基于蒸馏大模型的室内移动机器人顶视位姿估计的方法

    公开(公告)号:CN118135016B

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202410272510.8

    申请日:2024-03-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于蒸馏大模型的室内移动机器人顶视位姿估计的方法,涉及计算机视觉领域,具体为:利用传感器采集室内天花板视图的RGB图像;然后,蒸馏CLIP大模型,并将原始RGB图像输入后,获取各图像对应的文本或者语义信息,作为离散特征。接着,对视觉里程计网络进行训练,得到各图像对应的估计位姿特征;最后,将各RGB图像的离散特征和对应的估计位姿特征进行融合,得到包含了语义信息和位姿信息的融合特征,经过class token类令牌进行全局特征信息的聚合,添加到patch的开头,以真实位姿作为标签输入到MLP网络,进行有监督训练,输出最终相机估计姿态的6‑DoF;进行相对位姿转化后恢复全局坐标,得到轨迹预测。本发明实现了可靠和准确的位姿估计。

    基于强化学习的全双工安全中继选择及功率分配方法

    公开(公告)号:CN118890673A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410919519.3

    申请日:2024-07-10

    Abstract: 基于强化学习的全双工安全中继选择及功率分配方法,属于全双工通信领域,包括:构建全双工窃听信道,得到各链路信道增益信息;构建由DQN中继选择单元和DDPG功率分配单元组成的网络结构,用于中继选择和功率分配决策;设置网络超参数,DQN中继选择单元与DDPG功率分配单元迭代训练;调整网络超参数,优化模型性能。本发明能根据当前通信环境和历史数据动态调整,有效应对窃听威胁并增强信道安全性,适合动态和不确定的通信环境;充分利用了深度强化学习算法的稳定性和学习能力,系统可在保持高效运行的同时,确保长期的可靠性和稳定性;无需大量预标注的数据,能在实时变化的环境中自主优化决策,系统决策更为全面和前瞻。

    一种基于CNN-LSTM的光子学太赫兹通信系统非线性均衡方法

    公开(公告)号:CN118400041A

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410487950.5

    申请日:2024-04-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑LSTM的光子学太赫兹通信系统非线性均衡方法,属于太赫兹通信技术领域。首先采集光子学太赫兹通信系统发射端和接收端的数据,并对所采集的数据进行处理;对处理后的数据构建数据的特征序列,根据特征序列构建训练数据集和测试数据集。然后,建立CNN‑LSTM神经网络模型,通过训练数据集训练该神经网络模型,训练完成后使用测试数据集验证神经网络模型的有效性。最后将建立完成后的神经网络模型搬移到发射端,使发射端的数据先一步经过神经网络模型的非线性预均衡处理,将处理过的数据导入光子学太赫兹通信系统,从而完成非线性均衡。本发明简化了数据处理流程,降低运算复杂度,适用范围更广。

    一种基于概率整形和RBF神经网络非线性均衡的光子太赫兹OFDM通信系统

    公开(公告)号:CN118074817A

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202410215387.6

    申请日:2024-02-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于概率整形和RBF神经网络非线性均衡的光子太赫兹OFDM通信系统,属于太赫兹通信领域;包括发送端和接收端,发送端的ECL1和应用了概率整形技术的TX‑DSP模块同时连接IQ调制器,对产生的PS‑QAM‑OFDM基带信号,进行调制后输入到光耦合器OC,进行光波耦合,经过单模光纤后由UTC‑PD拍频得到OFDM太赫兹光信号,输入到接收端,输入到混频器中与本振信号进行混频,实现信号的下变频,得到基频OFDM太赫兹信号;然后输入到RX‑DSP模块,进行OFDM解调、相位估计、基于RBF神经网络的非线性均衡、解映射和概率解整形等操作,最终得到原始数据。本发明达到增大系统传输容量的效果,提升了误码率性能;同时缓解了光纤非线性对系统性能的影响,提高了信号质量。

    一种双向功率放大装置
    9.
    发明授权

    公开(公告)号:CN113517871B

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202110400074.4

    申请日:2021-04-14

    Abstract: 本发明实施例提供了一种双向功率放大装置,涉及无线通信技术领域,包括:功分器、两个发送信号处理电路、两个接收信号处理电路、两个收发切换开关、功率处理器和合路器;功分器分别与第一发送信号处理电路、第二发送信号处理电路连接;第一发送信号处理电路与第一收发切换开关连接,第二发送信号处理电路与第二收发切换开关连接;第一收发切换开关和第二收发切换开关与功率处理器连接;第一收发切换开关与第一接收信号处理电路连接,第二收发切换开关与第二接收信号处理电路连接;第一接收信号处理电路和第二接收信号处理电路与合路器连接。在网络节点设置本发明实施例提供的装置,能减少功率放大装置的数量。

    一种面向微波电路的优化设计方法

    公开(公告)号:CN113807040A

    公开(公告)日:2021-12-17

    申请号:CN202111112523.1

    申请日:2021-09-23

    Abstract: 本发明公开了一种面向微波电路的优化设计方法,包括以下步骤:利用LHS获得样本模型设计参数,并利用Matlab‑HFSS联合仿真技术得到对应的样本响应;计算所有样本响应与目标响应的相关系数,选择相关系数最大的样本作为优化样本,其他样本作为训练样本;利用训练样本对ELM进行训练,预测优化样本响应的设计参数,并采用BSO优化ELM的输入权重和阈值;利用优化输入权重和阈值后的ELM建立微波电路模型设计参数与响应之间的映射关系,在训练过程中利用所有训练样本进行训练,在预测过程中预测目标响应对应的模型设计参数。本发明提高了神经网络的训练和预测质量,降低所需的训练样本数量及优化设计微波电路所需时间,实现微波电路优化设计自动化,提高优化设计效率。

Patent Agency Ranking