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公开(公告)号：CN114916087A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210443131.1
申请日：2022-04-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明属于VANET动态频谱接入领域，提出了一种VANET系统中基于印度自助餐过程的动态频谱接入方法，包括以下步骤：S1：基于印度自助餐过程，根据单位时间内VANET路段末端无线节点收集的ACK/NACK消息，获取下一时刻信道被选概率并生成信道可用性列表；S2：根据VANET系统上行链路的传输速率最大化和冲突概率最小化的需求，定义目标优化函数；S3：基于深度Q网络，构建多智能体模型，对S2中的优化问题进行建模；S4：采用分布式和在线学习的方式完成动态频谱接入策略的更新和执行。本发明提出的方法相较于其它方法，能获得更低的冲突概率和更高的传输速率。
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公开(公告)号：CN113784139B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202110931090.6
申请日：2021-08-13
Applicant: 同济大学
IPC: H04N19/182 , H04N19/176 , H04N19/625
Abstract: 本发明涉及一种基于二维混沌编码的伪模拟信道编码方法和装置，具体包括以下步骤：S1、发送端获取需要传输的视频像素数据，对视频像素数据进行3D‑DCT操作，得到3D‑DCT系数并进行标准化处理；S2、3D‑DCT系数中的低频数据部分采用二维混沌编码进行编码保护，高频数据部分按照原始的SoftCast进行传输，并对其中需要传输的数据进行功率分配和白化操作后发送至接收端；S3、接收端根据接收的数据进行LLSE译码，再对编码的低频数据部分使用二维混沌译码进行数据恢复，根据译码得到的3D‑DCT系数进行逆DCT操作，然后根据视频像素数据中每个像素块的顺序进行排列得到重建视频。与现有技术相比，本发明具有在低信噪比的情况下显著提高提高对带宽的利用能力等优点。
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公开(公告)号：CN114916087B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210443131.1
申请日：2022-04-24
Applicant: 同济大学
IPC: H04W74/0816 , H04B17/382 , G06N3/006 , G06N3/092 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于VANET动态频谱接入领域，提出了一种VANET系统中基于印度自助餐过程的动态频谱接入方法，包括以下步骤：S1：基于印度自助餐过程，根据单位时间内VANET路段末端无线节点收集的ACK/NACK消息，获取下一时刻信道被选概率并生成信道可用性列表；S2：根据VANET系统上行链路的传输速率最大化和冲突概率最小化的需求，定义目标优化函数；S3：基于深度Q网络，构建多智能体模型，对S2中的优化问题进行建模；S4：采用分布式和在线学习的方式完成动态频谱接入策略的更新和执行。本发明提出的方法相较于其它方法，能获得更低的冲突概率和更高的传输速率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115021844B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202210601718.0
申请日：2022-05-30
Applicant: 同济大学
IPC: H04B17/382 , H04W16/22
Abstract: 本发明涉及一种基于低秩矩阵恢复和时间相关性的连续宽带压缩感知方法，包括以下步骤：在t‑1时刻，通过并行压缩采样的方式对频域信号进行压缩采样，获取多个压缩观测量，在利用低秩矩阵恢复模型求解出t‑1时刻的频谱矩阵；对t‑1时刻的频谱矩阵进行矩阵奇异值分解，得到优化后的先验知识，将该优化后的先验知识与低秩矩阵恢复模型结合，得到t时刻的频谱矩阵；以封闭解的形式推导出t时刻的频谱矩阵的重构误差的累积分布函数，从而指导压缩观测量的选择；根据频谱矩阵求解出t时刻的频谱信号，进而对频谱信号进行判决得到二进制频谱状态。与现有技术相比，本发明能够有效地减小了采样成本和恢复算法的计算量。
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公开(公告)号：CN117808522A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410021576.X
申请日：2024-01-06
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q30/0202 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06F18/213 , G06F18/211 , G06F18/21 , G06F123/02
Abstract: 一种基于信息交互和模型迁徙的家电产品双网融合方法，使用基于CNN‑LSTM结构与Attention机制结合的迁移学习网络，CNN‑LSTM结构用于对源域与目标域的特征进行提取，Attention机制用于优化提取到的特征以改善最终预测效果，迁移学习机制将源域特征与目标域特征的距离加入到自定义损失函数中，实现销售回收量的预测。本发明可以提高家电销售回收量预测的准确度，有助于制造商、销售商更好地规划生产和库存管理，以满足市场需求，优化资源配置，降低成本，提高客户满意度，从而增强企业竞争力，通过销售回收信息的高效交互实现家电回收再利用网络与销售服务网络相互融合。本发明还可应用于其他领域的销售回收量预测。
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公开(公告)号：CN116466341A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310305342.3
申请日：2023-03-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提出了一种基于智能反射面的运动目标追踪方法，首先利用运动目标的自身运动轨迹信息，构建目标的运动状态进化线性模型，可获得运动状态预测；其次基于单天线的发射接收系统模型，构建当前时刻包含多采样信号、时延和多普勒频偏的信号接收模型；再次基于当前时刻接收信号，利用拓展卡尔曼滤波或粒子滤波处理非线性接收信号，估计当前时刻的目标状态信息；最后根据拓展卡尔曼滤波/粒子滤波的当前状态估计和状态进化模型，预测下一时刻状态信息并提前对智能反射面相位进行调控，提高下一时刻目标状态估计精度，实现运动目标追踪。本发明可用于智能网联车通信和定位追踪，也可用于智能工厂内运动作业机器人的通信和定位追踪。
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公开(公告)号：CN115021844A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210601718.0
申请日：2022-05-30
Applicant: 同济大学
IPC: H04B17/382 , H04W16/22
Abstract: 本发明涉及一种基于低秩矩阵恢复和时间相关性的连续宽带压缩感知方法，包括以下步骤：在t‑1时刻，通过并行压缩采样的方式对频域信号进行压缩采样，获取多个压缩观测量，在利用低秩矩阵恢复模型求解出t‑1时刻的频谱矩阵；对t‑1时刻的频谱矩阵进行矩阵奇异值分解，得到优化后的先验知识，将该优化后的先验知识与低秩矩阵恢复模型结合，得到t时刻的频谱矩阵；以封闭解的形式推导出t时刻的频谱矩阵的重构误差的累积分布函数，从而指导压缩观测量的选择；根据频谱矩阵求解出t时刻的频谱信号，进而对频谱信号进行判决得到二进制频谱状态。与现有技术相比，本发明能够有效地减小了采样成本和恢复算法的计算量。
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公开(公告)号：CN113784139A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110931090.6
申请日：2021-08-13
Applicant: 同济大学
IPC: H04N19/182 , H04N19/176 , H04N19/625
Abstract: 本发明涉及一种基于二维混沌编码的伪模拟信道编码方法和装置，具体包括以下步骤：S1、发送端获取需要传输的视频像素数据，对视频像素数据进行3D‑DCT操作，得到3D‑DCT系数并进行标准化处理；S2、3D‑DCT系数中的低频数据部分采用二维混沌编码进行编码保护，高频数据部分按照原始的SoftCast进行传输，并对其中需要传输的数据进行功率分配和白化操作后发送至接收端；S3、接收端根据接收的数据进行LLSE译码，再对编码的低频数据部分使用二维混沌译码进行数据恢复，根据译码得到的3D‑DCT系数进行逆DCT操作，然后根据视频像素数据中每个像素块的顺序进行排列得到重建视频。与现有技术相比，本发明具有在低信噪比的情况下显著提高提高对带宽的利用能力等优点。
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