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公开(公告)号：CN115484254A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210989483.7
申请日：2022-08-17
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于算机软件和网络技术领域，具体为去中心化的文件传输方法。本发明采取网络内缓存和网络广播请求结合的方式实现去中心化的文件传输服务，通过动态探测网络中生产方，解决BitTorrent存在的资源定位问题，并通过分析记录网络状况，有效管理网络资源；表现为在文件生产方和消费方之间通过“先请求，后响应”的方式，传输文件数据；由文件消费方发出请求，在网络的一定范围内广播；所有可以响应对应请求的生产方都可以返回数据；用户同时作为消费方和生产方，并且可以实时监测网络状况和动态调整请求发送策略的方法，从而充分利用用户的上行带宽，缓解热门服务器的负载问题，同时也在一定程度上提供资源定位和管理的解决方案。
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公开(公告)号：CN114339988A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111025824.0
申请日：2021-09-02
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种基于单射频链路的低功耗蓝牙无线定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，基于CFO对相位的影响建立数学模型，分析CFO对异步天线阵列产生的影响；步骤S2，基于接收信号的包内符号将CFO的范围进行缩小，缩小的CFO的范围满足包间符号估计范围的要求；步骤S3，基于天线切换模式构建虚拟同步天线阵列，并通过接收信号的包间符号对缩小后的CFO的范围进行细化；步骤S4，基于虚拟同步天线阵列抵消剩余CFO对不同天线接收的信号相位的影响，从而精确低功耗蓝牙无线定位。
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公开(公告)号：CN103594477A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310548614.9
申请日：2013-11-06
Applicant: 复旦大学
IPC: H01L27/146 , H01L29/06 , H01L29/78 , H01L21/8238 , H01L21/336
Abstract: 本发明属于半导体器件技术领域，具体涉及一种半导体感光器件及其制造方法。本发明半导体感光器件，包括在半导体衬底内形成的一个MOS晶体管、一个感光pn结二极管和一个钉扎二极管，通过一个浮栅开口MOS晶体管的浮栅与感光pn结二极管的一端连接并与钉扎二极管的一端连接，MOS晶体管的环形的漏区包围感光pn结二极管和钉扎二极管、且与感光pn结二极管的另一端连接并与钉扎二极管的另一端连接。钉扎二极管可以把感光pn结二极管的光吸收区域推进到半导体衬底内部，远离受干扰的表面。采用本发明的半导体感光器件制造的图像传感器芯片具有单元面积小、芯片密度高、灵敏度高、分辨率高等优点。
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公开(公告)号：CN115421399B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202211001646.2
申请日：2022-08-19
Applicant: 复旦大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，具体为一种面向自动驾驶场景的数字孪生系统和构建方法。本发明以数字孪生技术为核心，构建真实世界和虚拟世界的数据交互，用于自动驾驶系统状态监控和历史状态的故障定位；包括数字孪生体定义模块、数字孪生场景搭建模块；前者按照自动驾驶的需求对自动驾驶场景中的物理实体进行孪生体的定义；后者通过三维重建对不同的物理实体进行建模，并构建孪生体模型库，搭建虚拟孪生体世界；将真实世界中采集到的物理实体数据映射到孪生体模型上，利用真实数据驱动数字孪生场景下的自动驾驶系统的运行，实现真实空间和虚拟空间的实时映射和同步；并实现自动驾驶系统状态监控和历史状态的故障定位。
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公开(公告)号：CN116347093A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310279005.1
申请日：2023-03-21
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体为一种基于多种人工智能算法的图像传输方法。本发明将图像字幕算法、目标检测算法和图像生成算法等人工智能算法与通信相结合，实现语义的传输；具体步骤包括：基于现有的数据集训练目标检测、图像字幕、图像生成的数据的深度学习网络；将原始图像经过目标检测算法得到图像内物体的坐标信息和图像的文本描述；将两种信息整合后进行联合信源信道编码，并送到接收方，达到压缩数据量、为数据传递提供抗干扰能力的目的；接收方经过解码，得到坐标和文本描述生成符合要求的图像。本发明能够显著降低信道资源的开销，提高传输效率，为通信的安全提供保障，为万物互联等未来场景提供技术支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115001910A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210731685.1
申请日：2022-06-25
Applicant: 复旦大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体一种大规模多输入多输出频分双工系统下行信道估计方法。本发明方法是基于深度学习技术的，设计两个深度神经网络，分别用于将上行信道信息映射成多径信息，将上行多径信息映射成上行多径信息；具体步骤包括：建立基于正交频分复用的多输入多输出频分双工系统模型，初始化上行信道以及下行信道；建立上行路径信息和下行路径信息之间的映射；对接受信号进行预处理，通过上行信道数据与上行信道路径矩阵数据训练更新神经网络权重，使基站能从上行信道得到上行信道路径矩阵；经过结构参数优化，得到经训练的网络模型，用于下行信道估计。本发明可避免压缩感知法所带来的复杂度爆炸问题，实现下行信道快速准确估计。
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公开(公告)号：CN114760636A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210352237.0
申请日：2022-04-03
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于频谱共享技术领域，具体涉及一种基于以太坊区块链的动态频谱共享方法。本发明包括步骤：构建以太坊区块链数据库，用户及频谱资源供应方以可信方式注册上链，从而保证基础资源数据可信；通过用户资源申请请求对数据库进行检索，寻找最合适的频谱资源进行自动分配，并对此次分配进行审计和监察；对数据库内容进行增删查改，提供对异常数据、指定数据的处理和支持。与传统动态频谱共享方案相比较，本发明的优势在于区块链所带来的去中心化和智能合约带来的操作自动化，避免了中心节点所带来的冗余浪费以及节点失效风险，并且提供了对于分配行为的自动化审计、监察，大大提升了共享效率，降低了成本和安全风险。
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公开(公告)号：CN113271339B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110445943.5
申请日：2021-04-25
Applicant: 复旦大学
IPC: H04L67/1097 , H04L67/60 , H04L67/568
Abstract: 本发明属于无线传输技术领域，具体为一种用户偏好未知的边缘基站缓存部署方法。本发明针对在无线网络中用户密度和各个文件流行度未知的场景，利用扩展多臂赌博机模型选择缓存部署策略；本发明同时考虑了全局参数即用户密度，和局部参数即文件的流行度的优化，并考虑未知场景下探索和利用的平衡，每一轮迭代优化全局参数和局部参数，在不断学习的过程中推导出最优的缓存部署方案。
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公开(公告)号：CN112492313B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202011316056.X
申请日：2020-11-22
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于图像传输技术领域，具体为一种基于生成对抗网络的图片传输系统。所述生成对抗网络GAN具有两个判别器和一个生成器；生成器和判别器都是卷积神经网络；所述图片传输系统包括发送端和接收端；发送端包括压缩模块和编码模块，压缩模块用于将原始图片进行可导压缩；编码模块用于对压缩后的图片进行编码，得到图像的观测值，进行发送；接收端包括译码器、最优潜变量生成模块、生成器网络；接收端利用云上的相关数据集训练GAN，利用接收到的压缩后的图片在GAN上优化，所述最优潜变量生成模块将译码器得到的压缩图片通过优化得到最优噪声潜变量；最后由生成器网络重建图像。
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