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公开(公告)号：CN118802071A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410597939.4
申请日：2024-05-14
Abstract: 本发明提供了一种针对离散无记忆信源码字分解的编解码方法，对信源序列首先进行HMV码编码，将原始信源序列划分为若干个长度为奇数大小的比特组，在每个比特组中找到HMV码的补码，补码包含压缩编码时丢失部分的全部信息，得到能够无损重构原始序列的编码；对信息序列进行信源编码后通过信道编码、调制以及信道传输到达解码端，执行与编码对应的解码。本发明减小了与香农有损信源编码定理确定的可达速率‑失真区域理论极限的差距，避免了采用打孔编码方案后进行解码时重构信息序列不唯一造成失真的问题，达到无损连续优化的效果。
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公开(公告)号：CN118473499A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410618868.1
申请日：2024-05-17
IPC: H04B7/185 , H04B7/026 , H04B17/391 , H04B17/40 , H04W16/18 , H04L41/16 , G06N3/045 , G06N3/092 , H04W24/02
Abstract: 本发明公开了一种基于中断概率的有损协作无人机中继位置优化方法，建立包含采用有损转发策略的无人机中继以及具有具体失真要求的用户端的通信系统模型，利用香农有损信源信道分离定理，解决系统中各链路多端信源编码问题，进一步分析计算系统中断概率，设计一种基于SAC的强化学习算法，基于中断概率对无人机中继位置和轨迹进行优化，最终得到合理的无人机中继位置和轨迹。本发明方法解决了系统中各链路多端信源编码问题和系统中断概率的分析计算问题，具有探索性和鲁棒性的优势。
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公开(公告)号：CN118509898A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410542942.6
申请日：2024-05-01
IPC: H04W24/08 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种OTFS有损通信系统中断概率的低复杂度估计方法，首先结合OTFS信道模型和DD域矢量表示形式，对OTFS可达容量C与DD域等效信道矩阵HDD之间的关系建模；然后采用基于Shannon有损信源信道分离定理的等效信源编码法，确定中断概率计算时，满足失真度要求下对应的信噪比SNR；推导出在有损通信系统中，给定失真要求和可解析路径数目下，OTFS中断概率的表达式；最后推导得到中断概率下界，该下界能够估计OTFS有损通信系统中断概率。本发明能以低复杂度估计OTFS有损通信系统的中断概率。可以为未来AI辅助的6G通信系统的设计和优化提供支持。
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公开(公告)号：CN118473424A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410701773.6
申请日：2024-05-31
Abstract: 本发明提供了一种基于信源信道编码对偶性的实用性有损信源编码方法，基于信源信道编码对偶原理、低复杂度的二进制有损信源编码设计方案，并使用该方法基于二进制海明码设计了一个低复杂度有损编码算法，以达到降低二进制信源通信中时延的目标。本发明能够快速高效地，依据二进制码字的校验位长度，生成相应的奇偶校验矩阵、生成矩阵及有损信源码字。提高对二进制信源的编码效率，能够在达到目标编码速率的前提下，降低有损压缩最终的预期失真。其性能较单独使用某一码字进行编码更优，通过逐次优化的方法有效提高重建信号的恢复准确度。
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公开(公告)号：CN112565128A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011368021.0
申请日：2020-11-28
Abstract: 本发明提供了一种基于混合神经网络的无线电信号调制识别网络及实现方法，利用卷积层提取调制信号的特征信息，对卷积层提取的特征信息进行维度的划分，将标量特征转化为矢量特征，从而使所提出混合神经网络模型充分抽取调制信号的空间特征，再利用门控循环单元层提取与时间相关的特征信息，所提出的混合网络模型充分结合信号在时间和空间状态的特征信息。本发明使得该模型能更加全面的抽取调制信号的空间特征，提升调制信号的分类性能；使得该模型能更加全面的抽取调制信号的空间和时间特征，进而提升调制信号的分类性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118230115A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410198101.8
申请日：2024-02-22
