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公开(公告)号：CN119150142A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411411173.2
申请日：2024-10-10
Applicant: 暨南大学 , 武汉星纪魅族科技有限公司
IPC: G06F18/2415 , B60K35/10 , G06F3/01 , G06N3/0442 , G06N3/0495 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力增强的轻量级无线手势识别方法，通过设计基于注意力增强的轻量化网络模型（AELite），结合双向门控循环单元网络（BiGRU）、残差卷积块（Res‑Conv1D）、通道注意力模块（CAM）来充分提取手势特征，在模型参数、模型大小得到控制的条件下能够有效识别手势动作。本发明的无线手势识别方法在提升系统性能的同时，注重轻量级模型的设计，以适应车载场景的需求。
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公开(公告)号：CN116760674B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311011742.X
申请日：2023-08-11
Applicant: 暨南大学 , 海华电子企业(中国)有限公司
IPC: H04L27/00 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种无线信号调制方式智能监测识别方法及系统，所述方法包括以下步骤：将送入信道后的信号输入到预处理网络，预处理网络将其还原成送入信道前的信号，并传输至分类网络；预处理网络包括顺序连接的编码器、隐藏编码层、解码器；其中，编码器将输入的无线信号压缩到一个低维表示，即所需的编码；隐藏编码层对编码器的输出进行非线性变换完成隐藏；解码器将隐藏层的编码进行解码；分类网络输出识别结果。本发明通过深度学习的方式实现对低信噪比信号输入的调制方式识别，同时相较于常规采用的数字滤波器的设计而言，本发明通过预处理网络实现信号重建，预处理网络的设计过程较为简单方便，部署方便简单，降低硬件的成本的与成本。
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公开(公告)号：CN116796250A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202311056861.7
申请日：2023-08-22
Applicant: 暨南大学 , 深圳无线电检测技术研究院
IPC: G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06F18/10 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种混叠无线信号智能识别与分离方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1、对输入的信号频谱使用混合池化方式过滤噪音；S2、将经过混合池化增强后的信号频谱折叠为二维数据形式，输入Conformer编码器中编码为特征图；S3、利用卷积神经网络对编码的特征图进行解码获得特征向量；S4、根据各个信号的特征值计算出其对应的成分占比大小；S5、输出经过归一化后各个信号种类的成分占比。本发明基于联合Conformer编码器和卷积神经网络解码器，通过设计基于混合池化层搭配提出的信号预处理模块和信号成分归一化模块，可以在低信噪比环境下有效实现无线电信号分离。
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公开(公告)号：CN116756637A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311006207.5
申请日：2023-08-10
Applicant: 暨南大学 , 广州通导信息技术服务有限公司
IPC: G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F17/16 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种无线信号智能检测识别方法及计算机可读存储介质，所述方法包括以下步骤：结合标准信号模型，对标准信号模型的数据集中的混合无线电信号进行特征分解，得到近似系数和近似噪声；对近似系数和近似噪声进行生成对抗学习，所述生成对抗学习是分别生成，且联合对抗的；使用训练好的生成器生成的系数和噪声，与标准信号模型结合生成混合无线电信号；将生成的混合无线电信号与准信号模型的数据集结合，放入到无线信号识别模型进行训练，完成训练的无线信号识别模型对混合无线电信号进行识别。该方法将非负矩阵分解（NMF）技术和生成对抗网络（GAN）技术进行结合，对数据集进行增广，从而有效地提高了混合无线电信号识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114390630B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202111429460.2
申请日：2021-11-29
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W40/10
Abstract: 本发明公开了一种基于信息年龄的物联网通信方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法步骤如下：引入智能反射面(RIS)反射传感器信号给基站，运用增量冗余混合自动重发请求(HARQ‑IR)技术改善信号接收质量；基站端收集信道状态信息的统计知识，通过优化设计智能反射面的相位偏移、传输速率及发送功率构建信息年龄(AoI)的最小化问题，同时保证功耗受限以及低中断概率；基于视线信道传播系数设计RIS最优相移；基于交替迭代优化思想利用连续上界最小化以及几何规划逼近分别对发送功率和传输速率进行迭代求解，直至算法收敛。本发明利用RIS技术降低传输延时以及中断概率的渐进表达式简化面向AoI物联网系统的优化设计。
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公开(公告)号：CN116756637B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311006207.5
申请日：2023-08-10
Applicant: 暨南大学 , 广州通导信息技术服务有限公司
IPC: G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F17/16 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种无线信号智能检测识别方法及计算机可读存储介质，所述方法包括以下步骤：结合标准信号模型，对标准信号模型的数据集中的混合无线电信号进行特征分解，得到近似系数和近似噪声；对近似系数和近似噪声进行生成对抗学习，所述生成对抗学习是分别生成，且联合对抗的；使用训练好的生成器生成的系数和噪声，与标准信号模型结合生成混合无线电信号；将生成的混合无线电信号与标准信号模型的数据集结合，放入到无线信号识别模型进行训练，完成训练的无线信号识别模型对混合无线电信号进行识别。该方法将非负矩阵分解(NMF)技术和生成对抗网络(GAN)技术进行结合，对数据
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公开(公告)号：CN116760674A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311011742.X
申请日：2023-08-11
Applicant: 暨南大学 , 海华电子企业(中国)有限公司
IPC: H04L27/00 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种无线信号调制方式智能监测识别方法及系统，所述方法包括以下步骤：将送入信道后的信号输入到预处理网络，预处理网络将其还原成送入信道前的信号，并传输至分类网络；预处理网络包括顺序连接的编码器、隐藏编码层、解码器；其中，编码器将输入的无线信号压缩到一个低维表示，即所需的编码；隐藏编码层对编码器的输出进行非线性变换完成隐藏；解码器将隐藏层的编码进行解码；分类网络输出识别结果。本发明通过深度学习的方式实现对低信噪比信号输入的调制方式识别，同时相较于常规采用的数字滤波器的设计而言，本发明通过预处理网络实现信号重建，预处理网络的设计过程较为简单方便，部署方便简单，降低硬件的成本的与成本。
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公开(公告)号：CN114390630A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111429460.2
申请日：2021-11-29
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W40/10
Abstract: 本发明公开了一种基于信息年龄的物联网通信方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法步骤如下：引入智能反射面(RIS)反射传感器信号给基站，运用增量冗余混合自动重发请求(HARQ‑IR)技术改善信号接收质量；基站端收集信道状态信息的统计知识，通过优化设计智能反射面的相位偏移、传输速率及发送功率构建信息年龄(AoI)的最小化问题，同时保证功耗受限以及低中断概率；基于视线信道传播系数设计RIS最优相移；基于交替迭代优化思想利用连续上界最小化以及几何规划逼近分别对发送功率和传输速率进行迭代求解，直至算法收敛。本发明利用RIS技术降低传输延时以及中断概率的渐进表达式简化面向AoI物联网系统的优化设计。
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公开(公告)号：CN113644940A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110756403.9
申请日：2021-07-05
Applicant: 暨南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于统计CSI的智能反射面的相移设计方法，该方法包括以下步骤：首先，获取收发端与智能反射面(RIS)的参数配置、信道状态信息(CSI)的统计知识；然后利用统计CSI优化RIS的相位偏移使得中断概率最小；继而运用中断概率的渐近表达式简化优化问题；最后，使用数值优化方法如遗传算法迭代求解最佳相位偏移值。本发明利用CSI的统计知识进行RIS相位偏移的优化设计，从而避免了频繁的信道估计、信令交互等引起通信系统开销；此外，基于渐进中断概率实现的最佳设计方法具有极低复杂度。
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