一种双沟道超结碳化硅MOSFET
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119855213A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202510329586.4

    申请日:2025-03-20

    Abstract: 本发明公开了一种双沟道超结碳化硅MOSFET,包括A型衬底、A型外延层、B型第二阱区、第一沟槽、第二沟槽、漏极金属、栅极金属、源极金属和肖特基金属;A与B的导电类型不同;A型外延层内设有超结区和两个B型第一阱区;超结区包括A型柱状条和两个B型柱状条;两个B型第一阱区设在两个B型柱状条顶部;第一沟槽和第二沟槽设在B型第二阱区两侧;肖特基金属设在第二沟槽底部;栅极金属悬浮在绝缘介质内,位于栅极金属下方的B型第一阱区顶部形成有第一导电沟道,邻近栅极金属的B型第二阱区侧壁形成有第二导电沟道。本发明能在保证高击穿电压和低比导通电阻的同时,还拥有优异的动态性能,并且有着较强的续流能力与较高的可靠性。

    一种基于误差修正的室内融合定位方法

    公开(公告)号:CN114630267A

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202111632681.X

    申请日:2021-12-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于误差修正的室内融合定位方法,该方法包括:部署室内无线接入点,划分室内区域;在离线阶段部署参考点并采集RSS数据;采用多点定位、边界判断以及kmeans聚类相结合的方法设置校正基准点;在线阶段中,获取待测节点的RSS数据,采用多点定位和区域判断对待测节点进行初步定位;采用指纹定位以及位置补偿相融合的算法对待测节点进行在线阶段的定位修正。该发明通过对靠近室内边缘区域的定位结果的修正提高了总体定位精度,并且降低了定位复杂度,提高了定位效率。

    一种面向快速联邦学习的5G边缘设备调度方法

    公开(公告)号:CN112948101B

    公开(公告)日:2021-10-26

    申请号:CN202110531260.1

    申请日:2021-05-17

    Abstract: 本发明公开了一种面向快速联邦学习的5G边缘设备调度方法,该方法在联邦学习的每个训练周期开始阶段,考虑每个边缘设备的训练时延、公平性和本地模型重要性,基于多臂老虎机理论进行边缘设备调度。本发明还搭建了一个无线联邦学习系统,其联邦学习的训练过程包括:每个训练周期开始阶段,基于多臂老虎机理论进行设备调度;每个训练周期训练过程中,被调度的设备进行本地训练,并将更新之后的本地模型上传给基站,生成新的全局模型;每个训练周期结束阶段,基站将更新之后的全局模型广播给所有设备,用于下一个周期的设备选择以及模型训练。该发明能够在设备信道条件以及本地计算能力未知的情况下,以较低的训练时延获得较高的学习性能。

    一种RIS辅助的D2D通信传输模式选择方法

    公开(公告)号:CN112272418A

    公开(公告)日:2021-01-26

    申请号:CN202011047906.0

    申请日:2020-09-29

    Abstract: 本发明公开了一种RIS辅助的D2D通信传输模式选择方法,包括以下步骤:(1)在各传输时段,D2D用户以当前传输模式进行相互通信;(2)在各传输时段末,系统获取当前D2D用户与RIS的距离以及D2D用户之间的距离,计算D2D用户的距离函数;(3)将获得的距离函数与预设阈值比较,为下一传输时隙选择通信模式;(4)下一传输时隙,D2D用户采用系统选择的通信模式进行相互通信。本发明充分利用RIS辅助的D2D通信模式和传统D2D通信模式的优势,以D2D通信链路可达速率最大为目标,D2D用户对可在RIS辅助的D2D通信传输模式与直接D2D通信传输模式间动态切换,使得D2D用户对的可达速率始终保持最优。

    一种RIS辅助的D2D通信传输模式选择方法

    公开(公告)号:CN112272418B

    公开(公告)日:2022-06-28

    申请号:CN202011047906.0

    申请日:2020-09-29

    Abstract: 本发明公开了一种RIS辅助的D2D通信传输模式选择方法,包括以下步骤:(1)在各传输时段,D2D用户以当前传输模式进行相互通信;(2)在各传输时段末,系统获取当前D2D用户与RIS的距离以及D2D用户之间的距离,计算D2D用户的距离函数;(3)将获得的距离函数与预设阈值比较,为下一传输时隙选择通信模式;(4)下一传输时隙,D2D用户采用系统选择的通信模式进行相互通信。本发明充分利用RIS辅助的D2D通信模式和传统D2D通信模式的优势,以D2D通信链路可达速率最大为目标,D2D用户对可在RIS辅助的D2D通信传输模式与直接D2D通信传输模式间动态切换,使得D2D用户对的可达速率始终保持最优。

    一种面向快速联邦学习的5G边缘设备调度方法

    公开(公告)号:CN112948101A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110531260.1

    申请日:2021-05-17

    Abstract: 本发明公开了一种面向快速联邦学习的5G边缘设备调度方法,该方法在联邦学习的每个训练周期开始阶段,考虑每个边缘设备的训练时延、公平性和本地模型重要性,基于多臂老虎机理论进行边缘设备调度。本发明还搭建了一个无线联邦学习系统,其联邦学习的训练过程包括:每个训练周期开始阶段,基于多臂老虎机理论进行设备调度;每个训练周期训练过程中,被调度的设备进行本地训练,并将更新之后的本地模型上传给基站,生成新的全局模型;每个训练周期结束阶段,基站将更新之后的全局模型广播给所有设备,用于下一个周期的设备选择以及模型训练。该发明能够在设备信道条件以及本地计算能力未知的情况下,以较低的训练时延获得较高的学习性能。

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