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公开(公告)号：CN104125579A
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201410386188.8
申请日：2014-08-07
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于时域能量与频域谱熵的频谱感知方法及装置，先联合能量检测与频域谱熵检测进行检测，当信噪比较大或信道状况较差时，进行时域能量检测；否则，进行频域谱熵检测。再根据检测结果形成空闲频段的能量池、谱熵池，池内分别按统计值大小排列，可对空闲频段信道状态的进行初次估计，有利于认知用户灵活地选择空闲频段进行通信。这样有效减少了频谱检测受噪声不确定性的影响，提高了检测准确度。此外，还采用自适应双门限法，根据检测情况自适应地调整高低门限值，这不仅降低了误判概率，提高了检测准确度，而且减少了需要重新进行频域检测的次数，降低了检测时秏，从而延长了认知用户数据传输时间。
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公开(公告)号：CN104104457A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410333072.8
申请日：2014-07-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于地面数字电视广播频段的频谱检测分配方法和系统，基带处理模块中加载有能量检测算法和循环前缀算法，能量检测算法能够通过设定能量门限值来检测频段，用于检测未被认知用户占用的频段。循环前缀算法则专门用于检测DVB-T信号，在被认知用户占用的频段，采用循环前缀算法能够检测出是否有授权用户重新占用该频段，若检测出授权用户则认知用户便立刻停止占用该频段，避免对授权用户的干扰。本发明能对DVB-T频段全频段检测，自适应的切换频段，准确实时的找出空闲频段并分配给各个认知用户使用。在此基础上，本发明还能检测到授权用户的出现并使认知用户及时退出并切换到其他空闲频段。
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公开(公告)号：CN103095636A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201210524755.2
申请日：2012-12-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开一种差分球调制方法，其首先给出差分调制的一般框架，从而避免查找表描述和实现上的冗繁；再者将差分调制向更高维度、更多参数进行扩展，以增大星座点间的最小欧氏距离，提高其误比特率性能；接着将差分球调制其与OFDM相结合，用于数据传输，从而提供一种新的基于差分检测的鲁棒传输方案，它降低了接收机复杂度，具有更好的误比特率性能，因有更多的差分调制参数，从而能够提供更多的服务质量等级，以满足不同类型数据对不同误比特率的要求。
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公开(公告)号：CN102842756A
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201210357693.0
申请日：2012-09-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明为双极化MIMO天线阵，包括2个相同的双极化天线单元，每个天线单元为相同正方形的第一、二层介质板和接地板重合层叠，上表面为金属辐射贴片，在二介质板之间设置相互垂直的2个微带馈线，分别位于正方形相邻两边的中线上。2个天线单元置于同一水平面上，且其中1个单元的正方形的2条对边分别与另一正方形的对应边处于同一直线上，即2个单元的正方形处于同一个长方形的两端。2个单元正方形相邻的边之间的距离为0.1～100mm。2个单元间用空气或者绝缘塑料泡沫相隔。金属辐射贴片的四个边有凸出矩形。接地板有对称的十字形槽。本发明保证天线阵的高性能并实现小型化和高辐射性能，改善阻抗带宽，调整单元间距离，即调节隔离度。
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公开(公告)号：CN111310852B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202010154538.3
申请日：2020-03-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开一种图像分类方法及系统，涉及数字图像处理技术领域。该方法包括：利用第一图像训练集训练得到特征提取网络模型；利用变分自编码网络、第一图像训练集、特征提取网络模型，以及三种损失函数的加权和，得到与最小的加权和对应的变分自编码网络的解码网络；利用解码网络随机生成伪样本图像集；利用伪样本图像集和第二图像训练集训练全连接神经网络模型，得到分类模型；利用分类模型对待分类图像进行分类。本发明的图像分类方法利用变分自编码网络对第一图像进行分解重构，计算并最小化三种损失函数的加权和，利用与最小的加权和对应的变分自编码网络的解码网络生成伪样本图像集，能完全舍弃旧类样本图像数据，降低内存的占用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112654016B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202110077607.X
