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公开(公告)号：CN118552986A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411027900.5
申请日：2024-07-30
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于云边端协同的人体关键点检测方法、系统及装置，该方法首先采集原始视频数据存储为本地视频数据，并进行格式转换和预处理，得到场景视频数据。其次通过目标检测模型和特征提取模型，对场景视频数据进行特征提取，得到人体特征数据。最后通过预先构建的姿态估计模型，对人体特征数据进行关键点预测，得到人体关键点信息，完成人体关键点检测。本发明能够有效解决现有技术在工业作业人员安全监测领域存在的问题，具有实时性高、精度高、效率高等优点，可广泛应用于工业生产和安全管理领域。
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公开(公告)号：CN117879671A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410052054.6
申请日：2024-01-12
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： H04B7/08
摘要： 本发明公开了基于格拉斯曼流形的子空间平均的信号参数估计方法及系统，方法如下：S1、接收经过调制的用户发送信号，得到多次采样下的观测数据矩阵；S2、根据每次采样下的观测数据矩阵与所设定的矩阵参数信息，构造汉克尔矩阵；S3、利用格拉斯曼流形的性质与子空间平均的方法，寻找最优子空间增强方位到达角估计值；S4、利用方位到达角估计值构造范德蒙矩阵，分离用户发送数据与信道复增益系数，恢复信道增益函数。本发明在信噪比较低的情况下，利用格拉斯曼流形的子空间平均的信号参数估计方法可以有效降低噪声的影响，增强信号参数估计，因此能够实现较高的信道利用率以及较低的误码率，使得通信系统性能得到进一步提高。
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公开(公告)号：CN113573419B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202110649802.5
申请日：2021-06-10
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种考虑多优先级业务的多跳网络信道接入方法。该方法包括信道占用度统计模块、优先级业务接入阈值模块、低优先级退避算法模块；其中，信道占用度统计模块主要通过统计信道上数据包的数量以及信道传输时延计算得到信道占用度；各优先级数据包接入阈值模块，在保证最高优先级业务优先发包的条件下，设置其他各优先级数据包的接入阈值；低优先级退避算法模块通过不同信道的信道负载、不同优先级对应的负载调节因子以及不同优先级下的最大竞争窗口共同计算得到合理的退避窗口大小，执行退避。在退避时间到达时，对未过期的数据包寻找可用信道发送数据包，对过期的数据包，进行丢包处理。
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公开(公告)号：CN117118567A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311042023.4
申请日：2023-08-16
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种两用户高斯接入信道下基于规则LDPC码的最大和速率的推导方法及系统，方法按如下步骤：S1，分析两用户高斯接入信道下的和节点，以两用户规则LDPC码的和速率最大化为准则，以两用户系统译码成功为前提，构造带有约束条件的目标函数；S2，固定LDPC码变量节点的度数，推导校验节点度数的理论解析式，求解非凸优化问题中目标函数的逆函数；S3，优化两用户高斯接入信道下系统成功译码的两用户LDPC码的度分布，使系统和速率最大化。本发明将为LDPC码的设计和优化提供重要助力，以确保在6G通信系统中实现高性能和可靠性。
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公开(公告)号：CN116863373A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310780679.X
申请日：2023-06-29
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于云边端平台的高处作业安全智能风险评估方法，涉及人工智能和安全技术领域。在高处作业安全智能风险评估中，获取与实验对象攀爬相关的视频数据，利用人体姿态估计深度学习模型检测人体关键点，根据人体关键点检测实验对象的左手、右手、左脚、右脚、左肘和右肘在垂直方向位移的时间序列数据的斜率和几何中心点坐标、头部关键点坐标以及安全带挂钩坐标在垂直方向的位置的其中之一，评估高处作业人员的跌落风险，方法简单且精度高。
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公开(公告)号：CN114339947A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111599538.5
