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公开(公告)号：CN115484254B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202210989483.7
申请日：2022-08-17
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于算机软件和网络技术领域，具体为去中心化的文件传输方法。本发明采取网络内缓存和网络广播请求结合的方式实现去中心化的文件传输服务，通过动态探测网络中生产方，解决BitTorrent存在的资源定位问题，并通过分析记录网络状况，有效管理网络资源；表现为在文件生产方和消费方之间通过“先请求，后响应”的方式，传输文件数据；由文件消费方发出请求，在网络的一定范围内广播；所有可以响应对应请求的生产方都可以返回数据；用户同时作为消费方和生产方，并且可以实时监测网络状况和动态调整请求发送策略的方法，从而充分利用用户的上行带宽，缓解热门服务器的负载问题，同时也在一定程度上提供资源定位和管理的解决方案。
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公开(公告)号：CN118214714A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410310137.0
申请日：2024-03-19
Applicant: 复旦大学
IPC: H04L45/247 , H04L69/164 , H04W12/06 , H04W72/566
Abstract: 本发明属于通信工程及网络技术领域，具体为一种基于网络孪生的多路径传输系统。本发明系统包括基于网络孪生的基站，网络孪生体，以及基于UDP互联网连接协议(QUIC)多路径传输模块；网络孪生体是用户在网络世界中的通信代理，为用户提供网络服务；UDP互联网连接协议(QUIC)多路径传输模块为用户终端和网络孪生体提供连接服务，使得通信网络能够根据实时网络状况和用户需求采用多路径快速传输数据，以充分利用网络资源，并在数据传输过程中提供更低的延迟和更高的稳定性，在实时多媒体通信应用领域有良好的应用效果。
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公开(公告)号：CN116707596A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310648079.8
申请日：2023-06-01
Applicant: 复旦大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明属于天线阵列设计技术领域，具体为基于常模约束的波束赋形分析方法。本发明首先提供一种阵列波束赋性的阵因子分析模型(CAFM)，用于表征阵列所形成波束在各个方向上的形状的指标，通过取极限的方法，消除阵列分辨率导致的固有误差；根据该波束赋形阵因子模型分析波束赋形，解耦合阵列配置算法的结果和阵列的固有误差，使得寻找最优的阵列配置更加迅速方便；同时从整体角度考虑阵列相移设置而不是逐天线去优化相移设置，在超大规模阵列上应用时速度远快于同类型算法，从而可以轻松得到目标波束下的最优阵列配置。基于本模型设计的波束赋性方案，可以在不同大小的阵列上使用，大大简化大规模天线阵列上波束赋性设计问题的复杂度。
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公开(公告)号：CN113163185B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202110325973.2
申请日：2021-03-26
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于异构计算的VR实时自适应传输系统及方法。本发明系统由CPU模块、GPU模块和FPGA网卡相互连接组成；CPU模块负责系统的协调与控制；GPU模块包含投影变换模块和视频编码模块，分别完成用户视点信息的实时投影变换以及自适应码流的视频编码生成；FPGA网卡负责网络数据包的收发和校验和的计算；视频编码模块在完成编码后输出自适应码流，直接传输至FPGA网卡发送。本发明中不需要预先生成多版本视频，有效解决了多版本预处理方案中存在的视点刷新频率低、视点匹配准确度差的问题，大大提升用户的观看体验；可以实现极低延时的实时处理，满足8K分辨率60fps的VR视频实时自适应传输服务。
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公开(公告)号：CN113163185A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110325973.2
申请日：2021-03-26
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于异构计算的VR实时自适应传输系统及方法。本发明系统由CPU模块、GPU模块和FPGA网卡相互连接组成；CPU模块负责系统的协调与控制；GPU模块包含投影变换模块和视频编码模块，分别完成用户视点信息的实时投影变换以及自适应码流的视频编码生成；FPGA网卡负责网络数据包的收发和校验和的计算；视频编码模块在完成编码后输出自适应码流，直接传输至FPGA网卡发送。本发明中不需要预先生成多版本视频，有效解决了多版本预处理方案中存在的视点刷新频率低、视点匹配准确度差的问题，大大提升用户的观看体验；可以实现极低延时的实时处理，满足8K分辨率60fps的VR视频实时自适应传输服务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101567761B
