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公开(公告)号：CN109450533A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811063148.4
申请日：2018-09-12
IPC: H04B10/116 , H04B10/516 , H04L27/36
Abstract: 本发明公开了一种基于混合调制的可见光组网方法及装置，其中，方法包括：根据不同业务需求将待传输数据分配到混合调制信号中的第一类和第二类可见光调制信号；将同一LED灯中的第一灯簇上传输第一类可见光调制信号，并将与其相邻LED灯应在同时同频传输相同的第一类可见光调制信号；将同一LED灯中的第二灯簇上传输第二类可见光调制信号，并将与其相邻LED灯可在同时同频传输不同的第二类可见光调制信号；对第一类和第二类可见光调制信号分别进行限幅、数模变换、滤波之后控制对应可见光驱动电流，获取并发送对应可见光通信信号。该方法能够灵活分配系统资源，增强边缘区域信号信噪比，提升覆盖区域总信道容量，从而提高系统整体性能。
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公开(公告)号：CN118568463A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410612834.1
申请日：2024-05-17
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院 , 清华大学
IPC: G06F18/213 , H04B10/11 , H04B10/60 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06F18/243 , G06F18/2411 , G06F18/10
Abstract: 一种基于无线光通信的目标检测与识别系统和方法，其中，发射编码和调制后的光信号；接收由目标物体反射的光信号，并将其转换为电信号；对接收到的电信号进行预处理、解调和解码；对预处理后的信号进行时间序列分析和频率域分析，以提取目标物体的特征；通过机器学习方法对提取出的特征进行分类和识别。本发明的系统和方法提高了目标检测识别的精度和效率，还降低了对复杂硬件的依赖，使得系统更加经济和易于部署。尤其是，本发明在对光信号处理、分析和识别方面的创新解决方案，如针对信号特征提取和深度学习处理方法的创新设计与高效结合，增强了其检测与识别能力和应用范围。
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公开(公告)号：CN108259073A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810091318.3
申请日：2018-01-30
IPC: H04B7/0452 , H04B7/08 , H04L1/00 , H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种基于广义空间调制的上行通信多用户信号检测方法及装置，其中，方法包括：对用户终端产生的上行通信信号进行空间调制，并通过所述用户终端对应的天线上发送调制后的上行通信信号；通过基站多天线接收机接收多个用户终端发送的所述调制后的上行通信信号，并对每个用户终端发送的所述调制后的上行通信信号进行预处理；通过块稀疏的压缩感知对处理后的所述每个用户终端发送的所述调制后的上行通信信号进行迭代解调，以根据信号恢复结果确定活跃的用户和对应的信号。该方法能够提高系统的频谱效率和能量效率、提升多用户场景下的活跃用户检测准确率、减少基站接收机误码率、降低基站接收机检测复杂度。
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公开(公告)号：CN108848048A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810847191.3
申请日：2018-07-27
IPC: H04L27/26 , H04B10/116
Abstract: 本发明公开了一种广义混合可见光调制方法及装置，方法包括：在部分奇数子载波上传输广义ACO-OFDM信号，并乘以该信号放大因子；在偶数子载波和剩余奇数子载波上传输DCO-OFDM信号，并乘以该信号放大因子；将广义ACO-OFDM信号和DCO-OFDM信号分别进行离散傅立叶变换，并对变换后的ACO-OFDM信号进行单极性处理，及变换后的DCO-OFDM信号加上直流偏置，以获取待发送信号帧，并进行限幅、数模变换、滤波之后，控制可见光驱动电流，以获取并发送可见光通信信号。该方法能够灵活分配系统资源，优化信号幅度分布，抑制信号截顶噪声，提升调光约束下通信性能，平衡频谱效率和光功率效率，提高系统整体性能。
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公开(公告)号：CN108449290A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810121473.5
申请日：2018-02-07
Abstract: 本发明公开了一种基于结构化压缩感知的时频双选择信道估计方法及装置，其中方法包括：发射端采用正交频分复用OFDM进行传输，并在时域采用时域训练序列填充，同时频域部分子载波设置为频域导频组，且经过模拟处理后进行传输；将接收的训练序列和发射的时域训练序列进行互相关，以取得自相关向量大于预设阈值的位置标号组成信道冲激响应的非零集合估计；将接收的OFDM帧进行帧重构，并转化成发送OFDM帧和信道冲激响应的循环卷积；根据预设的频域导频组得到观测矩阵，利用接收到的导频组中的非零子载波以及信道冲激响应的部分非零集合，并且通过结构化压缩感知估计时频双选择信道。该方法具有低复杂度、高频谱效率、高精度的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109004980B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201810860712.9
