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公开(公告)号：CN116707944A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310763849.3
申请日：2023-06-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/142 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及一种基于数据包长度的VANET隐蔽信道构建方法，属于网络信息传输安全技术领域。该方法包括参考数据包长度序列的选取与划分，编解码方案，共享规则变换，调制和解调算法，信息熵调节和完整性校验。本发明通过引入分组编码和算术编码来提高隐蔽信息的嵌入效率，且不会过多增加信道中的包长度种类。同时，构建长度隐蔽模式、差值隐蔽模式和正常传输模式等三种传输模式，以实现载体数据包和非载体数据包的随机分布，提高信息传输的隐蔽性。其次，通过设计完整性校验和信息熵调节方案，以提高隐蔽信息接收成功率和降低隐蔽信道与合法信道数据包分布差距。
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公开(公告)号：CN110830043B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201911055874.6
申请日：2019-10-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H03M7/30 , H04N19/176
Abstract: 本发明涉及一种基于混合加权全变分和非局部低秩的图像压缩感知重构方法，属于属于信号处理技术领域。该方法包括：S1首先对原始图像进行CS处理，得到观测图像；然后利用平均曲率M构造的边缘检测器对观测后的图像进行分解，得到高频部分和低频部分；再对图像的低频部分进行二阶全变分处理，对图像的高频部分进行一阶加权全变分处理，得到一个混合加权全变分模型；S2将图像样本块和样本相似块按列聚合成为一个数据矩阵，得到一个非局部低秩模型；S3将混合加权全变分模型和非局部低秩模型联合，得到最终的目标函数，通过ADMM算法对目标函数进行优化求解。本发明在采样率较低的情况下具有更高的重构质量。
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公开(公告)号：CN110796625B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201911057241.9
申请日：2019-10-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于组稀疏表示和加权全变分算法，属于信号处理技术领域，以稀疏表示为基础，开发一种利用信号的稀疏性、非局部相似性、平滑性三种先验信息；利用平滑性先验信息来抑制噪声的影响，并针对传统的全变分对边缘的信息保护不足，将图像分为高低频，并利用差分曲率算子计算权重，只对高频加权，来提高算法的鲁棒性；为了保护低频信息，并提出一个硬阈值‑模平方算子，来更好的求解组稀疏表示的系数。算法以最小压缩感知重建误差为约束构建模型，为了有效求解提出的联合正则化优化问题，利用分裂Bregman迭代方法求解，实验证明本发明提出的重构算法保护了图像的细节信息，重构效果优于目前主流的重构算法。
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公开(公告)号：CN111222534B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201911121603.6
申请日：2019-11-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于双向特征融合和更平衡L1损失的单发多框检测器优化方法，属于计算机视觉领域。A1：对训练集图像进行预处理；A2：构建传统SSD模型；A3：基于双向特征融合和更平衡L1损失函数修改传统SSD算法模型并构建BFSSD模型；A4：对BFSSD算法模型进行训练；A5：对BFSSD算法模型的性能进行测试。本发明解决了传统SSD算法在训练过程中存在的正负样本和多任务不平衡问题，对于小目标检测具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111311525A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201911141281.1
申请日：2019-11-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/40
Abstract: 为有效增强缺乏纹理细节的图像，本发明将传统的灰度直方图扩展到梯度直方图，提出一种基于直方图概率修正的图像梯度场双区间均衡化算法。该算法考虑到全局均衡的过增强效应，对传统的全局均衡化进行改进，提出将梯度直方图分割出图像的边缘和非边缘部分，再对两部分分别均衡，此方法解决了传统全局均衡化的过增强。最后该算法根据直方图均衡化的映射规律，在两区间各自均衡前提出单阈值法修正概率，此操作有效避免了直方图均衡的“吞噬”效应且增强后图像的信息熵比原图大大提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109447921A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811476660.1
