-
公开(公告)号：CN119727855A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411736798.6
申请日：2024-11-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的自适应卫星信道估计方法，属于信道估计领域，包括以下步骤：S1：构建上行卫星信道的系统模型，并根据系统模型生成信道矩阵；S2：根据所建立的系统模型，模拟生成接收端的接收信号；S3：根据导频，使用最小二乘估计法对信道进行初步估计；S4：基于卷积神经网络，构建自适应信噪比的信道估计模型；S5：将对卫星信道的初步估计值作为模型的输入，将依据上行卫星信道系统模型生成的信道特征作为标签，信道估计值作为模型的输出；S6：将标签和输入数据划分为测试集和训练集，以归一化均方误差作为损失函数，对信道估计模型进行训练，直至所述信道估计模型收敛，用测试集检验信道估计模型性能。
-
公开(公告)号：CN119727854A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411736791.4
申请日：2024-11-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种面向RIS辅助的卫星通信信道估计方法，属于信道估计技术领域，包括以下步骤：S1：构建基于自注意力的深度学习网络模型；S2：建立RIS辅助的LEO上行链路系统模型，并根据所述系统模型生成信道特征矩阵，得到接收信号；S3：对接收信号进行最小二乘估计得到初步估计值#imgabs0#S4：将所述初步估计值作为步骤S1所述深度学习网络模型的输入，对深度学习网络模型进行训练，直到深度学习网络模型收敛，输出为RIS辅助的LEO信道的最终估计值。
-
公开(公告)号：CN117978181A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410030014.1
申请日：2024-01-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种极化码帧间联合译码方法，属于信源信道编码领域。该方法包括：确定极化码编解码模型；对信息位可靠度进行再估计，在确定的极化码编解码模型下，训练出信道可靠度再估计离线表Q；根据可靠度再估计离线表Q进行极化码再构造，极化码进行可靠度再估计，得到信息位比特信道的真实可靠度，根据比特信道的真实可靠度进行比特信道重排序，实现极化码的不等差错保护传输；利用极化码的不等差错特性，挑选出极化码码流中易错的位作为帧间纠错的纠错集，对极化码进行帧间纠错，实现极化码的帧间联合译码算法；将位高编码和/或算术编码引入帧间联合译码算法以实现极化码不等差错保护传输。本方法能够有效的提升图像传输的PSNR。
-
公开(公告)号：CN111784610A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010633602.6
申请日：2020-07-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于聚类的边窗滤波器优化方法，属于图像处理及计算机视觉领域。该方法是仅对边缘一侧的像素点进行滤波，首先采用聚类算法将图像划分成若干相近的区域，从而使得边缘两侧的像素点被划分到不同的聚类中；每一个聚类分配一个唯一的标识，同一聚类中的像素共享这一标识；在每一个边窗中，与待滤波像素拥有相同标识的像素点才被用于滤波。本发明方法相比于传统边窗滤波器可以进一步提升边缘保持特性；而且本发明方法计算复杂度较低，可以达到实际应用。
-
公开(公告)号：CN108156440B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201711433284.3
申请日：2017-12-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N13/194 , H04N13/161 , H04N19/597 , H04N19/176 , H04N19/625 , H04N19/129
Abstract: 本发明涉及一种基于分块DCT变换的三维视频深度图非编码传输方法，属于三维视频传输领域。该方法包括以下步骤：(1)输入一帧三维视频深度图以及对应的纹理图像；(2)对深度图进行分块；(3)计算所有分块的虚拟视点合成失真估计值；(4)选择需传输的分块进行DCT变换；(5)对DCT变换后的分块进行系数重排；(6)对重排后的每个分块计算功率分配因子并对系数进行缩放；(7)依次进行哈德玛变换、稠密星座图映射，并发送到OFDM信道。与传统的深度图传输方法相比，本发明显著提高了接收端的三维视频质量，克服了传统传输方法的悬崖效应，在一个大范围的信道条件下，实现了线性的接收质量变换。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110611804A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910927796.8
