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公开(公告)号：CN117938224A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410153720.5
申请日：2024-02-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B7/155 , H04B7/0452
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的毫米波中继通信系统收发器设计方法，包括：对估计的信道利用奇异值分解，得到各节点的模拟部分处理器；根据各节点的模拟部分处理器构造出等效的传输信道和等效噪声，在目标节点利用最小均方差准则对目标节点的接收信号进行处理，得到MMSE矩阵；利用最大化和速率与最小加权均方误差算法之间的等效性，根据MMSE矩阵将最大化和速率问题转化为最小加权均方误差问题；基于深度展开神经网络对最小加权均方误差问题进行求解，得到各节点的数字部分处理器，本发明能够提高通信系统的系统性能，同时降低计算复杂度，实时的应用在通信系统中。
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公开(公告)号：CN117938212A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410153248.5
申请日：2024-02-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于OFDM的宽带毫米波中继系统混合波束成形设计方法，包括：在各节点均为全数字处理器的情况下计算目标节点的接收信号；在目标节点利用最小均方差准则对接收信号进行处理，计算得到MMSE矩阵；利用最大化和速率与最小加权均方误差算法之间的等效性，根据MMSE矩阵将最大化和速率问题转化为最小加权均方误差问题；基于深度展开神经网络对最小加权均方误差问题进行求解，得到各节点的全数字处理器；基于最小二乘的分解算法将各节点的全数字处理器进行分解，计算得到各节点的混合波束成形矩阵，本发明大大降低了算法的复杂度，可以有效的提高系统的运行时间。
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公开(公告)号：CN116453659A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310451760.3
申请日：2023-04-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种流形约束的医学图像合成方法。包括：1)一种新颖的流形约束的半监督医学图像合成方法，该方法的网络模型由分布生成器、分布校正器和分布鉴别器组成；2)为实现流形匹配的目标，定义了三个距离度量，包括形心之间的距离、全局成对点之间的欧氏距离和全局成对点之间的测地距离。随着生成图像的流形结构变得更接近真实图像的流形结构，流形匹配损失在训练过程中单调减小，这反映了网络的训练效果；3)引入分布校正器用于校正图像对的流形值差异。分布校正器和分布生成器被联合优化，以减少生成图像和真实图像之间的流形值差异，从而使生成图像的纹理细节更加清晰；4)为使模型适应数据缺失的应用场景，引入了流形仿射变换一致性正则化以半监督模式训练模型。本发明能够利用一种模态的图像实现跨模态合成，合成的图像具有清晰的纹理细节。
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