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公开(公告)号：CN115766790B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202211455703.4
申请日：2022-11-21
申请人： 深圳大学
摘要： 本发明涉及一种无人机物联网水下探测系统及其均衡探测方法。该系统包括多个声纳浮标和至少一个无人机；每个所述声纳浮标中设置一个传感器以用于收集水下目标发出的水声数据，所述无人机飞越所述声纳浮标并与所述声纳浮标通信以接收所述水声数据。所述方法包括以下步骤：计算每个声纳浮标的吞吐量、系统吞吐量和公平度指数以及所述系统效率；定义公平度系数效用函数，采用所述公平度系数效用函数平衡所述系统效率和所述公平度指数，以及基于平衡后的所述系统效率和所述公平度指数指导所述无人机的探测过程。本发明揭示了系统效率和吞吐量公平度指数之间的均衡，并说明了最大化系统吞吐量(即系统效率)可能导致某些物联网声纳浮标的带宽不足。
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公开(公告)号：CN117874156A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410055057.5
申请日：2024-01-15
申请人： 深圳大学
IPC分类号： G06F16/29 , G06F18/213 , G06F18/241 , H04B17/318
摘要： 本发明的基于多模态信息融合的城市空地无线电地图重绘方法通过多模态信息融合提高位置估计和环境感知的准确性和可靠性；通过结合部分残缺地图先验知识和少量的RSS测量值，可以获得更全面和更具鲁棒性的信息表示；通过多类别遮挡无线信道模型和多类别虚拟障碍地图模型的模态融合，将无线信号特征和地理信息特征共同用于重绘无线电地图，以更好地捕捉它们之间的关联性和互补性。本发明的方法可以通过开源的RSS测量数据集进行实验验证，并与单一模态的方法进行了对比，以评估其有益效果。而评估实验结果展示了本发明的在无线信号接收强度估计和虚拟障碍地图重绘任务中的优势，并展现了其在减少任务需求数据量和提高重绘精度方面的有效性。
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公开(公告)号：CN117858113A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311733177.8
申请日：2023-12-15
申请人： 深圳大学
IPC分类号： H04W16/28 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08 , H04W16/22 , H04B7/06 , H04B7/0413
摘要： 本发明提出面向大规模高可靠低时延场景的分布式图神经网络波束成形方法和通信网络系统。该方法包括构建面向大规模高可靠低时延网络的PG4U模型，对该模型进行集中式训练和分布式部署。本发明通过采用面向大规模高可靠低时延网络的PG4U模型，实现高效的分布式波束成形机制。本发明可以应用于不同无线链路数量和网络拓扑结构的通信网络，具备极强的延展性；在分布式波束成形推断时只需基于各个通信链路的本地信道状态信息，所有干扰链路的信道状态信息则能通过一次导频传输以及信号处理的方式得以有效提取，大幅降低了信令开销；充分利用了信道状态信息的时间相关性，通过基于前一帧的信道状态信息进行当前帧波束成形机制的决策，解决了算法计算延迟问题。
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公开(公告)号：CN117596376A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410071328.6
申请日：2024-01-18
申请人： 深圳大学
IPC分类号： H04N13/194 , H04N13/117 , H04N13/106 , H04W28/14 , H04W4/30
摘要： 本发明提供的360度视频智能边缘传输方法、系统、穿戴设备及介质，具体涉及信息通信技术领域，方案包括：将目标360度视频划分为连续的图像组，每个图像组包括若干个由若干个视频块组成的视频帧；基于预设的视频流传输约束条件，确定组间码率和组内码率；在当前图像组播放前，利用组间码率缓存预测视场所对应的视频块，获得组间缓存的视频块；在当前图像组实时播放期间，获得当前图像组中每个视频帧的真实视场，从而获得缺失的视频块，并对缺失的视频块进行补救之后播放。该方案能够在用户视场和无线信道随机改变的情况下，保障整个360度视频的各个视频帧连续播放过程中平滑过渡，提升用户观感。
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公开(公告)号：CN114514525B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202180005311.5
申请日：2021-06-09
申请人： 深圳大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F119/10
摘要： 本申请提供了一种载波频率、初始相位、相位噪声的估计方法和相关设备，其中方法包括：获取k+1个接收信号的幅度和相位，k+1个接收信号为在连续的k+1个时刻分别接收到的k+1个信号，k为大于或等于零的整数；根据k+1个接收信号的幅度确定第一协方差矩阵；根据第二向量和第二协方差矩阵确定第k时刻的载波频率和/或载波初始相位，第二向量为由k+1个接收信号的相位构成的向量，第二协方差矩阵为第一协方差矩阵与第三协方差矩阵的和。采用本申请，能够降低载波频率和/或载波初始相位的估计的计算量。
