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公开(公告)号：CN118731877A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410705703.8
申请日：2024-06-03
申请人： 中国石油大学(华东)
IPC分类号： G01S7/41 , G01S13/88 , G06F18/24 , G06N3/0464
摘要： 本发明属于雷达信号处理领域，尤其涉及一种毫米波雷达的手势识别方法。包括，接收并重组雷达数据；使用快速傅里叶变换获得距离‑多普勒谱图和距离‑角度谱图；使用静态杂波去除方法；使用非相干累加方法；使用一种基于最小值和单元平均的恒虚警检测方法；使用一种快速手势范围定位方法，获得手势范围并对谱图进行裁剪；将谱图转化为多维密集手势谱图；建立基于残差的手势识别模型；使用数据集训练并测试模型。本发明以手势识别为目标设计谱图生成，仅提取与手势相关的信号，形成与位置无关、信息密集的手势谱图，使谱图更加适合手势识别任务，基于残差的手势识别模型缓解了训练过程中的梯度消失，加快了收敛，实现了更加精准且快速的手势识别。
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公开(公告)号：CN118584490A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410686616.2
申请日：2024-05-30
申请人： 中国石油大学(华东)
IPC分类号： G01S13/931
摘要： 本发明提出了一种仅使用毫米波雷达进行三维目标检测的方法。针对毫米波雷达的稀疏点云设计了多种算法。为了去除无关的环境信息，提出了一种基于背景减法的背景过滤算法。通过逐帧匹配和差分点云，在保留最大有效点数量的同时去除背景信息。由于遮挡等物理限制，无法从现有的点云直接获得目标中心点，本发明提出了一种基于霍夫投票的目标中心生成算法，该算法扩展了有效数据并有助于生成更精确的初始边界框。为了利用不同尺度的特征信息，捕捉不同粒度的特征结构，提出了一种基于注意力机制的多尺度特征融合网络，分别提取全局和局部特征，综合利用不同层次的特征信息，增强了目标的特征表达，提高了目标检测效果。
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公开(公告)号：CN106209113A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610608501.7
申请日：2016-07-29
申请人： 中国石油大学(华东)
CPC分类号： H03M13/13 , H03M13/09 , H03M13/091
摘要： 本发明提供了一种极化码的编解码方法，所述方法在编码端对SCL编码数据包进行分块，对每一块数据分别加入CRC校验位；在译码端针对码树上的路径搜索结构，首先删除度量值不符合条件的候选路径，然后对当前译码所处的位置进行判断，如果处于CRC校验位置则再进行CRC校验，从剩余候选路径中删除未能通过校验的路径，当译码扩展到叶节点时，选择通过CRC校验同时度量值最大的一条路径作为正确的译码路径。该方法通过CRC校验与传统度量值删除路径思想的结合，避免了对错误路径的重复搜索，从而极大降低了极化码的译码复杂度。
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公开(公告)号：CN105847349A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610165124.4
申请日：2016-03-22
申请人： 中国石油大学(华东)
CPC分类号： H04L67/12 , H04L1/0056
摘要： 本发明属于车联网通信技术领域，涉及一种基于分布式喷泉码的车联网协助下载方法。本发明过程中，协助车把将要被下载的数据进行编码，当目标车辆处于协助车的通信范围内时，由协助车将数据分组进行广播发送，此时目标车辆和处于协助车通信范围内的其他车辆都进行数据分组的接收。当协助车驶离目标车的通信范围时，如果目标车未能收到足够多的数据编码分组用以还原原始数据，则目标车通信范围内其他携带分组信息的协助车继续为其转发数据分组，直到目标车收到足够多的数据用以还原原始数据，一次协助下载过程结束。本发明首次将分布式喷泉码技术与车联网环境相结合，具有信道利用率高，丢包率低的优点。
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公开(公告)号：CN105512722A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510836398.7
申请日：2015-11-26
申请人： 中国石油大学(华东)
IPC分类号： G06N3/04
CPC分类号： G06N3/04
摘要： 本发明属于无线定位技术领域，涉及一种基于BP神经网络的卡尔曼增益修正方法。本发明过程中，使用移动测向站、GPS设备以及已知GPS坐标的无线电发射设备分别在闹市、城市郊区以及农村获取训练数据；然后计算理论角度值、测量值方差、使用MGEKF算法对这些数据进行滤波处理获取每次迭代的增益修正因子和目标估计位置坐标；利用以上数据训练BP神经网络，使得BP神经网络可以拟合测量值、测量值方差、目标估计位置、测向机位置和增益修正因子的相关关系，减小了传统MGEKF算法使用测量误差对增益修正结果的影响。本发明首次提出使用BP神经网络拟合测量值与增益修正因子的关系，降低了增益修正的误差，提高了滤波算法定位精度。
