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公开(公告)号：CN104333436A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410616067.8
申请日：2014-11-04
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L1/00
CPC classification number: H04L1/0656 , H04L1/0014
Abstract: 本发明涉及一种用于分层编码调制的M-QAM信号迭代解码方法。传统的编解码技术将M-QAM信号直接输入，不仅复杂度高，而且系统性能也不好。本发明将M-QAM分层调制后，不仅降低了系统的解码复杂度，也使得系统性能得到了很好的提升。此设计方法，采用最大似然解码，逐一对N个4-QAM信号进行迭代解码。
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公开(公告)号：CN103117785A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310017996.2
申请日：2013-01-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于向量叠加的Alamouti码结合仿射投影的解码方法：一、将展开；二、则 三、把y1，y2取共轭，摆成列向量的形式；四、把H1，H2作极分解得H1=PC1,H2=QC2；P，Q都是2N×1的酉矩阵，C1，C2是1×1正定矩阵；U是由P的列向量组成的子空间，V是由Q的列向量组成的子空间；五、将沿着V投影到U上的仿射投影；六、将PH乘以七、通过最大似然解码，得到第1个用户的信息。本发明的优点：向量的叠加增加了空间的维数，使得空间的正交性增强。
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公开(公告)号：CN103107838A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201310017184.8
申请日：2013-01-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了用于上行多用户MIMO系统中基于用户选择的仿射投影解码法：一：固定一个整数k，1≤k≤K；二：把信道矩阵分为两部分H=[H1 H2]，H1是H的任意k列，H2为剩下的K-k列，有种不同的选择方法；三：令H11为H1的前M-K+k行，剩下的K-k行记为H12；计算它是k×k维矩阵；根据不同的选择方法，有个矩阵；对于每一个这样的矩阵，取出其对角线上的元素，并从中选取最小值；四：在所有已取出的个最小值中，选取一个最大的作为最佳组合；五：取定步骤四最佳组合中的任一组，把信道矩阵分为两部分H=[H1 H2]，H1是H中与这一组所对应的k列，H2为剩下的K-k列，然后把H1和H2作极分解：H1=PC1，H2=QC2；六：把基站所接收到的信号Y乘以矩阵(Ik-PHQQHP)-1PH(IM-QQH)，变为七：用 解码，得到最佳组合所选择的k列用户的信息；八：用上述步骤一至七的方法解出剩余用户的信息。
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公开(公告)号：CN118552986B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411027900.5
申请日：2024-07-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于云边端协同的人体关键点检测方法、系统及装置，该方法首先采集原始视频数据存储为本地视频数据，并进行格式转换和预处理，得到场景视频数据。其次通过目标检测模型和特征提取模型，对场景视频数据进行特征提取，得到人体特征数据。最后通过预先构建的姿态估计模型，对人体特征数据进行关键点预测，得到人体关键点信息，完成人体关键点检测。本发明能够有效解决现有技术在工业作业人员安全监测领域存在的问题，具有实时性高、精度高、效率高等优点，可广泛应用于工业生产和安全管理领域。
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公开(公告)号：CN118300727A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410386799.6
申请日：2024-04-01
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04B17/391 , H04B17/336 , H04L1/00 , H04L1/06
Abstract: 本发明公开了一种基于QAM调制的实时通信系统的平均失真推导方法，具体步骤如下：步骤1、基于给定的实时通信系统，推导具体天线场景下计算失真的一般表达式；步骤2、在实时传送的具体天线场景中，考虑信道编码时，则基于QAM调制技术，推导平均失真表达式；步骤3、在实时传送的具体天线场景中，不考虑信道时，则再次基于QAM调制技术，推导平均失真表达式。本发明首先在实时传送的大规模天线系统中推导出了一个计算失真的一般表达式。然后，考虑系统中有信道编码模块和无信道编码模块两种情况，分别推导了这两种不同的情况下的平均失真。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114339947B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111599538.5
申请日：2021-12-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W40/32 , H04W88/08 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种超密集网络中基于高斯加权的基站动态分簇方法，该方法首先计算超密集网络中每个小基站的高斯加权密度值以及平均加权密度值；将高斯加权密度值大于平均加权密度的基站挑选为初始簇中心并形成待选初始簇中心池；计算簇的覆盖半径，依次将待选簇中心池中两两基站之间高斯加权分布密度值小于覆盖半径的基站从池中移除；将最终簇中心点数目以及相应的基站坐标信息作为传统K‑means的输入参数来执行K‑means算法，从而得到最终超密集网络中所有基站的分簇结果。本发明可以准确地衡量基站的分布状况、提高分簇的准确率、加快分簇的收敛速度，并且可以根据基站的分布状况进行动态分簇，使超密集网络场景的分簇更加灵活。
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公开(公告)号：CN117671783A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311628381.3
申请日：2023-11-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于有限状态机的动作流程考核的智能识别测评方法，包括获取动作视频，通过识别人体关键点构建姿态序列状态机，根据状态机判断动作是否完成，通过序列比对的方式，完成实际动作序列和标准动作流程的比对，得到流程的完成率。对工业复杂场景下，人员实操动作流程考核具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114221838B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202111599578.X
申请日：2021-12-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , G06F17/16
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体涉及大规模MIMO系统中利用信道共轭数据的信道估计方法及系统。其方法包括步骤：S1、接收端接收基站发送的信号，并根据接收信号得到初步估计信道信息；S2、根据初步估计信道信息及其共轭数据，构造合并汉克尔矩阵；S3、对合并汉克尔矩阵进行奇异值分解，以得到方位到达角估计值；S4、利用方位到达角估计值，恢复信道状态信息。本发明利用共轭数据估计信道的方法，与传统的方法相比，在已知少量信道信息的情况下，利用共轭数据的信道估计方法可以减少噪声的影响，因此能够实现更高的信道利用率，通信系统性能得到进一步提高。
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公开(公告)号：CN116343343A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310626679.4
申请日：2023-05-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 一种基于云边端架构的起重机吊运指挥动作智能测评方法，通过终端设备对考生整个测评过程进行视频录制，描绘出考生的人体骨架图像进行保存；使用指挥动作识别模型对人体骨架的视频进行识别检测，再对识别出的动作名称、每一动作对应信度值、帧数数据进行处理，筛选出某几个动作的特定信度值及其对应的帧和信度信息显示在原骨架视频中；计算测评过程的动作准确率、保存错误动作片段，制作测评结果报告。本发明可以实现云边端技术的协同，减少上传的数据量，提高测试效率。并且可以自动化完成起重吊运指挥动作评测的全部过程，提高待测评人员的行为正确性与规范性。
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公开(公告)号：CN111935833B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010740197.8
申请日：2020-07-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W72/0453 , H04W72/541 , H04W72/53
Abstract: 本发明公开了一种蜂窝网络中D2D通信系统的频谱复用方法，属于通信技术领域。本发明包括如下步骤：步骤1、如果D2D用户与蜂窝用户的服务基站之间的距离满足一定的条件，则D2D用户可以复用蜂窝用户上行频谱资源；步骤2、若满足步骤1条件的第j对D2D用户Dj有多个蜂窝用户的上行频谱资源可以复用，则根据蜂窝用户Ci的干扰度量值选取使得该干扰度量值最小的蜂窝用户复用频谱资源；步骤3、如果第k对D2D用户Dk与第j对D2D用户Dj的距离满足公式(5)所述条件，则D2D用户Dk与D2D用户Dj能够共享同一个蜂窝用户的频谱资源。本发明能够有效抑制蜂窝用户与D2D用户的层间干扰和D2D用户之间的层内干扰，提高频谱利用率和系统能效。
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