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公开(公告)号：CN108717703A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810252619.X
申请日：2018-03-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于HEVC的运动目标检测和跟踪方法。该方法包括如下步骤：步骤1：从HEVC码流中提取当前帧编码视频的编码单元结构、运动矢量及预测模式；步骤2：编码块尺寸归一化；步骤3：确定运动宏块；步骤4：计算运动宏块的运动矢量权重；步骤5：运动目标检测；步骤6：运动目标分类；步骤7：运动目标跟踪。本发明利用HEVC编解码过程中产生的运动矢量、编码单元划分方式、预测模式等信息进行运动目标检测与跟踪，避免不必要的数字图像处理过程，从而减少计算的复杂度，而且在不破坏原有压缩视频数据的基础上进行快速的运动目标检测和跟踪。
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公开(公告)号：CN108489489A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810066018.X
申请日：2018-01-23
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种蓝牙辅助纠正PDR的室内定位方法及系统，本发明系统包括地面节点、智能终端、定位服务器；所述的地面节点：用于检测行人踩踏事件和广播蓝牙节点的标识号至智能终端；所述的智能终端：接收蓝牙节点的标识号并向定位服务器发送；所述的定位服务器：通过Internet网络响应智能终端的室内定位地图请求，并将室内定位地图发送至所述的智能终端。本发明可以有效改善PDR累积误差的问题，从而大幅度提高PDR定位精度。
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公开(公告)号：CN108124253A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201711120891.4
申请日：2017-11-14
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: H04W40/02 , H04L45/14 , H04W12/00 , H04W52/0209 , H04W52/46 , H04W72/0473
Abstract: 本发明公开了一种兼顾能量有效性，传输可靠性和安全性的无线多跳网络联合路由和功率分配方法。本发明考虑窃听者的位置、信道状态信息均为未知这一较现实的场景，针对解码转发模式下的无线多跳网络，提出了一种端到端误码率约束下的安全路由和功率分配方法。本发明首先基于信息论的物理层安全容量定义得到能满足最大化安全连接概率的一种功率分配和路由策略，然后以该策略和端到端的误码率为约束，以最小化路径消耗的总功率为目标建模，推导得到一种功率分配算法和基于经典Bellman-Ford算法的安全路由算法。该联合设计方法既保证了信息传输的安全性又实现了传输的准确性，同时提高了网络的能量效用，具有一定的实际意义。
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公开(公告)号：CN107948109A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711165477.5
申请日：2017-11-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本发明公开了一种认知无线电中能效与谱效折衷的子载波比特联合优化方法。本发明首先考虑数据传输采用多进制相移键控调制方式下，构造认知无线网络的能量效率和频谱效率的加权折衷函数进行系统建模；然后，在各个认知用户信息传输速率公平比的条件下，将子载波分配给每个用户；最后，基于两种经典的比特分配算法为每个认知用户分配比特。此发明将原有两种单用户经典比特分配算法扩展为多用户子载波比特联合优化分配方法，对比分析了认知无线网络子载波比特分配结果，同时给出了在子载波比特优化分配时的能量效率-频谱效率折衷关系曲线。本发明可以有效实现认知无线网络系统能效与谱效的权衡。
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公开(公告)号：CN107368608A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710664858.1
申请日：2017-08-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/30 , G06F12/0813
CPC classification number: G06F17/30132 , G06F12/0813 , G06F17/30194
Abstract: 本发明公开了一种基于ARC替换算法的HDFS小文件缓存管理方法，首先在数据节点上使用tmpfs构建数据缓存区，其中，tmpfs是Linux/Unix系统上的一种基于内存的文件系统。在Namenode端集成两个模块：判断模块和决策模块，在Datanode集成一个执行模块。其次，将判断模块、决策模块和执行模块作为三个阶段对小文件进行缓存替换操作。最后，当需要缓存小文件数据块时，Namenode将与数据块存储的Datanode进行通信，并发出指令将数据块缓存在数据节点的高速缓存中。本发明提出的缓存替换管理方法解决了HDFS中小文件被各应用频繁访问时效率低下的问题，应用前景广阔，适合当HDFS系统中小文件较多且小文件经常被频繁访问的场景，本发明能大大减少HDFS反复读取硬盘所带来的时间消耗，提高任务的运行效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103347268B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201310221326.2
