公开(公告)号：CN110928993B

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN201911173251.9

申请日：2019-11-26

Applicant: 重庆邮电大学 ,  中国电子科技集团公司电子科学研究院

Inventor： 张旭 ,  李浡铭 ,  王迎雪 ,  刘弋锋

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G01S19/42

Abstract: 本发明公开了一种基于深度循环神经网络的用户位置预测方法及系统，属于用户移动位置预测领域，所述方法包括：提取出用户的每个轨迹点信息，将用户的每个轨迹点包含的信息元组转化成轨迹点向量表示，将轨迹点向量输入到基于长短期记忆网络LSTM改进的循环神经元、注意力层和SoftMax层，得到预测向量，计算出用户下一步位置的概率分布来预测位置，本发明对GPS数据中所包含的语义信息进行处理，有效的将时空信息输入深度学习模型进行建模，增强历史位置对于用户下一个移动位置的影响，最终得到精准的位置预测结果。

公开(公告)号：CN116311366A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310249334.1

申请日：2023-03-15

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张旭 ,  韦沁言 ,  裴行健 ,  闫亮 ,  夏英

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于3D点云目标检测领域，具体涉及一种多通道感知的3D点云目标检测方法，包括：获取原始3D点云数据，采用立柱法对3D点云数据进行处理，得到立柱；采用注意力感知模块提取立柱的点维度注意力、通道维度注意力以及体素维度注意力，并通过多层感知机对三个注意力特征进行优化，到三个注意力得分；根据三个注意力得分以及立柱构建完整的注意力矩阵；将完整的注意力矩阵输入到检测头，得到目标检测结果；本发明使用了多维度综合注意力感知模块，能够更好的保留重要信息并推广到各种行人表征，以克服点云中行人数据的非刚性和稀疏性，由于多维度的注意力，可以增强柱状的表示，并通过复合池化策略更好的获取立柱中所有点的上下文信息。

公开(公告)号：CN116249158A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310158683.2

申请日：2023-02-24

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 冯川 ,  刘业君 ,  汉鹏超 ,  张旭 ,  张琦涵 ,  郭磊

IPC: H04W28/08 ,  H04L67/1001 ,  H04L67/12 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明涉及一种基于图重构高收益的在线依赖感知业务的计算卸载方法的设计，属于通信技术领域，通过利用依赖感知业务请求的有向图进行重构建，针对边缘云网络结合时隙进行计算资源与通信资源的分配，进行系统高收益的有效研究。依赖感知业务计算卸载的问题只要具有拓扑结构，各功能之间具有依赖性且不可再拆分，不改变系统结构均可以直接使用。首先，针对依赖感知业务的有向图进行重构建以达到合理简化的目的，然后针对依赖感知业务的计算请求与带宽请求进行资源分配，在满足时延要求下进行进一步的时隙资源分配，从而有效实现计算卸载低成本、高收益。本发明能将更多的业务分布在边缘云中，针对复杂拓扑结构的业务同样适用。

公开(公告)号：CN116186518A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310215869.7

申请日：2023-03-08

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王豪 ,  付万迪 ,  张清华 ,  夏英 ,  张旭

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06F18/241 ,  G06N3/08 ,  G01C21/00 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种轨迹分类对抗样本的防御方法及系统，属于数据挖掘领域。首先根据时空轨迹数据样本，进行轨迹数据特征的提取，提取基本的轨迹数据特征(经度，纬度，时间，速度，加速度，轨迹角度等)。利用差分隐私保护机制进行对抗防御，根据设定模型鲁棒性的原理，在轨迹特征中生成拉普拉斯噪声，根据拉普拉斯概率密度函数及尺度参数得到噪声关系的表达式，之后使用迭代搜索算法搜索更小的噪声数据值，在模型中加入噪声，经过卷积网络作用进行轨迹分类获取该模型的防御效果，最后根据低频滤波技术进行特征去噪。

公开(公告)号：CN116155420A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202310071185.4

申请日：2023-01-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 尹露瑶 ,  张琦涵 ,  张旭 ,  郭磊

IPC: H04B17/391

Abstract: 本发明请求保护一种使用磁场而非电磁波作为信道的系统性验证方法，属于通信技术领域，从电磁波的近场理论、磁感应通信的传输公式、电磁波的中心频率与天线最优长度的关系、传输介质的性质对通信的影响这四个方面对磁感应通信的理论进行了验证。本方法从多个角度证明了磁感应通信理论中相应结构的天线是通过磁感应而非电磁波作为传输介质来传输信号的，避免了单一验证方式的局限性与不完整性。

公开(公告)号：CN116150619A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202310148841.6

申请日：2023-02-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 许加炜 ,  王豪 ,  雷建军 ,  张清华 ,  夏英 ,  张旭

