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公开(公告)号：CN112994966A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201911298083.6
申请日：2019-12-17
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于深度学习的通用网络流量识别方法，在用户设备与远程服务器建立连接并通信的过程中，用户设备通过有线交换机设备或者无线基站接入网络，流量数据经网关转发，通过从网关处抓取流量数据，并将其中的网络层信息进行流量划分、将其中的传输层信息和应用层信息的头部信息中提取出流级别的特征，并作为深度神经网络的输入，从而判断待识别的服务类型。本发明在各类有线与无线网络环境中的各类流量识别任务中有着较高的识别准确率，同时减小该方法的实际部署复杂度。
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公开(公告)号：CN112966807A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201911280774.3
申请日：2019-12-13
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于存储资源受限FPGA的卷积神经网络实现方法，利用卷积层处于神经网络中的不同的位置，对于靠前的大尺寸小通道的特征图层，采取按高度维度分块输入特征图和卷积核，缓存全部卷积核参数的方式进行缓存；对于靠后的小尺寸大通道的特征图层，采取按输入通道分块输入特征图和卷积核，缓存部分通道的全尺寸输入特征图和卷积核参数的方式进行缓存。本发明在不增加FPGA与外部存储器之间传输数据的前提下，针对大尺寸卷积神经网络和小存储资源FPGA都适用，充分利用卷积神经网络的特点，分层设计存储方案，节约片上的存储资源。
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公开(公告)号：CN112423333A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011296069.5
申请日：2020-11-18
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于位置指纹匹配的蜂窝网络无线定位方法，根据从真实采集的用户上报测量报告中的待测用户的svrCGI判断是否存在与待测用户相同小区的训练用户，构造测试向量和训练向量集并采用，机器学习拟合算法预测坐标值，再计算测试的置信度并滤除不可靠的测试结果，最后利用拟合算法进行融合，即根据不同算法的对应精度，将输出结果进行加权求和得到预测结果。本发明基于真实采集的用户上报测量报告，结合庞大的训练数据集和机器学习算法，实现中位数误差为100m左右的高精度的蜂窝网络定位。
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公开(公告)号：CN111554083A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010311005.1
申请日：2020-04-20
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于车辆状态信息的无人车队控制方法，通过第一辆车即头车且具有加速减速控制权，后续为从车且没有独立控制权，即不能够进行加速减速的处理，头车通过无线信道向后广播包括各辆从车的加速度控制信息的指派数据包；从车通过无线信道接收指派数据包，解析出各自对应的加速度信息并控制各自行驶状态的同时将各自的纠正状态信息与模型信息周期地发送至头车。本发明通过传输模型来做到估计状态信息，通过状态信息纠正包来避免估计误差过大。
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公开(公告)号：CN109065030B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201810862022.7
申请日：2018-08-01
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于卷积神经网络的环境声音识别方法及系统，将从音频中提取得到的梅尔能量谱特征进行混合构建得到样本库，用于对卷积神经网络模型进行训练，最终以训练后的卷积神经网络进行环境声音的识别，本发明在ESC‑10、ESC‑50和UrbanSound8K三个公开声音数据集上取得了最好或者接近最好的结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111328087A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201811540071.5
申请日：2018-12-17
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于深度学习的高能效异构网络子信道分配与功率分配方法，以异构网络的信道增益矩阵作为深度神经网络的输入训练集、信道分配和功率分配作为标签以训练输入卷积神经网络，然后将训练得到的卷积神经网络子信道分配分类和优化功率分配拟合。本发明能使用深度学习对异构网络中子信道分配和功率分配进行联合优化，得到能效最优的情况。通过对原始数据添加标签，利用深度学习的特性学习能效优化过程。以达到在较小的时间和空间复杂度的情况下得到最优解。
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公开(公告)号：CN110933003A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911209139.6
申请日：2019-11-30
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于FPGA的DMRS信号生成系统及方法，包括：用于生成DMRS生成所需的给定参数的参数生成模块、跳组计算模块、译码模块、六个子单元组成的数据计算模块、用于完成整数与小数的计算的乘法模块以及三角函数模块，本发明针对协议3GPP TS 36.211 Release 15版本，实现LTE-V基带链路系统的DMRS信号生成。同时，基于FPGA进行模块开发，在保证满足LTE-V系统的低延时要求的前提下，尽可能的减少对FPGA的资源利用，包括DSP单元的使用。
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公开(公告)号：CN110875790A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201911131740.8
申请日：2019-11-19
Applicant: 上海大学
IPC: H04B17/391 , G06N3/04
Abstract: 一种基于生成对抗网络的信道模型实现方法，通过使用真实信道数据和生成器生成的信道数据对对抗网络的鉴别器和生成器交替训练，直至鉴别器无法分辨真实信道数据和生成数据，达到生成器对信道数据的学习，从而用于产生具有相同的统计特性的信道数据，实现对信道的建立平稳信道及广义非平稳信道模型的目标。本发明生成的信道数据JS散度均小于0.08，能够准确的服从真实信道数据分布。
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公开(公告)号：CN110289927A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910583197.9
申请日：2019-07-01
Applicant: 上海大学
IPC: H04B17/391
Abstract: 一种基于条件生成对抗网络的信道模拟实现方法，通过从实际发送接收信号对中生成原始数据集，然后将原始数据集以双通道的二维时频域信号方式表示，用于条件生成对抗网络模型的训练，训练后的条件生成对抗网络模型能够对信道进行准确模拟。本发明利用cGAN在学习数据概率分布上的有效性和精准性的优势以及在图像生成领域取得的成功，将其应用于信道建模上。将大量测量采集的发送信号和接收信号作为配对数据集对生成对抗网络训练，当生成对抗网络中的鉴别器不能分辨出真实信道中的接收信号和生成网络生成的接收信号的时候，该生成网络就等价于信道的模型。
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公开(公告)号：CN110135565A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910416804.2
申请日：2019-05-20
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种针对神经网络在集成电路上实现时的性能评估系统，包括：输入配置模块和功能函数模块，通过配置待测神经网络的参数，通过输入配置模块进行数据流组织方式解析以及硬件框架参数配置，再通过功能函数模块对延时、资源使用、不同存储器访问次数进行评估。本发明针对于神经网络的拓扑结构以及具体网络参数，通过硬件可调参数的配置，在多种数据流组织方式下，完成对该神经网络硬件实现性能的评估，包括各个层级的延时，硬件资源的使用，不同等级存储器的访问情况等。
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