申请日：2013-06-05
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: Y02D70/10
Abstract: 本发明公开了认知传感器网络中基于能量有效性观测的自适应压缩重构方法，根据认知传感器节点功耗受限的特点，节点通过模拟信息转换器对实际感知到数据进行本地检测与压缩测量；利用感知信号的空时相关性结构，感知数据映射到小波正交基级联字典进行稀疏变换，通过加权能量子集函数进行自适应观测，以能量有效的方式获取合适的观测值，同时对所选观测向量进行正交化构造测量矩阵；经压缩测量后的感知数据通过报告信道反馈给汇聚节点，汇聚节点采用基于凸松弛法的梯度投影稀疏重构Barzilai-Borwein方法对感知数据进行自适应重构，实现了重构性能与节点能耗之间的有效折衷。本发明对于感知信号准确重构的同时保障感知节点能量有效性，具有实际的应用意义。
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公开(公告)号：CN104703216A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510058061.8
申请日：2015-02-04
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W24/06 , H04W24/10 , H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种基于能量有效的多任务贝叶斯压缩感知宽带频谱检测方法。本发明方法针对认知无线网络中主用户信号在空频域的稀疏性，基于贝叶斯压缩感知的信号重构通过层次化贝叶斯分析分级先验模型获得稀疏信号估计。利用多认知用户感知信号的时空相关性实现在多用户多任务传输条件下的稀疏信号重构与宽带压缩频谱检测。认知基站通过基于期望最大化算法和相关向量机模型进行多任务贝叶斯压缩感知参数估计。在满足一定检测性能和贝叶斯压缩感知重构均方误差的条件下，实现节点感知能耗最小化。本发明方法有效保障了多节点多任务宽带频谱检测的节点能量有效性。
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公开(公告)号：CN104202789A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410390294.3
申请日：2014-08-08
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: Y02D70/39
Abstract: 本发明公开了一种兼顾能量有效性与传输可靠性的认知中继节点选择方法，充分考虑了认知无线网络中节点在协作感知与协作传输阶段的能耗问题，以及节点在协作传输过程中的误码问题。本发明通过构造感知阶段与传输阶段的加权能耗目标函数，同时以协作感知时的漏检概率与协作传输时的误码率要求作为约束条件，通过数值计算求解非线性凸优化问题得到在不同归一化感知时隙长度、不同接收信噪比要求和不同调制方式等场景下的最优认知中继节点数。在认知无线网络中，本发明有效折衷了频谱感知准确度与节点能量有效性，同时兼顾了节点能量有效性与传输可靠性，因而具有实际的应用意义。
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公开(公告)号：CN119030833A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411507857.2
申请日：2024-10-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明属于卫星通信技术领域，具体涉及ATTCSDL辅助OTFS在卫星通信中的信道估计方法及系统。方法包括：1.构建OTFS系统模型，设计多导频嵌入式的导频方案，模拟卫星通信信道中的信号传输过程，并生成接收端的导频信号及对应的信道信息；2.将获取的信道信息输入传统OMP信道估计模块中，作为信道预估计器，来获取信道的初步估计值；3.将初步信道估计结果作为输入，实际的信道响应作为标签对网络进行训练，采用ATTCSDL深度神经网络方法进一步精化估计；4.利用训练好的深度神经网络对信道进行实时估计。本发明精准应对卫星通信在复杂动态环境中的挑战，显著提升信道估计精度，并优化资源利用效率，确保通信性能的稳定与高效。
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公开(公告)号：CN116405569A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202211612847.6
申请日：2022-12-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明属于信息与通信工程技术领域，具体涉及基于车辆和边缘计算服务器的任务卸载匹配方法及系统。方法包括如下步骤：S1，初始化阶段：集中控制中心MBS收集车辆和路边单元RSU的基本信息；S2，考虑车辆的随机移动和多种上传速率计算方法，计算不同车辆和路边单元RSU之间的时延和能耗；S3，建立以联合优化任务卸载时延和能耗为目标，以任务卸载决策和车辆随机移动为约束的优化模型；S4，采用基于代价最小化的匹配算法求解步骤S3建立的模型，得到最终车辆服务器匹配情况。本发明具有能够联合优化时延和能耗、兼顾车辆的移动性和传输可靠性的特点。
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