-
公开(公告)号：CN117593548A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311589401.0
申请日：2023-11-27
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加权注意力机制去除动态特征点的视觉SLAM方法，通过RGB‑D相机采集环境图像信息，对采集到的RGB图像进行ORB特征提取的同时，通过YOLOv7算法对其进行目标及识别，对检测出的物体分为动态物体和静态物体两类，通过Depth深度图像和加权注意力模型筛选并剔除仅存在于动态物体框内的特征点；利用RANSAC随机估计一致性算法利用静态特征点特征匹配并估计相机位姿。本发明可大大提升其在动态环境中的定位精度，且能够满足实时性要求。
-
公开(公告)号：CN119299980A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411450060.3
申请日：2024-10-17
Applicant: 吉林大学
IPC: H04W4/38 , H04W4/42 , H04W24/08 , H04W88/16 , H04L43/087 , H04L43/0864 , H04L12/46
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种高速列车无线通信感知网络系统及其测试方法，网络系统包括列车级、车辆级和设备级三层通信网络总线；利用无线网桥代替传统以太网线连接，加入感知网络，利用LoRa、WiFi等各类传感器检测车内外状态，确定整体网络拓扑结构。测试方法通过待测网络发送以及接受数据，并在应用层打上时间戳，将数据传到PC端进行计算，从而得到该网络的时延、波动。本发明简化了网络系统布置，实现对列车内外环境的实时监测和反馈，满足高速列车对稳定、高效通信的需求。
-
公开(公告)号：CN117692039A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202310680594.4
申请日：2023-06-09
Applicant: 吉林大学
IPC: H04B7/185 , H04W72/0446 , H04W72/541 , H04W4/90
Abstract: 本发明涉及无人机中继传输技术领域，具体涉及一种基于无人机中继的多节点无线通信网络应急传输方法，包括：构建基于多无线接入节点同步传输的无人机中继网络系统架构；基于非正交多址接入技术，确定多无线接入节点与无人机中继间的信息传输协议；针对无线数据上传阶段和解码数据回传阶段分别构建数学模型，分析各无线接入节点信息传输性能与无人机中继端信息收发性能；针对传输过程中的基站接收端的解码顺序、无人机轨迹和功率分配三个优化子问题构建总体优化模型；对三个优化子问题进行交替优化更新，求解所述无人机中继网络系统架构最优配置，获得最优传输策略。本发明可解决无人机中继传输中的上行速率低问题，提高无线通信系统整体性能。
-
公开(公告)号：CN118764959A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410749576.1
申请日：2024-06-12
Applicant: 吉林大学
IPC: H04W72/0446 , H04W72/0453 , H04W72/1263
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种高铁车地通信下基于数据需求驱动的资源联合优化方法，包括：S1、根据车厢内设备和用户的数据需求，构建行进中的高铁车地通信模型；S2、构建毫米波传输信道模型，以最小化传输时隙为目标，建立总体优化问题；S3、将所述总体优化问题进行等价转换，使问题降维；S4、将等价转换后的问题拆解为时间规划子问题和功率控制优化子问题进行交替优化求解，并在交替优化求解过程中引入迫等步骤，使交替优化结束后问题最优解的必要条件成立，得到时隙规划策略和功率分配策略；S5、扩展考虑满足绿色通信需求下的资源分配策略。本发明可依据用户需求按需分配时间和功率，以实现最小化的传输时间和绿色通信的目的。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119255256A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202410858287.5
申请日：2024-06-28
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了基于高铁车地通信场景的低复杂度计算卸载方法及系统，包括构建基于高铁数据任务卸载通信一体化系统架构；确定各子网AP与传感器间的能量传输协议，采用分段非线性模型对无线能量传输过程进行表述；建立各节点数据任务卸载数学模型，并通过各节点数据任务卸载数学模型计算获取传感器进行基站计算和本地计算的任务计算的时间和消耗能量；构建总体优化目标函数，并分解为AP的功率分配优化目标、基站计算资源分配优化目标与传感器任务卸载决策优化目标，并求解优化变量；设计联合优化算法，对各优化变量进行交替优化更新，获得最优任务卸载策略；解决传感器能量有限问题，提高了传感器的卸载效用，为多传感器提供高效可靠的通信手段。