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN200910052487.7
申请日：2009-06-04
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体为一种双时隙基于网络编码协作中继的交织迭代多用户通信方法。本发明采用无线中继系统模型，通信节点分为目标用户节点、干扰用户节点、中继节点和基站节点。中继节点具有基带处理模块，并对中继数据进行网络编码；此外，基站接收机利用双时隙网络编码交织迭代干扰消除改进算法进行多用户的信号检测。本发明方法可以为接收端基站提供空间分集增益，以及减少路径损耗，可实现比传统的多用户系统更高的传输可靠性；同时，可以减少中继传输的时间，提高系统容量。
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公开(公告)号：CN101835184A
公开(公告)日：2010-09-15
申请号：CN201010162333.6
申请日：2010-04-28
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于移动通信技术领域，具体为一种低复杂度的LTE下行辅同步信号检测方法。该方法对接收到的频域信号的辅同步序列进行奇偶位分离得到奇数序列和偶数序列，解扰后对其分别进行序列重排-哈达马矩阵快速变换-序列再重排处理，来实现序列相关运算，从奇数序列中筛选出最大相关值对应的标识号m0，根据m0、m1的对应关系，可以缩小偶数序列的序号范围，从缩小序号范围后的偶数序列中筛选出最大相关值对应的标识号m1，并根据m0和m1的大小关系，该子帧为子帧0或者子帧5，得到对应的小区标识组号。本发明将S-SCH信号检测的算法复杂度由31×31次乘法简化为5×32次加法，从而大大降低检测过程的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN119603452A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202311162817.4
申请日：2023-09-08
IPC: H04N19/184 , H04N19/436 , H04N19/132
Abstract: 本申请实施例提供一种分布式解码方法及相关装置，该方法包括：接收比特流，其中，所述比特流包括针对输入图像的灰度信息的编码结果；根据所述比特流重建所述输入图像的灰度信息；根据重建的所述输入图像的灰度信息和相关图像确定所述输入图像与所述相关图像间的光流，所述相关图像为与所述输入图像存在关联关系的图像；通过所述光流对所述相关图像进行采样得到采样图像；根据所述采样图像和重建的所述输入图像的灰度信息重建所述输入图像。采用本申请实施例，能够提高输入图像的重建质量。
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公开(公告)号：CN119511206A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411598586.6
申请日：2024-11-11
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于频率调制连续波雷达技术领域，具体为一种基于自适应字典匹配的频率调制连续波雷达干扰消除方法。本发明包括：建立雷达发送信号、接收信号与干扰信号的数学模型；根据干扰信号的数学模型选取不同时延和调频斜率构造足够精度的字典；粗略均匀抽取字典数据与接收信号计算相关性；根据相关性在大于给定阈值的参数附近均匀抽取更精细的字典数据与接收信号计算相关性；达到预期精度后根据相关性确定干扰的参数；根据确定的参数计算干扰信号并从接收信号中消除；本发明可避免传统干扰抑制方法带来的计算复杂度和精度下降问题，提高干扰识别与消除的效率，适用于干扰信号变化多端和环境复杂性增加的场景，增强系统的鲁棒性和检测性能。
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公开(公告)号：CN117854477A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410087439.6
申请日：2024-01-22
Applicant: 复旦大学
IPC: G10L13/08 , G10L13/047 , G10L13/033 , G10L19/16 , G10L25/30
Abstract: 本发明属于语义通信技术领域，具体为一种基于文本、音频两种模态的语义通信传输方法。本发明将深度学习与语义通信相结合，包含构建深度学习网络，深度学习网络包括：文本语义特征提取模块、音频特征信息提取模块以及语音合成模块；原始语音信号通过文本语义特征提取模块得到原始语音信号的文本描述；由音频特征信息提取模块得到原始语音信号的音频信息包括持续时间、音高和功率信息；两种数据信息整合后进行信源信道联合编码并送到接收方；接收方经过解码得到文本描述和语音信息，通过语音合成模块生成符合要求的语音信号。本发明可显著降低信道资源开销，提高传输效率，极大地提升语音通信的交流质量和用户体验。
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