申请日：2018-12-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于MSE的测量矩阵优化的鲁棒性方法。该方法是在传统优化测量矩阵的模型基础上，增加一项正则项，该正则项代表原始图像与重构图像的均方误差，通过假设均方差误差服从标准正太分布，应用中心极限定理和等价字典进行奇异值分解，很好的简化了测量矩阵的优化模型，最后使用梯度下降算法，迭代求解出优化后的测量矩阵，新提出的图像测量矩阵优化模型充分应用图像本身的信息，不仅减小了测量矩阵中与稀疏基之间的互相关系数，也降低了对稀疏度的要求，从一定程度上增加了图像压缩感知系统鲁棒性。实验表明，优化后的测量矩阵列之间的独立性增加，更有利重构出高质量的图像信号。
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公开(公告)号：CN105721868A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610049601.0
申请日：2016-01-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N19/132 , H04N19/136 , H04N19/117 , H04N19/176 , H04N19/149
CPC classification number: H04N19/132 , H04N19/117 , H04N19/136 , H04N19/149 , H04N19/176
Abstract: 本发明涉及一种基于压缩感知的图像亚奈奎斯特采样方法，属于图像处理技术领域。该方法包括以下步骤：1)根据图像信号中的能量大多分布在其带宽范围内的有限甚至少量子频段上的特点建立二维多频带图像信号模型；2)对图像信号频谱进行均匀划分，并为划分所得的每个频谱子块选取生成函数，从而得到能够有效表示图像信号特点的平移不变信号空间；3)建立适用于该平移不变空间下信号的空间采样方案；4)对步骤3)中的空间采样方案进行改进，建立适用于该平移不变空间下信号的亚奈奎斯特采样方案；5)建立相应的重构方案，重构原模拟信号。本发明能够有效缓解当前的图像采集设备中所面临的采样速率高、采样数据量大的挑战。
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公开(公告)号：CN104243096A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410467925.7
申请日：2014-09-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于喷泉码的深空多文件传输方法，充分利用喷泉码的无码率特性，充分利用前向信道，减少反向信道上的数据量，提高链路利用率，降低时延。本发明根据最新的丢包率信息，计算所需的编码冗余，提高一次传输的成功率并有效控制冗余；在接收方采用联合译码算法，充分利用编码信息，降低计算复杂度并提高译码成功率；在重传时，根据不同的丢包情况，采取不同的保护策略，减少重传次数；采用多文件联合传输策略，不等待接收方反馈信息，直接对待传输文件进行处理，充分利用链路资源以及降低时延；在CFDP的基础上，将编码包作为数据域的内容发送，保证了良好的兼容性和实用性。本发明针对性的解决了传输时延巨大、链路时变以及信道非对称的问题，并有效控制冗余，减少传输次数，基本实现了深空文件高效可靠传输的目标。
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公开(公告)号：CN104242948A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410425392.6
申请日：2014-08-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明公开了一种基于奇异值分解的托普利兹结构测量矩阵构造方法，包括以下步骤：步骤一、首先生成一个元素由0,1组成并且服从随机分布的行向量；步骤二、然后由此向量构造托普利兹结构测量矩阵Φ；步骤三、对该测量矩阵进行奇异值分解；步骤四、对奇异值进行优化处理，即将矩阵Φ的奇异值中的最大值作为新构造矩阵的非零奇异值；步骤五、构造新的测量矩阵Φ′；步骤六、对新构造的测量矩阵Φ′进行近似处理，即负元素置0，非负元素置1，得到最终的由0,1元素组成的托普利兹结构测量矩阵Φ″。该矩阵具有计算复杂度低、存储空间少，结构简单，易于硬件实现的特点，并且重构效果良好。
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公开(公告)号：CN104158550A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410425664.2
申请日：2014-08-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明公开了一种基于深空通信环境的码率兼容原模图LDPC码构造方法，包括：1)基于ARAPA原模矩阵的行列扩展来得到多个码率兼容的原模图；2)然后，对所得到的一系列原模图采用PEG算法进行4次拓展以移除重边得到无重边的原模图；3)最后再次对上述原模图采用PEG算法进行若干次拓展，即可得到一定码长且具有准循环特性的码率兼容原模图LDPC码。这种基于矩阵扩展方法构造的码率兼容LDPC码具有较低的译码门限、更低的误码平层，与基于AR4JA原模图构造的码率兼容LDPC码相比，本方法构造的码率兼容LDPC码的性能尽管与之相近，但是其具有更低的译码门限和译码计算复杂度，尤其是在高码率时具有更优越的性能，在BER为10-6时可获得大约0.2dB的性能增益。
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