公开(公告)号：CN118741692A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410988437.4

申请日：2024-07-23

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 孙俊倡 ,  斯一通 ,  方冰冰 ,  顾成杰

IPC: H04W72/044 ,  H04B7/06

Abstract: 本发明提供了一种基于无人机的通信感知一体化功率分配方法，包括：基于到达时间(ToA)推导出克拉美罗界(CRB)的准确表达式，并将其作为位置感知的性能指标；然后，分析了位置感知误差(LSE)对通信的影响，揭示了通信与感知之间的内在耦合关系；随后，考虑当LSE服从椭球分布和任意分布时，分别提出了两种稳健通信与感知功率分配问题，并分别提出使用#imgabs0#‑引理和交替优化(AO)方法、条件风险值(CVaR)和AO方法求解优化问题。最后，仿真结果表明，当LSE服从任意分布时系统具有最强的稳健性，并揭示了通信感知一体化系统中通信与感知之间的折衷关系。

公开(公告)号：CN119229295A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411434584.3

申请日：2024-10-15

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 孙俊倡 ,  方冰冰 ,  顾成杰

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提出了一种基于改进YOLOv9c模型的夜间小目标检测方法，包括步骤：构建夜间小目标检测模型，所述夜间小目标检测模型以YOLOv9c模型为基准网络，主干网络包括综合性特征提取模块和SPD‑Adown下采样模块，头部包括FBM‑CBAM注意力模块；对所述夜间小目标检测模型进行迭代训练，获得训练后的夜间小目标检测模型；利用所述训练后的夜间小目标检测模型对待检测目标进行检测，获得检测结果。该方法中综合性特征提取模块提高对夜间图像中细微特征的捕捉，下采样模块SPD‑Adown在减少特征维度的同时，保留了更多关键信息，从而提升了特征融合效果；FBM‑CBAM注意力模块通过通道和空间注意力机制更精准地强化了重要特征的表达；这些改进有效地提升了夜间低光照条件下小目标的检测性能。