申请日：2019-09-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N13/122 , H04N13/128 , H04N13/194
Abstract: 本发明涉及一种三维视频纹理和深度联合无线软传输优化方法，属于三维视频无线软传输技术领域。该方法包括：S1：输入三维视频深度图及纹理视频图像组；S2：分别对多视点的纹理视频和深度图执行4D-DCT；S3：选择合适的分块尺寸对变换后的系数块进行分块；S4：对纹理部分和深度部分系数块进行元数据优化；S5：根据步骤S4得到的两部分优化数据块进行交织，形成混合块；S6：根据带宽要求对混合块进行块丢弃；S7：执行功率分配并调制映射到无线信道上传输。本发明能够减少三维视频中的冗余，提高传输效率。
-
公开(公告)号：CN110572631A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910853567.6
申请日：2019-09-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N13/161 , H04N13/194 , H04N19/597
Abstract: 本发明涉及一种基于功率失真的三维视频纹理和深度联合功率分配方法，属于三维视频传输领域，包括以下步骤：(1)输入一帧三维视频深度图以及对应的纹理图像；(2)进行SoftCast分块，并计算分块过程中每个块平均能量；(3)对原始纹理视频和深度图进行加扰处理计算相关参数；(4)利用相关参数计算出该序列最佳功率分配比例；(5)根据功率分配比例对视频图像组进行SoftCast传输。与传统的三维传输方法相比，本发明根据三维视频以及SoftCast框架的特点进行定制化设计，有效的进行功率分配，可以显著提高接收端的三维视频质量，并克服传统传输方法的悬崖效应，实现线性质量转换。
-
公开(公告)号：CN116232338A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310287136.4
申请日：2023-03-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种动态哈夫曼编码器的硬件实现方法，属于数据压缩领域，包括以下步骤：S1：利用统计模块统计输入各种字符的频率，按照频率大小存储到一维寄存器；S2：取出最小和次小的两个字符按频率小的编码为0，频率大的编码为1；当频率相同时：码本值小的编码为0，码本值小的编码为1；将编码的字符作为编码RAM表的地址，编码结果作为编码内容存储到编码RAM表中；S3：将取出的两个字符构建成父节点，将父节点与其两个子节点存入父子关系RAM表中；S4：将父节点送回一维寄存器中进行排序，再重复S2～S4直到一维寄存器中没有字符存在，生成编码表，并利用待编码字符码本值作为编码表的地址进行查表得到编码结果。
-
公开(公告)号：CN114827614A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210447137.6
申请日：2022-04-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N19/132 , H04N19/119 , H04N19/124 , H04N19/60 , H04N19/91 , H04N19/42
Abstract: 本发明涉及一种实现LCEVC视频编码优化的方法，属于多媒体视频处理与传输领域，包括以下步骤：S1：对于给定的输入视频，采用基于Modifiedcubic插值信息的分块下采样方获取最优的下采样输出；S2：将步骤S1所述的分块下采样方法嵌入到LCEVC编码器中，对LCEVC中各个模块进行耗时分析，设计基于CPU‑GPU异构平台的LCEVC编码器框架；S3：根据框架对LCEVC标准中的上采样、改进后的下采样、变换与量化、反变换与反量化、熵编码模块进行并行优化设计，在PC端实现实时低复杂度增强视频编码。本发明提高了LCEVC的编码视频质量，缩短了编码时间，提高了硬件资源的有效利用率。
-
公开(公告)号：CN112689146B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202011516046.0
申请日：2020-12-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N19/11 , H04N19/593
Abstract: 本发明涉及一种基于启发学习的VVC帧内预测快速模式选择方法，属于视频编码领域，包括以下步骤，S1：计算CU的纹理复杂度，分为平坦与非平坦两类；S2：对于平坦类型的CU，选取平面模式与直流模式作为候选模式，跳过模式粗选过程，直接进入率失真优化过程；S3：对于非平坦类型的CU，首先根据梯度信息缩减模式粗选过程的搜索范围，其次根据上下文信息为模式粗选过程设置起始搜索点，然后分别以较大、较小步长进行两轮搜索，最后选取最优的两种模式进入率失真优化过程。本发明在降低帧内预测复杂度的同时，有效地保持了RD性能。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
35
records
(took 0.024 seconds)
