基于MIMO-OTFS的ISAC赋能下的车联网中波束预测方法

    公开(公告)号:CN118338268A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410501705.5

    申请日:2024-04-25

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及基于MIMO‑OTFS的ISAC赋能下的车联网中波束预测方法,属于通信感知一体化领域。构建通信感知一体化MIMO‑OTFS车联网系统模型,建立基于CDDA信道的感知模型、通信模型,采用最大似然补偿的正交匹配追踪多维参数估计算法获取感知模型中雷达回波所携带的信道信息和车辆状态信息,利用车辆状态演化模型根据估计算法获取的估计值预测下两个时刻的车辆状态,并借助预测值分别制定发射和接收波束成形器,从而实现波束预测。本发明解决了传统信道中时延多普勒参数受限于ISAC‑OTFS信号分辨率的问题,并为其开发MC‑OMP参数估计算法,有效增强了高移动性场景下波束预测的精确性和稳定性,进而使得车联网中通信能力大大提升。

    一种基于改进分数阶累积量的三维特征医学图像融合方法

    公开(公告)号:CN117541493A

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311641906.7

    申请日:2023-12-04

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 一种基于改进分数阶累积量的三维特征医学图像融合方法属于图像处理中的医学图像配准技术领域,本发明包括使用超分辨率复原提高了MR图像的分辨率,使得该数据与给定的CT图像分辨率一致;基于MC算法三维重建了CT和MRI图像,并进行粗配准;利用改进的分数阶累积量计算特征图像;基于3DSIFT算法对CT和MRI图像进行精细配准,完成脑部医学图像的三维配准融合。本发明通过将改进的分数阶累积量与传统基于特征的配准方法相结合,优化了脑部CT和MRI的图像配准融合的效果和精度,能解决在小样本医学图像中,精细的三维图像配准融合问题,误差可达到毫米级。

    一种基于信息新鲜度的可充电无线传感网节点工作调度方法

    公开(公告)号:CN115802518A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202211429329.0

    申请日:2022-11-15

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于信息新鲜度的可充电无线传感网节点工作调度方法。属于无线通信技术领域。建立网络中各节点均配备单有限容量充电电池的无线传感网模型,采用随机混杂系统方法理论分析了电池剩余能量与网络平均信息年龄的关系,基于此理论的分析结果提出了一种可获得更小网络平均信息年龄的完全充电策略;然后针对节点电池的充电速度为一有限值这一问题,提出了节点配备双有限容量充电电池的无线传感网模型,建立了网络平均信息年龄优化问题,使用李雅普诺夫漂移加惩罚方法对该优化问题进行了简化,并提出了基于信息新鲜度的节点调度算法。本发明可以有效降低系统平均信息年龄,提高了接收信息的实时性,具有实际应用价值。

    一种基于信息新鲜度的可充电无线传感网节点工作调度方法

    公开(公告)号:CN115802518B

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202211429329.0

    申请日:2022-11-15

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于信息新鲜度的可充电无线传感网节点工作调度方法。属于无线通信技术领域。建立网络中各节点均配备单有限容量充电电池的无线传感网模型,采用随机混杂系统方法理论分析了电池剩余能量与网络平均信息年龄的关系,基于此理论的分析结果提出了一种可获得更小网络平均信息年龄的完全充电策略;然后针对节点电池的充电速度为一有限值这一问题,提出了节点配备双有限容量充电电池的无线传感网模型,建立了网络平均信息年龄优化问题,使用李雅普诺夫漂移加惩罚方法对该优化问题进行了简化,并提出了基于信息新鲜度的节点调度算法。本发明可以有效降低系统平均信息年龄,提高了接收信息的实时性,具有实际应用价值。

    一种基于深度学习和角谱法的全息图生成方法

    公开(公告)号:CN118982598A

    公开(公告)日:2024-11-19

    申请号:CN202411128393.4

    申请日:2024-08-16

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 一种基于深度学习和角谱法的全息图生成方法,它属于深度学习与数字全息技术领域。本发明解决了现有训练数据集获取方法存在的获取数据耗时长、成本高、难以保证获取数据的质量,以及基于现有深度学习方法输出的去噪后全息图获得的再现像的质量差的问题。本发明提出了HG‑Net网络结构,通过随机的调整斑点的密度和斑点的大小,将多个输入强度分布及其通过ASM传播得到的全息图作为训练数据集,以此来提高训练数据集的复杂度。利用训练数据集来训练HG‑Net网络,可以提高模型的泛化性。将HG‑Net网络输出的实部全息图和虚部全息图进行组合,获得生成的全息图,再基于生成的全息图进行数值和光学重建。本发明方法可以应用于全息图生成。

