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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108601083A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810217917.5
申请日：2018-03-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种D2D通信中基于非合作博弈的资源管理方法，主要解决现有技术功率消耗大，频谱利用率低，不能满足多智能终端情况下通信需求的问题；其实现方案包括：1)设置仿真场景；2)根据仿真场景设置对用户的约束条件；3)在约束条件下构建非合作博弈的组合代价函数,以对D2D用户进行博弈建模；4)调节蜂窝用户功率得到蜂窝用户功率向量；5)D2D用户根据蜂窝用户功率向量进行非合作博弈得到功率矩阵；6)判断D2D用户与蜂窝用户联合功率矩阵的稳定性；7)根据功率矩阵确定用户功率和频谱的分配。本发明在实现频谱和功率同时分配的条件下，降低了功耗，提升频谱利用率，可用于5G关键技术的D2D通信中。
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公开(公告)号：CN108389211A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810218340.X
申请日：2018-03-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进鲸鱼优化模糊聚类的图像分割方法,主要解决现有技术图像信息分割后的严重丢失，分割时间长的问题。其实现步骤为：1.输入图像并获取所有像素点的灰度级；2.选取c个聚类中心将图像分割成c类；3.生成n个鲸鱼，每个鲸鱼有c维向量，代表一组聚类中心的可能解；4.由快速模糊C-均值聚类目标函数的倒数作为适应值，搜索最优聚类中心；5.依据搜索到的最大适应度值对应的一组聚类中心实现图像分割，将灰度级为同一隶属度区间的像素点归为一类，输出分割后的图像。本发明通过将寻优结果与模糊聚类图像分割结合，提高了图像分割的效果，可用于目标检测、视频监控和医学成像。
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公开(公告)号：CN108389211B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201810218340.X
申请日：2018-03-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进鲸鱼优化模糊聚类的图像分割方法,主要解决现有技术图像信息分割后的严重丢失，分割时间长的问题。其实现步骤为：1.输入图像并获取所有像素点的灰度级；2.选取c个聚类中心将图像分割成c类；3.生成n个鲸鱼，每个鲸鱼有c维向量，代表一组聚类中心的可能解；4.由快速模糊C‑均值聚类目标函数的倒数作为适应值，搜索最优聚类中心；5.依据搜索到的最大适应度值对应的一组聚类中心实现图像分割，将灰度级为同一隶属度区间的像素点归为一类，输出分割后的图像。本发明通过将寻优结果与模糊聚类图像分割结合，提高了图像分割的效果，可用于目标检测、视频监控和医学成像。
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公开(公告)号：CN108601083B
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201810217917.5
申请日：2018-03-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种D2D通信中基于非合作博弈的资源管理方法，主要解决现有技术功率消耗大，频谱利用率低，不能满足多智能终端情况下通信需求的问题；其实现方案包括：1)设置仿真场景；2)根据仿真场景设置对用户的约束条件；3)在约束条件下构建非合作博弈的组合代价函数,以对D2D用户进行博弈建模；4)调节蜂窝用户功率得到蜂窝用户功率向量；5)D2D用户根据蜂窝用户功率向量进行非合作博弈得到功率矩阵；6)判断D2D用户与蜂窝用户联合功率矩阵的稳定性；7)根据功率矩阵确定用户功率和频谱的分配。本发明在实现频谱和功率同时分配的条件下，降低了功耗，提升频谱利用率，可用于5G关键技术的D2D通信中。
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公开(公告)号：CN108540168A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810193056.1
申请日：2018-03-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B1/71 , H04B1/7073 , H04B1/7075 , H04B1/708
CPC classification number: H04B1/71 , H04B1/7073 , H04B1/7075 , H04B1/708 , H04B1/7102
Abstract: 本发明提出一种抗窄带干扰长码扩频实时捕获的装置及方法，以实现在复杂通信环境中及长码扩频通信系统中同步头的实时捕获，并提高捕获概率，同时降低捕获复杂度。捕获装置及方法：产生发射同步头数据数据，接收端对接收到的数据进行干扰抑制；移位寄存器对干扰抑制后的数据进行串行存储并并行输出；解扩模块对数据进行解扩；RAM单元对解扩后数据顺次存储并并行输出；顺序及符号调整模块对调整后数据进行顺序和符号的调整；并行低通滤波器模块对调整后数据进行滤波；并行FFT模块对滤波后数据进行并行FFT运算；取模值及选择最大值模块对FFT结果取模并选取最大模值；判断模块判断同步头是否捕获成功。
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