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公开(公告)号：CN110728228B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN201910955253.7
申请日：2019-10-09
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明属于图像识别领域，公开了一种基于蚁群跟踪算法的地震波图像断层识别方法，所描述方法通过对地震波图像中断层的地球物理属性进行分析，得出其在图像中的特点。依据这些特点对地震波图像进行形态学数据处理，主要包括图像增强、图像的二值化、地层线细化加粗、断点滤波、伪断点去除等，通过这些操作从地震波图像中获得断点所在位置。通过对获得的断点进行霍夫变换拟合线段，以确定清晰图片中断层的位置。对于图像不清晰或者断层线扭曲的图像，使用霍夫变换的结果作为断层范围，并依据该范围对图像的分水岭图像进行裁剪。通过对裁剪后的图像使用蚁群算法获得断层的准确位置。
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公开(公告)号：CN111130715B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201911281680.8
申请日：2019-12-13
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种Lora无线网络及其参数优化、传输方法及装置，通过控制接收窗口大小来提高LoRa并行传输的有效吞吐，本发明提供的方法不需要频繁交换控制信息，引入了一个新的并发传输模型来估计LoRa中网络参数不同时的下行链路PRR，并使用回归模型使结果更真实。然后，本发明提出了一种简单的优化算法，以选择节点能够接收确认的最佳接收窗口大小；实验结果表明，在48个节点以20％的占空比工作的LoRa并发传输中，本发明提供的数据传输方法可将有效吞吐提高70％，并将能耗降低30％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111130715A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911281680.8
申请日：2019-12-13
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种Lora无线网络及其参数优化、传输方法及装置，通过控制接收窗口大小来提高LoRa并行传输的有效吞吐，本发明提供的方法不需要频繁交换控制信息，引入了一个新的并发传输模型来估计LoRa中网络参数不同时的下行链路PRR，并使用回归模型使结果更真实。然后，本发明提出了一种简单的优化算法，以选择节点能够接收确认的最佳接收窗口大小；实验结果表明，在48个节点以20％的占空比工作的LoRa并发传输中，本发明提供的数据传输方法可将有效吞吐提高70％，并将能耗降低30％。
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公开(公告)号：CN110728228A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910955253.7
申请日：2019-10-09
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明属于图像识别领域，公开了一种基于蚁群跟踪算法的地震波图像断层识别方法，所描述方法通过对地震波图像中断层的地球物理属性进行分析，得出其在图像中的特点。依据这些特点对地震波图像进行形态学数据处理，主要包括图像增强、图像的二值化、地层线细化加粗、断点滤波、伪断点去除等，通过这些操作从地震波图像中获得断点所在位置。通过对获得的断点进行霍夫变换拟合线段，以确定清晰图片中断层的位置。对于图像不清晰或者断层线扭曲的图像，使用霍夫变换的结果作为断层范围，并依据该范围对图像的分水岭图像进行裁剪。通过对裁剪后的图像使用蚁群算法获得断层的准确位置。
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公开(公告)号：CN110691343A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910960064.9
申请日：2019-10-10
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明属于通信领域，本发明公开了一种基于LoRa节点感知的指纹库建立及抗干扰数据传输方法。指纹库建立方法通过节点接收信号，对信号进行采样分割，提取特征建立指纹库，同时通过干扰源识别更新指纹库。抗干扰数据传输方法通过计算当前LoRa节点干扰等级IS，通过干扰等级的阈值，判断是否开启干扰感知，然后节点通过干扰源指纹库获取干扰源空闲的信道占用信息，并且利用该干扰源的信道占用信息预测空闲周期，并与建立的泊松碰撞模型结合，实现在干扰源下的并发传输。
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公开(公告)号：CN114143149B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202111421562.X
申请日：2021-11-26
Applicant: 西北大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的LoRa信道估计方法及系统，包括利用MCE模型对上行链路进行信道状态估计：1.1采集上行信道中的信道状态获取信道状态，建立信道状态空间的马尔可夫模型H＝{h1,h2,h3……hn}，共n种信道状态；利用最小偏差的映射关系，将马尔可夫模型中的hn与采集到的信道状态进行映射；再利用状态转移概率和状态转移次数进行信道状态预测；本发明的方法和系统，提升网络解码率的同时，不额外增加网络能耗。
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公开(公告)号：CN114143149A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111421562.X
申请日：2021-11-26
Applicant: 西北大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的LoRa信道估计方法及系统，包括利用MCE模型对上行链路进行信道状态估计：1.1采集上行信道中的信道状态获取信道状态，建立信道状态空间的马尔可夫模型H＝{h1,h2,h3……hn}，共n种信道状态；利用最小偏差的映射关系，将马尔可夫模型中的hn与采集到的信道状态进行映射；再利用状态转移概率和状态转移次数进行信道状态预测；本发明的方法和系统，提升网络解码率的同时，不额外增加网络能耗。
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