申请日：2021-12-24
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种超密集网络中基于高斯加权的基站动态分簇方法，该方法首先计算超密集网络中每个小基站的高斯加权密度值以及平均加权密度值；将高斯加权密度值大于平均加权密度的基站挑选为初始簇中心并形成待选初始簇中心池；计算簇的覆盖半径，依次将待选簇中心池中两两基站之间高斯加权分布密度值小于覆盖半径的基站从池中移除；将最终簇中心点数目以及相应的基站坐标信息作为传统K‑means的输入参数来执行K‑means算法，从而得到最终超密集网络中所有基站的分簇结果。本发明可以准确地衡量基站的分布状况、提高分簇的准确率、加快分簇的收敛速度，并且可以根据基站的分布状况进行动态分簇，使超密集网络场景的分簇更加灵活。
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公开(公告)号：CN108600125B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201710468105.3
申请日：2017-06-20
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种用于大规模天线系统中基于迭代的信道估计方法，包括如下步骤：步骤一，设计发送与接收信号方程，包括创建训练矩阵及与训练矩阵对应的接收信号；步骤二，基于迭代的信道估计，利用步骤一的方程重新估计信道。与现有的基于导频序列的信道估计相比，本发明提出的信道估计方法提高了信道估计准确性，其复杂度略高，但本发明有极好的信道估计精度，并大幅度提高了系统性能。
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公开(公告)号：CN110912588B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201911093966.3
申请日：2019-11-11
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： H04B7/0456 , H04B17/309
摘要： 本发明提供了一种基于改进Prony方法的下行时变信道预测方法，应用于时分双工系统中，所述下行时变信道预测方法包括以下步骤：S1、估计上行链路的CSI：假定上行系统的误码率已知，基站获得解码后的数据符号，根据接收到的信号和解码的数据符号估计上行链路的CSI；S2、根据所估计的上行CSI计算Prony系数；S3、根据Prony系数预测下一时刻的CSI并设计预编码；所述TDD系统中基站有Mb根天线，针对单天线的单个用户，簇的数量为Lc，每个簇有一条主路径，通信系统从上行链路开始。本发明能够适用于估计快速时变信道，能够准确预测未来时刻的下行链路的CSI，能大幅度提升通信系统整体性能。
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公开(公告)号：CN111935833A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010740197.8
申请日：2020-07-28
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种蜂窝网络中D2D通信系统的频谱复用方法，属于通信技术领域。本发明包括如下步骤：步骤1、如果D2D用户与蜂窝用户的服务基站之间的距离满足一定的条件，则D2D用户可以复用蜂窝用户上行频谱资源；步骤2、若满足步骤1条件的第j对D2D用户Dj有多个蜂窝用户的上行频谱资源可以复用，则根据蜂窝用户Ci的干扰度量值 选取使得该干扰度量值最小的蜂窝用户复用频谱资源；步骤3、如果第k对D2D用户Dk与第j对D2D用户Dj的距离满足公式(5)所述条件，则D2D用户Dk与D2D用户Dj能够共享同一个蜂窝用户的频谱资源。本发明能够有效抑制蜂窝用户与D2D用户的层间干扰和D2D用户之间的层内干扰，提高频谱利用率和系统能效。
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公开(公告)号：CN108259072B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201810022082.8
申请日：2018-01-10
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： H04B7/0413 , H04B7/06 , H04L5/14
摘要： 本发明公开了一种用于FDD大规模MIMO下行系统减少训练序列开销的方法，按如下步骤进行：第一步，降维矩阵的设计；第二步，用户接收到训练信号并估计CSI；第三步，反馈CSI，基站进行预编码；第四步，用户接收到基站发送数据信号；第五步，等效信道维数N的选取。本发明引入一个降维矩阵，在发送信号进行预编码调制前乘上一个降维矩阵W，相当于得到一个等效信道hHW，此时只是等效地降低发送天线的维度而并未改变天线的实际数目。通过降维矩阵W处理后的等效信道的维数从M下降到了N，这样下行链路的训练序列开销可以下降到N，即等效信道的维度或等效发送天线的维度。从而可以减少训练序列的长度，同时又能提高系统性能。
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