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公开(公告)号：CN118488565A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410565715.5
申请日：2024-05-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: H04W72/0453 , H04W72/044 , H04W72/541 , H04W72/542 , H04W72/53
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，具体公开一种基于循环最小化法的无线资源分配联合优化方法及系统，旨在解决自动驾驶车载雷达间的互干扰问题；基于感知通信一体化多波束设计，该算法采用多维资源联合优化实现通信与感知功能的协同设计。通过联合优化子载波与功率资源，本发明采用循环最小化法来最大化感知功能的输出信干噪比，从而优化整体性能。数据仿真结果显示，该算法能够显著提高感知功能的性能，并有效减少互干扰。本发明的实施不仅提升了自动驾驶车辆的安全性和可靠性，还促进了无线通信技术的创新发展。本发明具有广阔的应用前景，对于推动自动驾驶和无线通信领域的融合具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118171690A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410218796.1
申请日：2024-02-28
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于人工智能神经网络技术领域，公开了一种用于机器学习的注意力机制的网络架构设计方法及系统，通过多分支映射操作将原始输入特征张量映射为多个分支特征张量；对每分支的输入特征张量进行卷积运算，得到每分支的输出特征张量；将每分支输出的特征张量进行按维度拼接操作，得到新的多尺度特征张量；基于所得多尺度特征张量提取注意力权重；对提取到的注意力权重进行再校准操作，建立起局部和全局的通道注意力相互依赖关系，得到校准后的注意力权重；将校准后的注意力权重作用于多分支输出所得的多尺度特征张量，得到经过注意力机制调整后的特征张量。本发明的多分支注意力机制MBA模块非常灵活，可以和其他卷积神经网络以及注意力机制组合使用。
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公开(公告)号：CN118984260A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411125745.0
申请日：2024-08-16
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B17/391
Abstract: 本发明属于人工智能和无线通信技术领域，尤其涉及一种新型超分辨率信道补全的方法及系统，该方法、技术包括：构建拉普拉斯金字塔；特征提取分支；信道重建分支。本发明所提的LPCCNet通过拉普拉斯金字塔结构进行渐进式上采样，这种结构允许网络逐步重建高分辨率(HR)信道图像，从而有效减少混叠效应和误差传播。另外，LPCCNet网络设计有多个中间输出，每个层级的上采样尺寸可以合理选择，使得这些中间输出可以由真实信道图像监督。这种多尺度监督训练方法增强了网络在超分辨率问题中的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116932896A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310796244.4
申请日：2023-07-02
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州) , 张林超
Inventor： 张林超
IPC: G06F16/9535 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N5/025 , G06Q50/12 , G06Q30/0601 , G06Q30/0251
Abstract: 本发明涉及推荐算法模型技术领域，且公开提出了一种基于Attention机制的多模型融合架构模型框架，构建了多模型结果融合方法来实现外卖多场景的推荐功能，提高了模型推荐结果的多样性，通过对外卖平台的美食推荐，店铺推荐和广告推荐三种场景进行验证了多场景推荐推荐功能，通过对AutoInt模型和Transformer模型的推荐结果进行融合，提高推荐结果的准确性。并分别对所提模型进行了性能测试和实现，同时也对推荐结果的有效性进行了分析。结果表明，所提出的多模型融合推荐架构能够提高外卖场景下的推荐和配送效率。
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公开(公告)号：CN119892283A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510035570.2
申请日：2025-01-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: H04J3/06 , H04W72/542 , G08G5/57
Abstract: 本发明属于无人机通信感知一体化技术领域，公开了一种基于LoS参考径的双基ISAC时钟同步算法设计及系统，旨在解决发射端和接收端时钟异步导致的测量误差问题。接收端通过通信感知一体化设计，接收基于LoS径的通信信号与基于非视距(NLoS)径的感知信号。本发明提出基于LoS参考径辅助的时钟同步算法，利用LoS信号的传播特性测量信号的时延和多普勒频率，精确估算时钟偏差和多普勒频率偏差。算法结合通信与感知信号，通过动态调整补偿接收端的时钟偏差，减少异步误差积累，显著提升感知精度和系统性能。仿真结果表明，该方法在低空经济等应用场景中有效增强了系统的通信与感知功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119135250A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411367147.4