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/77 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于补丁匹配度量的语义交互元学习网络及学习方法，学习网络包括：特征提取器接收支持集图像和查询图像，输出补丁嵌入；任务自适应的补丁嵌入更新模块接收补丁嵌入，输出支持集图像的任务自适应的补丁嵌入；通道语义交互模块，接收支持集图像的任务自适应的补丁嵌入，输出支持集图像的语义补丁嵌入；匹配度量模块，接收支持集图像的语义补丁嵌入和查询图像的补丁嵌入，计算查询图像与每个类别的支持集图像的补丁级相似度；分类器，计算查询图像的分类概率和分类交叉熵损失。其解决了现有元学习应用于小样本图像分类场景下出现的监督崩溃问题以及语义知识未得到有效利用的问题，缓解了小样本图像分类准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN114599044B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210215298.2
申请日：2022-03-07
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04W16/28
Abstract: 本发明公开了一种基于智能反射面技术的认知网络中波束赋形优化方法，基于基站的波束赋形矢量和智能反射面的相位矩阵，且以认知网络的能效值最大为目标，构建优化问题和约束条件；根据约束条件确定相位矩阵，并以相位矩阵为已知量对波束赋形矢量进行迭代优化；以收敛后的波束赋形矢量为已知量，对相位矩阵进行优化并验证，基于收敛后的波束赋形矢量和验证后的相位矩阵对认知网络进行波束赋形交替优化；本发明通过使认知用户在满足授权用户的服务质量要求的前提下同时进行通信任务，可以提高通信效率，同时通过对基站和智能反射面进行循环优化，同时优化基站波束赋形和智能反射面相位，使得能效值最大化，提升了通信系统的运行效率。
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公开(公告)号：CN115225164B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202210880144.5
申请日：2022-07-25
Applicant: 西北工业大学深圳研究院
IPC: H04B10/90 , H04B7/06 , H04W72/044
Abstract: 本发明公开了一种基于智能反射面非正交太赫兹通信方法及系统，包含对基站功率分配和智能反射面无源波束赋形优化的方法，并以系统中能效最大为目标，构建优化问题和约束条件；针对非凸优化问题，采用包含连续凸逼近和半定松弛算法的交替迭代方法，在优化的过程中，根据约束条件确定相关初始值并固定上一次迭代优化的智能反射面无源波束赋形，利用连续凸逼近算法对基站的功率分配进行优化；固定优化后的基站功率分配系数，利用半定松弛算法对智能反射面无源波束赋形进行优化，利用基站功率分配和智能反射面无源波束赋形计算本次迭代的能效值，当能效值满足迭代终止条件即输出。本发明在保障用户通信质量和用户公平性的前提下对能效进行优化。
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公开(公告)号：CN116388829A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310389614.2
申请日：2023-04-12
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04B7/155 , H04L1/00 , G06F40/126 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于语义中继辅助的语义文本传输方法及装置，该装置包括m个语义发送端，n个语义输出端和一个智能语义中继；语义发送端用于对文本信息进行语义编码后，再进行信道编码生成第一发送信号；智能语义中继接收第一发送信号，并对第一发送信号进行功率补偿，生成第二发送信号；语义接收端接收第二发送信号，并对第二发送信号进行信道解码后，再进行语义解码，完成三方协作的语义通信。首先该装置采用智能语义中继，提高了通信网络的适用性；其次，智能语义中继补偿信号损失，降低信号衰减的影响；该装置可以实现放大转发模式和解码转发模式的切换，以避免语义发送端和语义接收端的知识库不同，导致信号传输不便的问题。
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公开(公告)号：CN115063449B
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202210796625.8
申请日：2022-07-06
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了用于目标跟踪的面向高光谱视频的三通道视频输出方法，由以下步骤组成：计算输入的高光谱视频每个通道的输入图像的每个像素与其相邻像素之间的像素值差值得到对比度差异，计算输入的高光谱视频的每个通道的每帧图像的信息熵根据高光谱视频给定的地表真值，将输入图像分为目标区域和背景区域，计算目标区域和背景区域的对比度差异和像素均值差异，根据对比度差异和像素均值差异计算得到目标背景差异指标，将对比度差异、信息熵、目标背景差异指标输入评价算法得到质量评价指标Pm，取三个最大的Pm值对应的三个通道作为三通道输出视频F；本发明在保证精度的前提下，有效的解决了高光谱目标跟踪速度慢的问题，提升方法的实用性。
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