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N20/00 ,  G06F21/62

Abstract: 本发明涉及一种梯度扰动的机器学习公平性方法及系统，属于机器学习领域。该方法具体为：获取数据集，分为训练集和测试集，并进行预处理，其中预处理包括计算样本不平衡比率、数据转换以及改善数据集的平衡性；进行参数设置，参数包括隐私保护强度和梯度裁剪阈值；确定公平性规则，具体包括确定群体、设置公平性度量方法以及设置公平性约束；选择模型类别，定义模型结构和初始化参数，并训练模型；进行模型评估并调整优化模型。本发明在保证差分隐私的同时实现了机器学习公平，本发明适用的模型种类广，并且具有实施简单易操作的特点。

公开(公告)号：CN113706480B

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202110928928.6

申请日：2021-08-13

Applicant: 重庆邮电大学 ,  重庆生产力促进中心

Inventor： 张旭 ,  柏琳娟 ,  杨艳 ,  廖敏 ,  张振杰 ,  冯梅 ,  李济 ,  万勤 ,  苟宇

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于3D目标检测领域，具体涉及一种基于关键点多尺度特征融合的点云3D目标检测方法，该方法包括：获取当前时刻待检测的点云数据，将获取的点云数据输入到训练好的点云3D目标检测模型中，得到目标检测结果；在点云3D目标检测模型中对距离采样全局特征和特征采样全局特征的提取算法进行了改进，提高了目标检测的效率和准确度；本发明加入了特征最远点采样序列提取模块，使用基于特征的最远点采样作用于不同的体素稀疏卷积层获取不同尺度的特征，减少背景点与目标检测的影响。

公开(公告)号：CN109631889B

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN201910012448.8

申请日：2019-01-07

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张旭 ,  刘宇 ,  路永乐 ,  蒋博 ,  杨慧慧 ,  郭俊启 ,  崔巍 ,  黎人溥 ,  文丹丹

IPC: G01C21/16 ,  G01C21/20

Abstract: 本发明请求保护一种基于LMS自适应滤波与梯度下降的MEMS加速度计误差补偿方法，该方法建立以测量值为输入、真实值为输出的微机电系统(MEMS)加速度计误差补偿模型，利用Allan方差和最小均方(LMS)自适应滤波算法对MEMS加速度计在六个位置下实际测量数据中的随机噪声进行分析和处理，处理后的全部测量数据作为样本用于训练模型参数，利用最小二乘求参数先验作为批量梯度下降的初值，训练获得样本对真实模型参数的最优拟合，并利用该模型对MEMS加速度计进行误差补偿。实验表明，误差补偿后加速度计输出值的均值误差降低了2个数量级，标准差降低了1个数量级，可被应用于微惯性测量单元(MIMU)中MEMS加速度计的高精度标定，提高加速度计的测量精度和输出稳定性。

公开(公告)号：CN113919512B

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202111139211.X

申请日：2021-09-26

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李开菊 ,  王豪 ,  张清华 ,  夏英 ,  张旭

IPC: G06N20/20

Abstract: 本发明涉及一种基于计算资源逻辑分层的联邦学习通信优化方法及系统，属于联邦机器学习领域，首先，云中心根据所有终端参与设备的本地计算资源大小将其划分为多个计算资源大小均衡的计算簇，并在每个计算簇中筛选一个计算资源最多的终端设备作为簇的Head节点，构建基于“云中心‑Head节点‑终端设备”一体的分层通信架构，实现粗粒度的簇间计算资源均衡。然后，在每个簇中，设计加权平均全局模型更新机制，将混合权重设置为Staleness的函数，使计算资源丰富的终端设备能够与Head节点进行更多轮通信，从而实现簇内协作训练，进而以细粒度的方式对计算资源进行再分配。本发明从本质上解决了联邦学习技术中的高通信代价问题。

公开(公告)号：CN115065601A

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202210557370.X

申请日：2022-05-19

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 马天纯 ,  张旭 ,  张琦涵 ,  郭磊

IPC: H04L41/0895 ,  H04L41/0803 ,  H04L41/14 ,  H04L41/40

Abstract: 本发明请求保护一种节点链路同时映射的虚拟网络映射方法，属于通信技术领域，包括以下主要步骤：步骤1：映射业务首节点到物理网络节点中剩余资源量最大的候选节点；步骤2：把业务需要映射的下一节点和两节点之间的直连链路作为一个元组，选择物理网络候选元组中物理节点剩余资源量比路径跳数值最大的候选元组映射；步骤3：重复步骤2直至所有节点映射完毕，判断业务是否映射完成；步骤4：若业务映射完成，则开始映射下一到达的业务；否则选择物跳数值最小的候选物理路径映射业务剩余链路直至该业务映射完成。本方法可以提高平均节点服务资源利用率，同时降低业务阻塞率，减少服务提供商成本消耗。