镜连接筒直接插入大型工具显微镜的目镜上即可。
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公开(公告)号：CN201487378U
公开(公告)日：2010-05-26
申请号：CN200920141303.X
申请日：2009-09-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本实用新型为巨型钢管内支撑结构，包括中心体及与中心体连接的2N根受压杆，N为4～10的正整数，形成平面的米字型结构，单榀的相邻受压杆有横杆连接，各受压杆的外端的顶丝顶紧在钢管内壁上，支撑管壁；一个管节内安装两榀内支撑，内支撑的平面与管节中心轴线垂直。管节内的两榀内支撑的相对应的每两根平行的受压杆之间有n组交叉的斜腹杆连接，n为1～4的正整数，每根受压杆分为n段，2n根斜腹杆连接一对受压杆每段的首尾端。二榀的各受压杆和斜腹杆构成一个平面桁架体系，而平面桁架又在内支撑中心形成结点，使整个内支撑形成空间的结构体系。使内支撑的稳定性和承载能力提高，保证钢管装运过程不会变形。且受压杆用材大大减少。
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