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公开(公告)号：CN110610207B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN201910854427.0
申请日：2019-09-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的小样本SAR图像舰船分类方法，属于计算机视觉技术领域。该方法包括：1)对SAR图像舰船切片进行预处理从而使舰船切片满足迁移学习对输入图片的要求，对舰船切片采取图像增强，并通过DCGAN网络合成相似的舰船切片图像，从而满足CNN分类网络对于数据数量的要求；2)将图片通过去噪自编码器提取图像特征，降低DCGAN网络生成图像时加入的噪声，降低不同海况背景对分类结果的影响；3)采用ResNet网络进行迁移学习，并采用fine‑tune方法进一步提升分类准确性。本发明保证了小样本SAR图像舰船分类能够达到一定准确性。
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公开(公告)号：CN114786151A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210417797.X
申请日：2022-04-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于空地通信的多路径端到端传输系统及应用方法，属于空地宽带通信领域。该系统包括：机载服务器，负责与机载用户协商建立连接，并通过负载均衡单元的算法计算结果，将用户业务流调度到多条信道上；空地信道仿真模拟系统，从界面上配置信道参数以及展示信道的实时性能，并为机载服务器提供API，将信道状态信息发送给负载同步模块；地面网关服务器，接收来自多信道的业务数据流，将数据解密后更新当前信道所持有密钥，并根据协议的SFN字段将数据重组后转发至地面用户。本发明通过负载同步模块对数据进行自适应调度，防止信道拥塞，并通过密钥更新单元保证数据传输安全，保证了机载业务数据流的稳定传输。
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公开(公告)号：CN111130697B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201911350938.5
申请日：2019-12-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明涉及一种降低基于自动编码器的通信物理层传输系统复杂度的方法，属于移动通信技术领域。该方法包括：生成一系列二进制比特流；对比特流按多元数字频带调制方式组合成比特对并将比特对转换成整数；在基本的自动编码器网络中引入嵌入层并构建物理层传输系统；利用转换后的整数索引训练自动编码器网络并实现物理层数据传输过程。本发明提出了一种低复杂度自动编码器网络结构来实现通信物理层传输系统，能够降低传输系统的复杂度和系统储存开销。
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公开(公告)号：CN109991994B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201910390474.4
申请日：2019-05-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明涉及一种基于飞行模拟器的小型无人机轨迹及姿态修正方法，属于小型无人机技术领域。该方法包括：建立无人机飞行时间与位移的关系；起飞前，完成无人机实际位置与模拟器中无人机GPS定位同步；飞行过程中，控制端在控制无人机飞行的同时，也发送相同指令到本地的飞行模拟器；无人机根据控制指令接收情况判断是否制动；无人机制动后，根据模拟器反馈的数据包结合飞行时间与位移的关系修正飞行姿态及轨迹。本发明能够在不依赖GPS的条件下修正无人机由于网络拥塞或时延引起的操作误差问题的同时，完成无人机的精确定位，并且在无人机系统通信链路极差的情况下，实现对无人机的控制。
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公开(公告)号：CN112633604A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202110003286.9
申请日：2021-01-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于I‑LSTM的短期用电量预测方法，属于电力系统预测领域。该方法包括以下步骤：S1：收集电力系统的历史数据，并处理不完整数据和异常值；S2：根据时间将数据划分为训练集、验证集和测试集；S3：构建混合长短记忆网络I‑LSTM模型，并将训练集输入I‑LSTM网络模型进行训练；S4：设置I‑LSTM网络模型的网络损失函数、优化算法、学习速率和batchsize；S5：预测测试集，根据验证集准确变化情况得到的模型，得到测试集的预测结果。本发明能更好地挖掘用户历史数据序列中的关键信息以及用户用电量数据之间的特征关系，有效地提升用户用电量预测精度和稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109245858B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201811116495.9
申请日：2018-09-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明涉及一种基于译码转发的改进型联合网络‑Turbo编码方法，属于移动通信技术领域。该方法是基于联合Turbo‑网络编码方案，在目的节点处构造改进型的Turbo码译码器对数据进行译码；具体是根据移动终端S1和S2以及中继节点的CRC检验结果分为移动终端S1和S2的CRC检验均正确，只有一个移动终端的CRC检验结果正确，两个移动终端以及中继节点处的CRC检验结果均错误，只有中继节点收到的信号CRC检验正确的四种情况，并分别推导出相应的求解方式进而得到正确的结果。本发明降低了目的节点误帧率，而且随着系统信噪比的增大，该算法的性能更明显。
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公开(公告)号：CN111447025A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010192501.X
申请日：2020-03-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B17/391 , H04B7/185 , H04W24/06
Abstract: 本发明公开了一种面向卫星移动通信的系统级仿真平台即构建方法，仿真平台的架构包括储存管理层、配置管理层、中间适配层和统计分析层，构建方法为：构建面向卫星移动通信的系统级仿真平台架构；根据所述仿真平台架构分析仿真平台的配置管理模型；对核心通信节点进行建模，生成卫星模型、终端节点模型和信关站模型；设计所述仿真平台的工作流程。本发明具有可适用于多星、多站、多波束、多链路和多用户自由组网的优点，为卫星移动通信系统协议体制和关键技术的仿真验证提供了一种新的借鉴和参考，同时也支撑了卫星移动通信系统中多星、多站、多波束、多链路和多用户的灵活组网、体制论证、协议设计和关键技术的验证。
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公开(公告)号：CN107479025B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201710697175.6
申请日：2017-08-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种利用大规模线性阵列的单快拍数据进行空间谱估计的方法，属于空间谱估计技术领域。该方法先对单快拍矢量数据施行相位补偿和相位旋转两种操作；然后搜索空间谱的谱峰得到信号波达方向估计。本发明不仅能快速对来波信号的波达方向进行估计，并且避免了子空间类空间谱估计算法由于多径效应引起的秩损问题。
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公开(公告)号：CN110610207A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910854427.0
申请日：2019-09-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的小样本SAR图像舰船分类方法，属于计算机视觉技术领域。该方法包括：1)对SAR图像舰船切片进行预处理从而使舰船切片满足迁移学习对输入图片的要求，对舰船切片采取图像增强，并通过DCGAN网络合成相似的舰船切片图像，从而满足CNN分类网络对于数据数量的要求；2)将图片通过去噪自编码器提取图像特征，降低DCGAN网络生成图像时加入的噪声，降低不同海况背景对分类结果的影响；3)采用ResNet网络进行迁移学习，并采用fine-tune方法进一步提升分类准确性。本发明保证了小样本SAR图像舰船分类能够达到一定准确性。
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公开(公告)号：CN110012446A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910314948.7
申请日：2019-04-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯网络模型的WSN缺失数据重建方法，属于无线传感器网络数据处理技术领域。该方法首先将每个时间周期划分成不同时隙，每一个时隙都包括数据收集、节点评估以及缺失数据重建三个时间段；数据收集阶段：含有缺失数据的传感器节点向邻近节点发送请求数据的信息；节点评估阶段：传感器节点根据最佳信任节点的判定标准挑选出最优的数据候选节点；缺失数据重建阶段：含有缺失数据的传感器节点首先建立贝叶斯网络模型，然后将最佳候选节点的数据作为辅助变量引入贝叶斯网络模型中，计算并选择最大条件概率所对应的数据替代传感器的缺失数值。本发明降低了数据错误率，且能够满足节点处于移动环境下实时处理信息的要求。
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