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公开(公告)号：CN119622059A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411745855.7
申请日：2024-12-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9035 , G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/9038 , G06F18/2135 , G06F18/22 , G06N5/022 , G06N5/01 , H04W72/0453 , H04B7/185
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱的频谱推荐方法，属于无线通信领域。本方法包括以下步骤：S1：定义星地频谱共享知识图谱的知识体系；S2：将卫星参数库及地面频谱使用情况导入知识图谱形成星地频谱共享知识图谱；S3：定义Node2vec算法的参数，计算嵌入向量；S4：嵌入向量PCA降维；S5：构造卫星节点间的相似度矩阵S，相似度度量为欧氏距离；S6：筛选出相似度S＞0.9的节点对并写回知识图谱创建recommend关系；S7：更新知识图谱并可视化推荐列表。在本发明中，基于知识图谱提出了一种频谱推荐方法，应用于星地一体化系统，星地频谱共享知识图谱作为图结构输入，通过寻找相似的卫星并为卫星推荐地面频段，从而提高频谱资源利用率，解决频谱稀缺问题。
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公开(公告)号：CN109003312A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810973318.6
申请日：2018-08-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明涉及一种基于非线性优化的相机标定方法，属于图像处理技术领域。该方法包括以下步骤：S1：获取数据：制作棋盘格标定板，并测量各方格的尺寸，从不同角度拍摄两张以上照片；S2：计算单应矩阵；S3：计算内参数、外参数和畸变因数的初始值；S4：用非线性优化方法精化计算结果。本发明在张正友标定算法的基础上，引入知识和约束条件，使得搜索范围更小，从而减小陷入局部最优的可能性，使算法更稳定；并且只需要打印一个棋盘格图形，测量其尺寸就可以标定相机，其精度明显优于比经典的张正友算法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119421188A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411555723.8
申请日：2024-11-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W24/04 , H04W24/06 , H04K3/00 , H04L41/16 , H04L41/0894
Abstract: 本发明请求保护一种基于改进SAC的多域联合抗干扰决策方法，属于无线通信技术领域。本方法包括：构建由一对通信用户和干扰机组成的无线通信系统；将通信参数决策过程建模为马尔可夫决策过程；初始化智能体参数和系统参数；智能体根据环境状态生成抗干扰动作，将该动作发送给发送机；发送机执行抗干扰动作，接收机将反馈信息发送给智能体；将样本(st,at,rt,st+1)存储到经验回放池，更新环境状态；智能体从经验回放池中抽取样本更新价值网络；更新策略网络、目标网络和熵的正则化系数；重复上述交互、更新步骤，直到达到要求。本发明所提方法能够在未知干扰样式的情况下实现抗干扰决策，提升了通信系统的抗干扰能力和自适应能力，提高了通信双方的通信成功率。
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公开(公告)号：CN109003312B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201810973318.6
申请日：2018-08-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明涉及一种基于非线性优化的相机标定方法，属于图像处理技术领域。该方法包括以下步骤：S1：获取数据：制作棋盘格标定板，并测量各方格的尺寸，从不同角度拍摄两张以上照片；S2：计算单应矩阵；S3：计算内参数、外参数和畸变因数的初始值；S4：用非线性优化方法精化计算结果。本发明在张正友标定算法的基础上，引入知识和约束条件，使得搜索范围更小，从而减小陷入局部最优的可能性，使算法更稳定；并且只需要打印一个棋盘格图形，测量其尺寸就可以标定相机，其精度明显优于比经典的张正友算法。
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公开(公告)号：CN120011970A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510092291.X
申请日：2025-01-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/2431 , A61B5/16 , G06F18/21 , G06F18/10 , G06N3/042
Abstract: 本发明涉及一种基于多状态复杂链路HMM的情绪状态网络估计方法，属于大脑认知加工机制技术领域，包括以下步骤：S101：在正式测试前，受试者按照情绪实验测试要求进行练习一定时间，在第一时长间隔后，受试者进入正式测试阶段；S102：在正式测试过程中，采集受试者的脑电数据组，并对采集到的数据进行预处理，并基于PNN‑CHMM算法得到脑电数据组的情绪加工、情绪状态转换序列；S103：基于情绪加工、情绪状态转换序列，利用图神经网络估计情绪效价值和识别情绪状态。本发明还提供一种基于多状态复杂链路HMM的情绪状态网络估计系统和介质。
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公开(公告)号：CN109218012B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201811058578.7
申请日：2018-09-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种具有集中器的分布式智能电表售电方法和系统，属于智能电网技术领域。本系统包括M个智能电表及N个售电网络服务器，还包括H个集中器，每个售电网络服务器和每个集中器均包括路由模块、密钥模块、共识模块和账单模块，每个智能电表都有密钥模块和共识模块；所述路由模块根据路由规则，用于实现集中器之间的双向通信、智能电表与集中器之间的双向通信，售电网络服务器与集中器之间的双向通信，以及售电网络服务器之间的双向通信；本发明中智能电表获取的token无法被篡改、伪造且能够保证完整性，售电系统任何时候均可对充值token进行核账分析，确保售电系统的收益。
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公开(公告)号：CN109218012A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811058578.7
申请日：2018-09-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种具有集中器的分布式智能电表售电方法和系统，属于智能电网技术领域。本系统包括M个智能电表及N个售电网络服务器，还包括H个集中器，每个售电网络服务器和每个集中器均包括路由模块、密钥模块、共识模块和账单模块，每个智能电表都有密钥模块和共识模块；所述路由模块根据路由规则，用于实现集中器之间的双向通信、智能电表与集中器之间的双向通信，售电网络服务器与集中器之间的双向通信，以及售电网络服务器之间的双向通信；本发明中智能电表获取的token无法被篡改、伪造且能够保证完整性，售电系统任何时候均可对充值token进行核账分析，确保售电系统的收益。
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