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公开(公告)号：CN113938823A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111195576.4
申请日：2021-10-14
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于多频段CSI协同的无线定位装置及方法，该装置包括：信道切换和融合单元、特征提取单元以及深度学习单元，其中：信道切换和融合单元进行多频段CSI获取，经特征提取单元进行随机相位偏移消除后，由深度学习单元在离线阶段建立指纹与位置之间的关系并在在线阶段进行位置预测。本发明利用信道切换和融合算法实现多路切换和包处理来获取多频段CSI，并针对这些多频段CSI信息进行特征提取，利用深度学习算法建立多频段CSI指纹库，无线信号的多频段协同显著提高预测位置的精度。
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公开(公告)号：CN113709896A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202010428722.2
申请日：2020-05-20
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于冲突避免的持久性调度的分布式资源分配方法，通过设置各个载具通过实时感知信道占用与解码结果来判断子信道是否发生包碰撞，当判断为包碰撞时，该载具在自己发送安全信息时一并发送协作信息；当任何载具收到协作信息且该协作信息所指示的疑似发生包碰撞的资源位置正好是该载具过去曾占用过的资源时，该载具会以一定概率通过资源映射转移重新选择新的子信道并保持新的子信道并周期性地发送数据。载具将不会再重新选择新的资源，直到再次收到与本载具有关的协作信息。本发明通过在安全信息中的捎带信息来减少和消除包冲突的发生，在可靠性或AoI指标上有较大的性能提升，且性能接近于理论上的最优性能。本发明通过实时参数调整机制，通过当前的资源利用率来自适应地找到最优的发送间隔，使得整体性能在满足信道拥塞度要求下可以达到更好的AoI性能结果。
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公开(公告)号：CN113055025A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110269830.4
申请日：2021-03-12
Applicant: 上海大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 一种可重构的极化码与低密度奇偶校验码译码器，包括：RDU集群、译码控制器、存储控制器和可重构存储器，其中：译码控制器根据译码方式和译码模式对RDU集群中的每个码字的RDU进行动态重新分组、生成指令字并输出至RDU集群和存储控制器，存储控制器根据指令字生成对应的读写控制信号和地址信号并输出至可重构存储器进行读写控制，可重构存储器从RDU集群读取信息数据写入或者读取信息输出至RDU集群。本发明利用LDPC码和极化码的BP译码算法的相似性，实现了可重构的LDPC码和极化码的可重构译码器，与分别单独实现LDPC译码和极化码译码相比节省了硬件资源，提高了硬件资源利用率。
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公开(公告)号：CN112801268A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011616730.6
申请日：2020-12-30
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于图卷积和多层感知机混合网络的定位方法，通过在待定位区域选取参考点，并在离线阶段从参考点接收从各个AP发送的信号RSSI作为唯一标示从而构成数据库，在在线阶段将用户接收到的RSSI在数据库中进行匹配，选取最接近的RSSI对应的位置作为用户的位置；本发明通过AP的拓扑结构并以此为基础构建无向图，考虑两种邻接矩阵构造方式来为接入点之间的位置关系。1)在小型室内环境中，往往能接收到所有AP的信号，直接利用各AP的欧式距离作为邻接矩阵；2)在大型室内环境中，无法接收到所有AP信号的情况下，利用从多个AP接收到的信号的统计信息构造邻接矩阵。
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公开(公告)号：CN112488285A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201910864736.6
申请日：2019-09-12
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于神经网络权重数据分布特点的量化方法，通过将神经网络中的包含参数的任意一层的权重的分布情况进行统计后，根据统计结果设置码值分配数量，并根据该数量将不同范围下的参数分别分割为对应的子范围，每个子范围内的参数以代表值作为其量化值，最后将每个代表值编码后制表，计算时通过读入码值查表得到对应参与计算的量化值。本发明能够充分利用比特位数，使每个数据都能根据自身参与计算的频率来得到充分的计算，在保证网络性能的同时大幅度降低存储量实现减少参数存储量的目的，且无需训练。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107659343B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201710894275.8