申请日：2021-01-20
Applicant: 温州大学 , 桂林电子科技大学 , 浙江宇视科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于距离变化的Cellular‑V2X通信干扰协调优化方法，包括：1)构建蜂窝车联网通信干扰模型；2)计算蜂窝用户CUEi与车联网接收用户Dj之间产生蜂窝用户对车联网用户干扰距离3)计算Dj处的接受信息；4)计算V2V接收端Dj和蜂窝用户CUEi上行传输到BS链路的信噪比；5)V2V通信对蜂窝网络的干扰协调；6)计算蜂窝用户通信的中断概率；7)蜂窝网络对V2V通信的干扰协调；8)计算车联网终端的中断概率；9)完成干扰协调。这种方法通过功率控制来得到V2V传输功率的上限，以减轻从车联网传输信号到蜂窝通信的干扰，并且控制从蜂窝用户到V2V接收端的干扰，使得V2V通信的可靠性显著提高，同时不会降低蜂窝网络连接性能。
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公开(公告)号：CN110913366B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201911370279.1
申请日：2019-12-26
Abstract: 本发明公开了一种支持车载数据两阶段传输的中继部署方法，其特征在于，包括如下步骤：1）生成现有城市路网的网络设施部署图；2）基于多层环状协作机制的三层协作中继规划与部署。这种方法能降低协作中继的选择复杂度、能降低C‑V2X局部通信时的系统总功耗和基站功耗，同时提高协作通信的可靠性。
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公开(公告)号：CN113919410A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202110978496.X
申请日：2021-08-25
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种增量式图像分类方法及系统。该方法包括：将获取到的训练样本集分为多组；通过多组训练样本对贝叶斯神经网络模型进行训练，通过训练好的贝叶斯神经网络模型对图像进行分类；在贝叶斯神经网络模型的训练过程中，本发明为了缓解由于权值重要性累积所导致的模型分类能力下降问题，引入一个权值选择机制，对权值进行筛选后有针对性地稀释部分权值的正则强度。这种方法在容量固定的场景下，能最大限度地维持了模型对未来图像样本的分类能力，同时又能保护旧任务的分类精度，有效地缓解了基于正则化的增量式图像分类模型的分类能力无法长久保持的问题。
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公开(公告)号：CN110046226B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201910306242.6
申请日：2019-04-17
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布词向量CNN‑RNN网络的图像描述方法，其特征在于，包括如下步骤：1）分布表示词向量的生成；2）分布表示标签的生成；3）分布表示语义标签的生成；4）网络设计；5）生成图像的描述性语句。这种方法引入到原本的CNN‑RNN网络模型中使其可生成更精确的结果、使CNN子网提供给RNN子网更丰富的语义内容，使得整个CNN‑RNN网络模型依然能够保持结构化的优点，这种方法中低维稠密的分布表示可以轻松地嵌入海量词语构成完整的语义空间、视觉内容能够更好实现到语义空间的映射，基于分布表示词向量设计的监督信号能更准确的概括视觉内容和更充分的利用向量空间监督CNN优化方向。
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公开(公告)号：CN112637812A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011486134.0
申请日：2020-12-16
Abstract: 本发明公开了一种基于监督机器学习的车载协作通信中继选择方法，包括如下步骤：1）构建车协协作NOMA模型；2）构建中断概率最小化的目标函数；3）构建BP神经网络中断概率预测模型；4）构建影响中断概率的关键参数，组成输入矩阵；5）对输入矩阵的元素进行归一化处理；6）构建误差目标函数；7）初始化权值阈值对构建的BP神经网络预测模型进行训练；8）采用LM算法对BP神经网络模型进行改进；9）利用训练好的模型对候选中继节点的中断概率进行预测；10）根据预测结果，进行基于最小中断概率的中继选择。这种方法构建的BP神经网络预测模型具有较好的准确性，能够在候选中继集中有目标的选取中断概率最小的节点，优化了系统的中断性能。
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