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公开(公告)号：CN109640371B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201811478810.2
申请日：2018-12-05
申请人： 深圳大学
摘要： 一种基于反向散射传输的无线携能中继通信方法和网络，所述方法包括：S1、构造无线携能通信网络；S2、在第一时隙，能量信息混合节点向至少两个无线设备发送能量，每个无线设备接收能量；S3、在第二时隙，能量信息混合节点向至少两个无线设备发送能量，第一无线设备向第二无线设备反向散射传送信息信号；S4、在第三时隙，第一无线设备利用从能量信息混合节点接收到的能量将信息信号传送给能量信息混合节点和第二无线设备；S5、在第四时隙，第二无线设备将从第一无线设备接收到的信息信号中继传输给能量信息混合节点并将自己的信息信号传输给能量信息混合节点。本发明能提高无线携能网络的传输速率，实现高性能、低能耗的通信性能。
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公开(公告)号：CN107769821A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710934297.2
申请日：2017-10-10
申请人： 深圳大学
CPC分类号： H04B5/0037 , H02J50/00 , H04W72/1231 , H04W74/0808
摘要： 一种基于无线充电的通信网络的调度方法，包括：S1、至少一个无线设备将电池电量与电量阈值进行比较，若所述电池电量大于所述电量阈值则执行步骤S2，否则执行步骤S3；S2、所述无线设备向所述能量信息混合接入点发送数据，所述能量和信息混合接入点基于所述数据的接收向所述无线设备发送数据发送是否成功的信号；S3、所述无线设备向所述能量信息混合接入点发送能量请求信号，所述能量和信息混合接入点基于所述能量请求信号向所述无线设备发送能量，所述无线设备基于所述能量以对自身进行充电。本发明可以有效地节约了无线设备的硬件成本和用于反馈的能量开销，具有良好的网络吞吐量性能，并且具有良好的用户公平性。
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公开(公告)号：CN114973330B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202210681950.X
申请日：2022-06-16
申请人： 深圳大学
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G16Y20/40 , G16Y40/10
摘要： 本发明公开了一种跨场景鲁棒的人员疲劳状态无线检测方法及相关设备，在源域中采集不同测试对象的疲劳状态样本，获取CSI幅值和相位信息；利用预处理后的CSI幅值和相位信息分别训练两个轻量型的卷积神经网络作为目标域下的第一特征提取器和第二特征提取器；在目标域中采集各测试对象的预设数量样本，预处理挑选少量标注样本分别输入到第一特征提取器和第二特征提取器，分别输出幅值特征和相位特征，并用于训练目标域下的机器学习模型作为轻量型分类器，并使用轻量型分类器对目标域下其他无标签样本进行分类，以识别测试对象的疲劳状态。本发明通过利用源域到目标域的知识迁移，在目标域场景下仅依赖极少量标注样本实现对人员疲劳状态的准确检测。
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公开(公告)号：CN115622596B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211591391.X
申请日：2022-12-12
申请人： 深圳大学
IPC分类号： H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04B17/391 , G06F18/27 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种基于多任务学习的快速波束对齐方法，包括如下步骤：S1、基站端基于探测码本中的波束生成多个导频信号，并输出给用户端；S2、所述用户端对所述多个导频信号进行功率测量，并反馈测量结果至所述基站端；S3、所述基站端基于所述测量结果，通过深度学习模型选择最佳传输波束；S4、所述基站端和所述用户端之间采用所述最佳传输波束实施数据传输，以实现波束对齐。该方法将机器学习应用到信号处理任务中，可以快速实现准确的波束对齐。
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公开(公告)号：CN114973330A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210681950.X
申请日：2022-06-16
申请人： 深圳大学
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16Y20/40 , G16Y40/10
摘要： 本发明公开了一种跨场景鲁棒的人员疲劳状态无线检测方法及相关设备，在源域中采集不同测试对象的疲劳状态样本，获取CSI幅值和相位信息；利用预处理后的CSI幅值和相位信息分别训练两个轻量型的卷积神经网络作为目标域下的第一特征提取器和第二特征提取器；在目标域中采集各测试对象的预设数量样本，预处理挑选少量标注样本分别输入到第一特征提取器和第二特征提取器，分别输出幅值特征和相位特征，并用于训练目标域下的机器学习模型作为轻量型分类器，并使用轻量型分类器对目标域下其他无标签样本进行分类，以识别测试对象的疲劳状态。本发明通过利用源域到目标域的知识迁移，在目标域场景下仅依赖极少量标注样本实现对人员疲劳状态的准确检测。
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