申请日：2017-09-28
Applicant: 上海大学
IPC: H04B7/026 , H04B7/0426 , H04B7/06
Abstract: 一种毫米波协作传输装置及方法，首先从低频段的基带信号处理设备中采集一个或多个低频段的实时发射状态信息，然后从实时发射状态信息中提取低频段信号的时间标签，并获取非理想因素，综合计算出保护间隔；再根据保护间隔和低频段的传输方式，生成不同模式下对应的发射区间信息，然后在其间加入保护间隔并生成毫米波信号优选发射区间，通过高频段毫米波信号的基带处理设备输出；所述的实时发射状态信息包括：低频段的传输方式和时间标签。本发明在毫米波通信进行传输前，提前获取低频段通信的传输方式和时间标签，并根据这些信息通过站点配置毫米波通信的发射窗口，在不违反总功率限制的情况下尽可能提高了发送效率。
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公开(公告)号：CN109640269B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201811547046.X
申请日：2018-12-18
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于CSI与时域融合算法的指纹定位方法，在离线阶段以各个参考点获取的CSI的幅度信息对基于时隙指纹的定位网络(SLN)和时域位置融合网络(FN)组成的复合网络进行两步式训练；在在线测试阶段，将实时采集到的CSI信息输入训练后的网络并得出预测位置。本发明以LTE网络的CSI作为更细粒度的指纹，通过基于深度学习的两阶段处理的时域融合算法捕捉CSI指纹的时间波动性和相关性，将CSI指纹的时间相关性考虑到定位系统中，具有更高的精确度、更好的系统鲁棒性且在线测试速度更快。
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公开(公告)号：CN111340198A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010224137.0
申请日：2020-03-26
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于FPGA的数据高度复用的神经网络加速器，包括：用于控制片上与片外存储的通信和数据传递的DDR控制模块、用于排列输入的特征图与权重的输入数据匹配模块、密集计算单元模块、用于将计算后的输出数据按照下一层输入所需要的顺序排列的数据整理模块和全连接层模块，以及与数据整理模块相连的输出特征图缓存器、与输入数据匹配模块相连的权重缓存器和输入特征图缓存器，本发明利用FPGA实现深度神经神经网络，考虑网络的并行性，高度复用数据，减少数据搬移，提高运算性能。
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公开(公告)号：CN111328133A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201811539937.0
申请日：2018-12-17
Applicant: 上海大学
IPC: H04W52/14 , H04W52/24 , H04W52/26 , H04W52/38 , H04W72/04 , H04W72/08 , G06N3/08 , G06N3/04 , H04W4/44 , H04W4/46
Abstract: 一种基于深度神经网络的V2X资源分配方法，根据V2X通信模型并构建资源分配问题，从而得到信道增益矩阵作为样本对一个神经网络进行训练，并在实时环境下采用训练后的神经网络进行频谱资源分配的多分类处理和发射功率分配的回归处理，本发明在模型建立时充分考虑了V2V通信的可靠性和延时，把资源分配问题转化为了深度学习中的多分配问题和回归问题，通过使用一个网络进行联合优化，同时解决分类问题和回归问题，在低复杂度情况下实时地进行频谱资源和发射功率分配，适用于实际的车辆通信系统。
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公开(公告)号：CN107343315B
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201710673807.5
申请日：2017-08-09
Applicant: 上海大学
Abstract: 一种基于无线局域网络多频点联合测量的定位系统及方法，包括：联合估计单元、用户设备和多个无线接入点，其中：各无线接入点通过改变天线角度在多个频点上接收用户设备发射出的信号并进行处理，通过时偏补偿和信号重构估算出信号的到达角和传播时间，估算出用户设备相对本无线接入点的位置，并将相对位置信息回传至联合估计单元；联合估计单元结合预存信息，估算出用户设备精确的地理位置，并及时更新用户的地理位置；本发明在不额外增加无线接入点部署开销的前提下，通过多个无线接入点多个频点的联合测量，解决传统定位方法无法准确定位的问题，并为后续无线局域网的基于用户位置的其他应用奠定良好的基础。
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