    一种分数阶混合模式通用二阶滤波器的设计方法

    公开(公告)号:CN113609810B

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202110934281.8

    申请日:2021-08-15

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种分数阶混合模式通用二阶滤波器的设计方法,属于混合模式滤波器领域。构建系统模型,通过电路推导结合电流反馈运算放大器端口特性整理得出电流和电压的传输特性,绘制频率变化曲线,分析分数阶滤波器的优点与可行性。优点是分数阶电容混合模式通用二阶滤波器电路通过计算推导得出的电流传输函数和电压传输函数证明了该电路的理论可行性,验证电路的实际特性,进行特性分析,相比于传统滤波器具有灵敏度低、自然角频率和品质因数正交调节、功能灵活等优点。在不改变电路结构的前提下就能同时实现输入、输出电压模式和电流模式滤波器低通、高通和带通的功能,并且相比于整数阶滤波器有效的提高有源滤波器的精度。

    时分双工下非正交多址接入的无线通信资源优化分配方法

    公开(公告)号:CN111918320A

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN202010677516.5

    申请日:2020-07-14

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种时分双工下非正交多址接入的无线通信资源优化分配方法,属于无线信息传输、无线能量收集领域。构建系统模型,建立系统中基站与用户间的通信模型,分析时分双工情况下系统上行和下行的总吞吐量,通过一种迭代算法来求解该问题,并通过算法找到最佳资源优化分配方案。有益效果是大大提高下行链路和上行链路总的信息传输效率,达到优化系统性能的目的,同时相比于传统时分双工的信息能量同传技术来说,本发明通过结合非正交多址技术大大提升了频谱效率,达到了降低了时延的目的。

    一种基于高斯混合模型的肺结节分类和分割方法

    公开(公告)号:CN118587490A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410702446.2

    申请日:2024-05-31

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 一种基于高斯混合模型的肺结节分类和分割方法属计算机视觉图像处理技术领域,本发明包括下列步骤:基于高斯混合模型设计病灶特征提取模块,将肺结节的详细特征以数学模型的方式展现出来,将其参数作为图像处理过程中的特征表示,提升模型的理解能力,指导分类和分割过程;将低秩矩阵作为旁路,注入图像编码器和掩码解码器的transformer中的自注意力模块,训练模型学习肺结节的知识。本发明通过加入旁路低秩矩阵并训练内部参数,设计基于高斯混合模型的病灶特征提取模块,使模型适用于肺结节分类和分割任务,并提高肺结节分类和分割的效果,尤其对病灶初期更为明显。

    采用多无人机位置自适应优化的网络生命周期最大化方法

    公开(公告)号:CN118338322A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410517387.1

    申请日:2024-04-26

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种采用多无人机位置自适应优化的网络生命周期最大化方法,属于通信技术领域。建立一个多无人机分层合作路径规划和频谱共享的模型,分配频谱资源,采用Greedy‑RRT算法对空间中随机分布的无人机进行路径规划,延长网络生命周期,采用基于退火算法和经验回放优化的强化学习算法对无人机目标位置进行优化,以提高系统吞吐量,并且延长网络生命周期。本发明针对已有的基于Q‑learning算法的多无人机分层频谱方法缺少路径规划、奖励函数稀疏、容易出现局部最优解的现状,首次将Greedy‑RRT路径规划和退火算法与频谱共享结合起来,延长网络生命周期,提高系统吞吐量。

    一种基于信息新鲜度的车联网边缘服务器服务方法

    公开(公告)号:CN114363961B

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202210037220.6

    申请日:2022-01-13

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于信息新鲜度的车联网边缘服务器服务方法,该方法各源节点在每个传输时隙开始时采集实时状态信息,并将状态更新的数据包发送到边缘服务器系统,数据包包括监测到的数据、来源以及状态更新生成时的时间戳;服务器系统采取后到先服务的计算单元选择策略分配给计算单元进行处理;同时,采取数据包管理策略对计算单元中的包更新次序进行优化;最后将处理完成的信息传输到云平台,更新云平台中的状态信息,以实现信息的及时送达;本发明服务策略使用信息年龄作为评估状态更新及时性的度量指标,利用排队论和随机混杂技术,结合所提出的服务策略,可显著降低系统的平均信息年龄。

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