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公开(公告)号：CN118191725B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410592579.9
申请日：2024-05-14
申请人： 香港中文大学(深圳)未来智联网络研究院 , 香港中文大学(深圳)
摘要： 本发明公开了一种多用户通感一体化系统时延与到达角度的CRB计算方法，所述方法包括以下步骤：S1.通感一体化发射机产生发射信号并向指定区域内发送该信号；S2.发射信号在自由空间传播后被用户接收，用户将各自的待发送信息调制到接收信号上并将调制后的信号反射给通感一体化接收机；S3.通感一体化接收机接收到来自所有用户的反射信号，并以固定采样间隔对接收信号进行采样，得到接收信号向量；S4.通感一体化接收机结合接收信号向量，进行多用户时延与到达角度的CRB计算。本发明获得了关于多用户的传输时延与到达角度的克拉美罗界，填补了在该方面研究上的空白，从而为通感一体化系统的性能评估提供了条件。
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公开(公告)号：CN118200935B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410592585.4
申请日：2024-05-14
申请人： 香港中文大学(深圳)未来智联网络研究院 , 香港中文大学(深圳)
摘要： 本发明公开了一种多用户协同的通感一体化系统中用户组合的选择方法，S1.通感一体化发射机向指定区域内发送由感知数据向量和#imgabs0#个用户的通信数据向量共同组成的通感一体化信号；S2.每个用户将会接收到来自于通感一体化发射机的直射信号，以及来自于感知目标的反射信号；S3.结合用户接收到的直射信号和反射信号，分别对感知指标和通信指标进行建模分析，并建立多用户协同感知下的用户选择问题；S4.基于极大极小准则的分组方法，以实现用户选择问题求解，找到用户选择策略。本发明能够通过对用户的选择，使得用户之间协同来提升系统的感知性能。
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公开(公告)号：CN118199692A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410592584.X
申请日：2024-05-14
申请人： 香港中文大学(深圳)未来智联网络研究院 , 香港中文大学(深圳)
摘要： 本发明公开了一种多用户后向散射通感一体化系统中的波束成型方法,包括以下子步骤：S1.通感一体化发射机产生激励信号并向目标区域内发送该信号；S2.每个无源后向散射设备从激励信号上收集能量，当收集到的能量达到预设阈值时，将待发送的信息调制到激励信号上，并将调制后的信号发送给通感一体化接收机；S3.通感一体化接收机接收来自所有用户的信号，并以固定采样间隔对接收到的信号进行采样，得到一组采样后的接收信号向量；S4.在接收信号向量的基础上，通感一体化接收机，建立相应的波束成型优化问题，并求解优化问题得到波束成型方案。本发明能够以最小化感知性能为目标，以通信速率为约束，获取最优的波束成型方案，使得系统性能达到最优。
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公开(公告)号：CN118199692B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410592584.X
申请日：2024-05-14
申请人： 香港中文大学(深圳)未来智联网络研究院 , 香港中文大学(深圳)
摘要： 本发明公开了一种多用户后向散射通感一体化系统中的波束成型方法,包括以下子步骤：S1.通感一体化发射机产生激励信号并向目标区域内发送该信号；S2.每个无源后向散射设备从激励信号上收集能量，当收集到的能量达到预设阈值时，将待发送的信息调制到激励信号上，并将调制后的信号发送给通感一体化接收机；S3.通感一体化接收机接收来自所有用户的信号，并以固定采样间隔对接收到的信号进行采样，得到一组采样后的接收信号向量；S4.在接收信号向量的基础上，通感一体化接收机，建立相应的波束成型优化问题，并求解优化问题得到波束成型方案。本发明能够以最小化感知性能为目标，以通信速率为约束，获取最优的波束成型方案，使得系统性能达到最优。
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公开(公告)号：CN118200935A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410592585.4
申请日：2024-05-14
申请人： 香港中文大学(深圳)未来智联网络研究院 , 香港中文大学(深圳)
摘要： 本发明公开了一种多用户协同的通感一体化系统中用户组合的选择方法，S1.通感一体化发射机向指定区域内发送由感知数据向量和#imgabs0#个用户的通信数据向量共同组成的通感一体化信号；S2.每个用户将会接收到来自于通感一体化发射机的直射信号，以及来自于感知目标的反射信号；S3.结合用户接收到的直射信号和反射信号，分别对感知指标和通信指标进行建模分析，并建立多用户协同感知下的用户选择问题；S4.基于极大极小准则的分组方法，以实现用户选择问题求解，找到用户选择策略。本发明能够通过对用户的选择，使得用户之间协同来提升系统的感知性能。
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公开(公告)号：CN118226377B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410592582.0
申请日：2024-05-14