申请日：2018-08-01
IPC: H04B10/116
Abstract: 本发明公开了一种基于广义空间调制的可见光通信混合调光方法及装置，方法包括：选择一簇LED灯中多个LED灯作为活跃LED灯发射可见光信号，并确定每个LED灯对应帧放大因子，并对待传输信号进行广义空间调制；对待传输信号调制得到正极性信号帧与负极性信号帧，并确定正极性信号帧与负极性信号帧所占比例；在每个活跃LED灯，将混合信号帧中的正极性信号帧与负极性信号帧乘以相应信号帧放大因子，并加上相应直流偏置，以得到待发送信号帧；对待发送信号帧进行数模变换、滤波之后控制可见光驱动电流，获取并发送可见光通信信号。该方法够同时实现高动态范围的可见光调光和高速的可见光通信，在给定的调光要求下有效提高通信系统的容量。
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公开(公告)号：CN109450533B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201811063148.4
申请日：2018-09-12
IPC: H04B10/116 , H04B10/516 , H04L27/36
Abstract: 本发明公开了一种基于混合调制的可见光组网方法及装置，其中，方法包括：根据不同业务需求将待传输数据分配到混合调制信号中的第一类和第二类可见光调制信号；将同一LED灯中的第一灯簇上传输第一类可见光调制信号，并将与其相邻LED灯应在同时同频传输相同的第一类可见光调制信号；将同一LED灯中的第二灯簇上传输第二类可见光调制信号，并将与其相邻LED灯可在同时同频传输不同的第二类可见光调制信号；对第一类和第二类可见光调制信号分别进行限幅、数模变换、滤波之后控制对应可见光驱动电流，获取并发送对应可见光通信信号。该方法能够灵活分配系统资源，增强边缘区域信号信噪比，提升覆盖区域总信道容量，从而提高系统整体性能。
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公开(公告)号：CN109004980A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810860712.9
申请日：2018-08-01
IPC: H04B10/116
CPC classification number: H04B10/116
Abstract: 本发明公开了一种基于广义空间调制的可见光通信混合调光方法及装置，方法包括：选择一簇LED灯中多个LED灯作为活跃LED灯发射可见光信号，并确定每个LED灯对应帧放大因子，并对待传输信号进行广义空间调制；对待传输信号调制得到正极性信号帧与负极性信号帧，并确定正极性信号帧与负极性信号帧所占比例；在每个活跃LED灯，将混合信号帧中的正极性信号帧与负极性信号帧乘以相应信号帧放大因子，并加上相应直流偏置，以得到待发送信号帧；对待发送信号帧进行数模变换、滤波之后控制可见光驱动电流，获取并发送可见光通信信号。该方法够同时实现高动态范围的可见光调光和高速的可见光通信，在给定的调光要求下有效提高通信系统的容量。
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公开(公告)号：CN108848048B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201810847191.3
申请日：2018-07-27
IPC: H04L27/26 , H04B10/116
Abstract: 本发明公开了一种广义混合可见光调制方法及装置，方法包括：在部分奇数子载波上传输广义ACO‑OFDM信号，并乘以该信号放大因子；在偶数子载波和剩余奇数子载波上传输DCO‑OFDM信号，并乘以该信号放大因子；将广义ACO‑OFDM信号和DCO‑OFDM信号分别进行离散傅立叶变换，并对变换后的ACO‑OFDM信号进行单极性处理，及变换后的DCO‑OFDM信号加上直流偏置，以获取待发送信号帧，并进行限幅、数模变换、滤波之后，控制可见光驱动电流，以获取并发送可见光通信信号。该方法能够灵活分配系统资源，优化信号幅度分布，抑制信号截顶噪声，提升调光约束下通信性能，平衡频谱效率和光功率效率，提高系统整体性能。
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公开(公告)号：CN119295316A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411294594.1
申请日：2024-09-14
Applicant: 清华大学
IPC: G06T3/4053 , G06T7/11 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/74
Abstract: 本申请涉及人工智能与图像处理技术领域，特别涉及一种基于人工智能的超分辨率图像处理方法及装置，其中，方法包括：获取满足第一预设分辨率条件的第一目标图像，并分割第一目标图像，得到满足预设像素条件的第二目标图像；利用提取到的第二目标图像的深度特征对第二目标图像的像素进行对齐，以得到第三目标图像；利用预先设置的目标神经网络对第三目标图像进行特征融合处理，并根据融合处理后的图像获得于第一目标图像满足第二预设分辨率条件的RGB图像。由此，解决了相关技术中的图像超分辨率处理方式的局限性问题，提升了图像超分辨方法的适用性，降低了图像超分辨运算的复杂度，提高了图像超分辨处理的效率。
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