申请日：2024-09-29
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: H04B7/185 , H04B7/06 , H04B17/391 , H04W12/122
Abstract: 本发明属于但不限于无人机通信技术领域，公开了一种无人机通感一体化网络中的协同探测方法及系统，构建无人机通感一体化系统，基站与探测无人机共同执行探测任务；在协同探测场景下，建立无人机通信与感知信号发射接收信号模型；根据最大似然准则，将基站与无人机的探测集合采用EKF算法进行感知数据融合；对可达通信速率的最大化问题进行数学建模；通过联合优化无人机轨迹与波束成形算法增强通信性能，解决可达通信速率的最大化的优化问题。本发明能够解决黑飞无人机因其高机动性、小型化及易受建筑物遮挡等问题，本发明利用通信融合感知信息有效改善感知准确性，提升协同感知距离，增强探测性能。
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公开(公告)号：CN119210687B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411688781.8
申请日：2024-11-25
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
Inventor： 张林超
Abstract: 本发明属于信息技术和物联网(IoT)领域，公开了一种基于区块链的去中心化物联网安全框架系统，该框架具体包括：钱包组件，用于管理设备身份，确保每个IoT设备在区块链网络中的唯一性，同时提供设备私钥存储及智能合约地址关联；智能合约组件，负责管理和分配计算任务，实现任务的自动化处理；多层安全组件，用于保障IoT设备的身份认证和数据传输的安全性；通用组件，用于实现IoT设备底层模块与区块链应用层的兼容性，提供跨平台的通用接口。本发明通过嵌入式智能合约和多层安全保护机制，实现数据加密传输和多终端任务卸载，提升了IoT设备的自主性和安全性，避免了中心化架构的安全瓶颈。
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公开(公告)号：CN119835123A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411924568.2
申请日：2024-12-25
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州) , 亿核通信技术(衢州)有限公司
IPC: H04L25/02 , H04W72/044
Abstract: 本发明公开一种新型波束域分辨率增强的信道估计方法，属于通信领域的信道估计技术领域；本发明的实施步骤如下：步骤1，波束域过采样；步骤2，基于空间分辨率增强的波束域信道估计；步骤3，波束域过采样重构；本申请可以有效提升信道估计的精度和性能；也可以增强信道分簇的效果，从而提高各类基于信道分簇处理技术的性能。
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公开(公告)号：CN119210687A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411688781.8
申请日：2024-11-25
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
Inventor： 张林超
Abstract: 本发明属于信息技术和物联网(IoT)领域，公开了一种基于区块链的去中心化物联网安全框架系统，该框架具体包括：钱包组件，用于管理设备身份，确保每个IoT设备在区块链网络中的唯一性，同时提供设备私钥存储及智能合约地址关联；智能合约组件，负责管理和分配计算任务，实现任务的自动化处理；多层安全组件，用于保障IoT设备的身份认证和数据传输的安全性；通用组件，用于实现IoT设备底层模块与区块链应用层的兼容性，提供跨平台的通用接口。本发明通过嵌入式智能合约和多层安全保护机制，实现数据加密传输和多终端任务卸载，提升了IoT设备的自主性和安全性，避免了中心化架构的安全瓶颈。
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公开(公告)号：CN118612782A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410798692.2
申请日：2024-06-20
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
Abstract: 本发明公开了一种设备进行时延敏感业务计算的优化方法，属于移动通信技术领域，包括以下步骤：计算本地设备在能源约束下完成时延敏感任务所需计算时间；本地设备将计算时间和计算时延敏感任务所需资源数目发送到无线接入网络的集中单元池，计算时延敏感任务卸载在边缘服务器进行计算时的卸载时延；通过比较计算时间和卸载时延选择本地计算或任务卸载，卸载则建立带能源约束的的优化问题；将优化问题在约束范围内求最优解，输出卸载时延，本申请进行预计算，判断是否进行卸载，节省了本地直接上传任务数据时间，并给出了本地设备是否进行任务卸载的处理方案，在保证本地设备功耗以及时延敏感任务的最大时延约束要求下，降低了总体时延。
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