-
公开(公告)号：CN119151843A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411315989.5
申请日：2024-09-20
Applicant: 吉林大学
IPC: G06T5/90 , G06T5/60 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度残差网络的机器人视觉SLAM方法，包括以下步骤：获取机器人的工作环境图像并进行等分切割，绘制亮度灰度图；工作环境图像为RGB图像；基于亮度灰度图，进行工作环境图像中高亮度图像和低亮度图像识别；利用多尺度残差网络对低亮度图像进行增强处理，获得增强处理后的低亮度图像；基于高亮度图像和增强处理后的低亮度图像，依次进行跟踪、局部建图和闭环检测，获得优化后的机器人位姿及全局地图。该方法通过智能处理不同光照条件下的图像，显著提升了机器人在复杂环境中的定位与地图构建能力，尤其适用于室内导航、无人仓储管理和搜救等多种应用场景。
-
公开(公告)号：CN119043312A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411204918.8
申请日：2024-08-30
Applicant: 吉林大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开了一种超声/里程计辅助惯性导航的方法，包括以下步骤：S1:获取惯性测量数据并进行INS解算，获得k时刻的车辆姿态ψk、车辆位置#imgabs0#和车辆速度#imgabs1#S2:判断是否检测到超声信号；若检测不到则执行S3；若检测到超声信号则执行S4；S3:基于里程计数据计算卡尔曼滤波后k时刻的车辆速度误差#imgabs2#和车辆位置误差#imgabs3#基于车辆速度误差#imgabs4#对车辆速度#imgabs5#进行修正；基于车辆位置误差#imgabs6#对车辆位置#imgabs7#进行修正；基于修正后的车辆速度和车辆位置计算k+1时刻的车辆位置；S4:基于超声定位系统数据计算卡尔曼滤波后k时刻的车辆位置误差#imgabs8#基于车辆位置误差#imgabs9#对车辆位置#imgabs10#进行修正。本发明可以有效补偿惯性导航产生的累积误差，为车辆提供精准的定位信息。
-
公开(公告)号：CN116582937A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310682085.5
申请日：2023-06-09
Applicant: 吉林大学
IPC: H04W72/0446 , H04W72/044 , H04W24/02 , H04B13/00
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种多无线体域网共存情况下的资源分配方法，包括以下步骤：构建基于信息能量双向传输的多无线体域网系统模型，多无线体域网系统模型中包含预先布置的用于无线供能的射频能量源、多个可自由移动的无线体域网和配有边缘服务器的AP；构建多无线体域网共存情况下，无线体域网系统模型内的信息与能量传输协议；基于传输协议选择向量a、传感器发射功率分配比参数ρij以及时隙顺序P构建总体优化模型；基于总体优化模型求解多无线体域网系统模型的最优配置，得到最优传输策略。本发明保证信息传输和能量传输的高可靠性，尤其是重要信息的高可靠传输。
-
公开(公告)号：CN116484976A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310460800.0
申请日：2023-04-26
Applicant: 吉林大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明涉及联邦学习技术领域，具体涉及一种无线网络中异步联邦学习方法，包括：构建包括N个用户和一个基站的基于联邦学习的无线网络系统架构；在每轮训练开始时，基站对用户进行分组，并选择每组通信链路状态最好的用户作为“header”，将全局模型发送给每组的“header”；每组的“header”将全局模型发送给给定用户，进行本地模型的训练；各“header”按预设规则对训练完成的组内用户进行调度，接收被调度用户上传的本地模型进行聚合，生成组模型；各“header”将生成的组模型同步上传到基站，基站再对各个组模型进行聚合，生成全局模型。本发明考虑无线网络中复杂的信道环境，提高模型的训练精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.017 seconds)