申请人： 香港中文大学(深圳)未来智联网络研究院 , 香港中文大学(深圳)
摘要： 本发明公开了一种多用户协同的通信感知一体化系统中的目标定位方法，所述多用户协同的通信感知一体化系统包括一个配备#imgabs0#根天线的通感一体化发射机、一个待感知目标和#imgabs1#个配备#imgabs2#根天线的用户；所述方法包括：S1.构建通感一体化反射机、待观测目标和用户所在的坐标系，并定义通感一体化发射机与待感知目标，通感一体化发射机与第l个用户，待感知目标与第l个用户之间的欧几里得距离；S2.假设待感知目标处于静止状态，估计静止目标位置；S3.假设待感知目标处于运动状态，对不同时刻的目标位置和运动速度进行估计。本发明针对用于多基地协同的通感一体化系统，实现了针对目标处于静止和运动两种状态下的定位。
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公开(公告)号：CN118191725A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410592579.9
申请日：2024-05-14
申请人： 香港中文大学(深圳)未来智联网络研究院 , 香港中文大学(深圳)
摘要： 本发明公开了一种多用户通感一体化系统时延与到达角度的CRB计算方法，所述方法包括以下步骤：S1.通感一体化发射机产生发射信号并向指定区域内发送该信号；S2.发射信号在自由空间传播后被用户接收，用户将各自的待发送信息调制到接收信号上并将调制后的信号反射给通感一体化接收机；S3.通感一体化接收机接收到来自所有用户的反射信号，并以固定采样间隔对接收信号进行采样，得到接收信号向量；S4.通感一体化接收机结合接收信号向量，进行多用户时延与到达角度的CRB计算。本发明获得了关于多用户的传输时延与到达角度的克拉美罗界，填补了在该方面研究上的空白，从而为通感一体化系统的性能评估提供了条件。
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公开(公告)号：CN118226377A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410592582.0
申请日：2024-05-14
申请人： 香港中文大学(深圳)未来智联网络研究院 , 香港中文大学(深圳)
摘要： 本发明公开了一种多用户协同的通信感知一体化系统中的目标定位方法，所述多用户协同的通信感知一体化系统包括一个配备#imgabs0#根天线的通感一体化发射机、一个待感知目标和#imgabs1#个配备#imgabs2#根天线的用户；所述方法包括：S1.构建通感一体化反射机、待观测目标和用户所在的坐标系，并定义通感一体化发射机与待感知目标，通感一体化发射机与第l个用户，待感知目标与第l个用户之间的欧几里得距离；S2.假设待感知目标处于静止状态，估计静止目标位置；S3.假设待感知目标处于运动状态，对不同时刻的目标位置和运动速度进行估计。本发明针对用于多基地协同的通感一体化系统，实现了针对目标处于静止和运动两种状态下的定位。
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公开(公告)号：CN117939150A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410280036.3
申请日：2024-03-12
申请人： 香港中文大学(深圳) , 香港中文大学(深圳)未来智联网络研究院
IPC分类号： H04N19/184 , H04L1/00 , H04N19/124 , H04N19/85 , H04N19/91 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习和联合信源信道编码优化的通信方法，包括：在发送端，深度信源编码器将输入图像数据x编码成比特率b，数字信道编码器将比特率b划分为N比特等长的多个数据包进行传输；在接收端，数字信道解码器将接收到的多个数据包中的符号解码为比特流#imgabs0#并将比特流#imgabs1#送入深度信源解码器进行数据恢复得到恢复图像数据#imgabs2#且在发送端和接收端的整体数据传输中通过联合信源信道优化算法将平均端到端失真优化到最小。本发明利用基于深度神经网络的信源编码器对图像语义特征进行提取并编码，并结合数字信道编码技术保护编码比特不受信道错误的影响，在与现代通信硬件兼容的情况下，具有更好的图像恢复效果。
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公开(公告)号：CN117556959A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311626360.8
申请日：2023-11-28
申请人： 香港中文大学(深圳)未来智联网络研究院
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/08 , G06N3/0442 , G06N3/092 , G06N5/01
摘要： 本发明公开了一种融合组合优化与强化学习加速收敛的物流分拣方法,包括以下步骤：S1.统计历史班次的包牌所含货物件量比例数据，预测未来班次的货物件量比例数据；S2.通过目标组合优化，获得包牌所占格口数量最优分配；S3.基于分拣机的分拣格口的历史分拣数据，拟合格口处理效率函数；S4.获取包牌类别相似度矩阵和转移概率矩阵；S5.基于包牌类别的相似度和转移概率矩阵设计强化学习策略以及价值网络，构造蒙特卡洛树的叶节点；S6.通过对蒙特卡洛树的叶节点进行展开，获取最优的格口分拣策略。本发明降低分拣计划优化更新的复杂度，加快蒙特卡洛树搜索的搜索速度，实现满足较高时效要求的多目标分拣优化策略。
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