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公开(公告)号：CN106452714B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610985371.9
申请日：2016-11-09
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L5/00 , H04B7/0452
Abstract: 本发明公开一种多小区多用户大规模MIMO系统的导频分配方法，根据大尺度衰落因子将各小区用户划分为中心用户组和边缘用户组，进一步对边缘用户组用户进行二次筛选，中心用户组用户由于与小区基站之间的大尺度衰落因子较小，且相邻小区中心用户组之间的空间距离较远，所有小区的中心用户组用户复用导频序列集合；边缘用户组用户由于与小区基站之间的大尺度衰落因子较大，且相邻小区边缘用户组之间的空间距离较近，为不同小区的边缘用户组分配彼此正交的导频序列。本发明的显著特点：既能减少对导频序列集合规模的要求，节省导频资源开销，又能抑制来自相邻小区的导频污染，提高信道估计精度，进而提升系统性能。
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公开(公告)号：CN105007591A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510449262.0
申请日：2015-07-28
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种异构无线网络中用户与网络双向选择方法，综合考虑用户偏好和业务需求以及网络对用户的支持度和自身效益，针对异构无线网络中多用户群体性发起业务接入请求时，用户侧采用FAHP+MSD+TOPSIS融合执行候选网络综合性能排序；网络侧结合多属性决策和效益函数对请求接入用户进行偏好排序，采用动态匹配博弈，用户侧和网络侧同时开启匹配窗口进行多对多博弈。本发明的显著特点是：用户和网络均参与选择过程，能全面、综合考虑用户需求、偏好及其变化，均衡网络负载，提高网络资源利用率和效益，实现用户和网络整体满意度最佳。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106452714A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610985371.9
申请日：2016-11-09
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L5/00 , H04B7/0452
CPC classification number: H04L5/0048 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开一种多小区多用户大规模MIMO系统的导频分配方法，根据大尺度衰落因子将各小区用户划分为中心用户组和边缘用户组，进一步对边缘用户组用户进行二次筛选，中心用户组用户由于与小区基站之间的大尺度衰落因子较小，且相邻小区中心用户组之间的空间距离较远，所有小区的中心用户组用户复用导频序列集合；边缘用户组用户由于与小区基站之间的大尺度衰落因子较大，且相邻小区边缘用户组之间的空间距离较近，为不同小区的边缘用户组分配彼此正交的导频序列。本发明的显著特点：既能减少对导频序列集合规模的要求，节省导频资源开销，又能抑制来自相邻小区的导频污染，提高信道估计精度，进而提升系统性能。
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公开(公告)号：CN105246083A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510772044.0
申请日：2015-11-11
Applicant: 国家电网公司 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司 , 重庆大学
CPC classification number: H04W16/14 , H04W24/02 , H04W72/0486
Abstract: 本发明提供的基于DS证据理论的认知无线网络协作频谱感知方法,包括为信道设置协作节点的判决门限，所述门限值包括上限阈值和下限阈值，对协作节点执行本地频谱检测和判决，将检测统计量与门限值对比，若检测统计量大于上限阈值，判决信道状态为占用；若检测统计量小于下限阈值，判决信道状态为空闲；若检测统计量处于上限阈值和下限阈值之间，获取协作节点的可信度并做最终判决；本发明降低了由于协作节点故障、虚假本地检测结果或隐藏终端给出的异常监测结果，减少了高度冲突数据对信息融合判决造成的影响。
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公开(公告)号：CN105007591B
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201510449262.0
申请日：2015-07-28
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种异构无线网络中用户与网络双向选择方法，综合考虑用户偏好和业务需求以及网络对用户的支持度和自身效益，针对异构无线网络中多用户群体性发起业务接入请求时，用户侧采用FAHP+MSD+TOPSIS融合执行候选网络综合性能排序；网络侧结合多属性决策和效益函数对请求接入用户进行偏好排序，采用动态匹配博弈，用户侧和网络侧同时开启匹配窗口进行多对多博弈。本发明的显著特点是：用户和网络均参与选择过程，能全面、综合考虑用户需求、偏好及其变化，均衡网络负载，提高网络资源利用率和效益，实现用户和网络整体满意度最佳。
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公开(公告)号：CN110766726B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201910988849.7
申请日：2019-10-17
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T7/277 , G06T7/00 , G06F17/11 , G06F17/13 , G06F17/16 , G06V10/774 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种复杂背景下的大钟料罐容器移动目标视觉定位与动态跟踪方法，包括以下步骤：摄取料罐筒口并含有卸料通孔的采集视频；取2000张优质图片组成图片集，将卸料孔用红色矩形标注出，并按照0.7:0.3的比例将图片集分成训练数据集和验证数据集；利用K‑means聚类分析算法计算出训练数据集在进行tiny_yolov3网络模型训练时所需要的尺寸；采用训练数据集对tiny_yolov3网络模型进行训练，得到tiny_yolov3网络权重文件。将工业相机所采集到的待识别的图片输入tiny_yolov3网络；设定识别率阈值和IOU阈值，用于对初始目标识别集合进行筛选，得出可识别目标和不可识别目标；对不可识别目标框识别集合，采用获取运动轨迹方法对目标框进行检测。有益效果：检测结果好，可对遮挡的目标进行识别。
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公开(公告)号：CN110766726A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910988849.7
申请日：2019-10-17
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂背景下的大钟料罐容器移动目标视觉定位与动态跟踪方法，包括以下步骤：摄取料罐筒口并含有卸料通孔的采集视频；取2000张优质图片组成图片集，将卸料孔用红色矩形标注出，并按照0.7:0.3的比例将图片集分成训练数据集和验证数据集；利用K-means聚类分析算法计算出训练数据集在进行tiny_yolov3网络模型训练时所需要的尺寸；采用训练数据集对tiny_yolov3网络模型进行训练，得到tiny_yolov3网络权重文件。将工业相机所采集到的待识别的图片输入tiny_yolov3网络；设定识别率阈值和IOU阈值，用于对初始目标识别集合进行筛选，得出可识别目标和不可识别目标；对不可识别目标框识别集合，采用获取运动轨迹方法对目标框进行检测。有益效果：检测结果好，可对遮挡的目标进行识别。
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