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公开(公告)号：CN109474897B
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910021555.7
申请日：2019-01-10
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于隐马尔可夫模型的车联网安全消息单跳协作广播方法，属于车联网领域。通过提高对初始化广播结果的预测准确度进一步提高协作重广播的接收成功率。首先，利用接收功率序列对信道状态进行预测；然后，进行初始化广播；接下来，根据各备选节点的传输范围与预测失败节点集合的重合度选择最优的协作节点；最后，进行协作重广播，被选中的协作节点和源节点一起在源节点的时隙内重传数据包。将隐马尔可夫模型引入了协作广播方法中，提高对初始化广播结果的预测准确度，进而选择更有针对性的协作节点进行协作重广播，以进一步提高接收成功率。
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公开(公告)号：CN109474897A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201910021555.7
申请日：2019-01-10
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于隐马尔可夫模型的车联网安全消息单跳协作广播方法，属于车联网领域。通过提高对初始化广播结果的预测准确度进一步提高协作重广播的接收成功率。首先，利用接收功率序列对信道状态进行预测；然后，进行初始化广播；接下来，根据各备选节点的传输范围与预测失败节点集合的重合度选择最优的协作节点；最后，进行协作重广播，被选中的协作节点和源节点一起在源节点的时隙内重传数据包。将隐马尔可夫模型引入了协作广播方法中，提高对初始化广播结果的预测准确度，进而选择更有针对性的协作节点进行协作重广播，以进一步提高接收成功率。
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公开(公告)号：CN116976181A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310909311.9
申请日：2023-07-24
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供一种超声血流成像杂波滤波器设计方法和装置，方法包括步骤：对超声图像序列进行处理，获取初始的超声成像数据；对初始的超声成像数据进行奇异值分解，获得初始的奇异值集合；应用全局优化算法计算血流信号权重，其中，全局优化算法使用的是粒子群竞争优化算法，其的适应度函数为血流信号与血管周围的组织信号的信噪比；获得优化的奇异值中血流贡献量权重集合，计算血流信号并生成微血管超声成像。本发明所提供的比滤波器能够准确地计算血流信号在每个奇异值中的权重，从而有效地抑制杂波，准确地恢复出血流信号。能够实现比现有的基于奇异值分解的杂波滤波器更充分和有效的杂波抑制效果，最终得到准确的血流信号。
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