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公开(公告)号：CN113378718A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110654354.8
申请日：2021-06-10
申请人： 中国石油大学(华东)
摘要： 本发明提出了一种WiFi环境下基于生成对抗网络的动作识别方法，包括：对接受到的待识别WiFi数据预处理，以获得对应于所述待识别CSI数据的输入数据；将所述输入数据输入至生成对抗网络模型，以进行动作识别。解决了现有技术中标记工作繁杂，当标记数据较少及模型应用于新用户时识别性能下降的问题。本发明克服了传统识别技术对光照等条件的限制，避免了隐私泄露的风险，且在小样本及目标改变的条件下仍能准确地识别出不同的人类动作。
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公开(公告)号：CN110225554A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910534354.7
申请日：2019-06-20
申请人： 中国石油大学(华东)
IPC分类号： H04W28/22
摘要： 本发明提供了一种基于高速无线局域网络的快速速率选择算法。本发明基于阈值选择，zigzag探测的特点，通过实验测得在802.11ac高速局域网下MIMO、信道宽度的阈值，并利用zigzag探测的形式基于二分法的原则探测活的MCS的最优解。本发明提供的技术方案可以可以缩小速率搜索的空间，减少损耗，并且提升数据传输的吞吐效率。
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公开(公告)号：CN118574226A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410686620.9
申请日：2024-05-30
申请人： 中国石油大学(华东)
IPC分类号： H04W72/0453 , H04W72/044 , H04W24/02 , H04B17/391 , H04B7/22
摘要： 本发明针对具有多个反向散射设备(BD)的非正交多址(NOMA)反向散射认知无线电(NB‑CR)网络下行链路通信，提出了在能量和服务质量(QoS)约束下，联合优化功率分配系数和反射系数(RC)，以实现能效(EE)最大化的资源分配(RA)方案。本发明的步骤主要有1)通信网络建模；2)RA问题建模；3)问题求解。对通信网络进行建模完毕后，提出一个非凸优化问题。为解决该非凸问题，将其分解为两个子问题：功率分配优化子问题和RC优化子问题。针对功率分配优化子问题，提出了一种基于拉格朗日的优化功率分配(LOPA)方案，该方案使用拉格朗日与次梯度迭代方法来求解。针对RC优化子问题，设计了一种改良的粒子群RC(TPSORC)方案来确定最佳的RC。
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公开(公告)号：CN110353693A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910612897.6
申请日：2019-07-09
申请人： 中国石油大学(华东)
摘要： 本发明公开了一种基于WiFi的手写字母识别方法及系统，所述方法包括如下步骤：步骤A1：使用者在AP和STP之间书写手写字母的同时，利用数据收集模块收集反映环境状态变化的WiFi信号。步骤A2：从WiFi信号中提取信道状态信息。步骤A3：对信道状态信息进行相位解卷绕和相位校正操作。步骤A4：将数据输入到卷积神经网络，其中包括：输入层，Inception模块，深度连接层，批规范化层，ReLU层,平均池化层，dropout层，全连接层，softmax层，分类层。采用动量梯度下降法训练网络。步骤A5：经过训练后的卷积神经网络模型应用于手写字母识别。本发明克服了传统的动作识别需要携带可穿戴式设备的限制并且避免了隐私泄露的风险。使用改进的卷积神经网络进行动作识别，提高识别精度。
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公开(公告)号：CN108900198A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810692970.0
申请日：2018-06-29
申请人： 中国石油大学(华东)
摘要： 本发明提供了一种串行抵消列表译码参数的快速确定方法，所述方法首先从收集、整理数据开始；然后确定核函数并初始化参数，构造支持向量机多类分类器，并训练支持向量机多类分类器模型；然后再将由接收信号计算得到的似然比输入到已完成训练的支持向量机多类分类器模型中，输出G；最后将L初始化为G，执行串行抵消列表译码算法。该方法通过将支持向量机技术与极化码译码技术进行结合，避免了不必要的计算操作，从而极大降低了极化码的译码复杂度。
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