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公开(公告)号：CN114665938A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210419694.7
申请日：2022-04-21
Applicant: 暨南大学
Inventor： 塞奥佐罗斯.特斯菲斯 , 克里斯托斯.齐诺斯 , 冯佳慧 , 施政
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0452
Abstract: 本发明公开了一种多用户RIS预编码方法、装置、计算机设备及存储介质，步骤如下：基站通过智能反射面(RIS)反射信号给用户，考虑数字/模拟结构基站和无限/有限分辨率RIS，构建基于发送信号矩阵及RIS反射矩阵优化的多用户干扰能量的最小化问题，同时保证总功率受限；给定发送信号矩阵初始值，利用梯度投影算法更新发送信号矩阵，通过Karush‑Kuhn‑Tucker条件求解发送信号矩阵闭合解；基于更新的发送信号矩阵，利用梯度投影算法再次更新反射矩阵；若目标函数值未达到收敛条件，则继续交替迭代更新发送信号矩阵以及反射矩阵，同时基于非可和下降规则来更新迭代步长。本编码方法可有效降低硬件复杂度和保证低功耗。
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公开(公告)号：CN114120634A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111291690.7
申请日：2021-11-03
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与WiFi感知相结合的端云协同危险驾驶行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质，本发明采用深度学习方法，一方面摒弃数据预处理中小波变换、动态时间规整、主成分分析等冗杂的步骤，简化预处理步骤；另一方面提出多子载波多链路融合方法，采用全部收集到的CSI共同生成CSI‑Image，并送入深层卷积神经网络中进行训练。完成训练的分类识别模型分别部署在车机端和云端上，由车机端和云端协同识别出相应的危险驾驶行为，并警告驾驶员。本发明充分结合云端高性能和车机端近距离的特性，使该危险驾驶行为识别方法兼顾了高性能与低时延的特性，显著提高危险驾驶行为识别的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111260450A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010099879.5
申请日：2020-02-18
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供一种基于区块链技术的电力交易系统，包括：电力交易中心平台，面向交易双方提供交易申报和确认功能，通过交易申报的功能让用户对用电量和电价进行申报；以及区块处理模块，将通过所述电力交易中心平台进行申报和确认所实现的交易信息打包成新区块，存储入底层区块链中，其中所述交易信息包括根据所述交易双方的合约地址、地址所对应的加密值、交易信息和平台运营日志中的至少一项所获得的值。本发明的基于区块链技术的电力交易系统，保证双边交易的安全、可靠、隐私，鼓励余电进行双边、去中心化的交易，以区块链网络连接，保证了交易的隐私性、安全性，同时解决了交易双方的信任问题。
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公开(公告)号：CN113645000B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110756727.2
申请日：2021-07-05
Applicant: 暨南大学
IPC: H04B17/391 , H04W28/02
Abstract: 本发明公开了一种面向移动到移动(M2M)通信的短包传输方法，该方法包含以下步骤：首先，获取M2M通信系统参数以及级联衰落信道环境参数；然后通过选择合适的调制后符号块长度来最大化有效吞吐量并给定平均误块率最大约束；最后利用平均误块率的渐进性表达式进行块长的优化求解。与现有的方法相比，本发明提出的短包传输方法考虑了实际M2M通信场景下级联散射的负面效应，以及面向低时延、低功耗目标的短包通信需求，基于平均误块率的渐进式的优化算法在复杂度方面具有显著优势。
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公开(公告)号：CN114118211A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111237401.5
申请日：2021-10-22
Applicant: 暨南大学 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种面向混叠未知无线信号的串行分离方法，解决了小信号分量无法被识别和各个信号分量量化不准确的问题。在实际应用中，信号基矩阵不会和组成叠加信号的各个分量完全相同，这使得无线信号分解的准确率下降。另外，考虑到能量大的信号或者特征明显的信号在分解过程中易于被识别，所以在要分解的无线信号中去掉能量占比较高的信号，并更新需要分解的无线信号，继续使用无线信号分解的算法分解剩余部分。通过上述迭代，能量小的信号分量可以被层层剥离出来，这样就提高了无线信号分解的准确性，同时也降低了信号基矩阵对无线信号分解结果的影响。当分离出来的信号能量之和达到要分解信号能量的一定占比算法迭代终止。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113645000A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110756727.2
申请日：2021-07-05
Applicant: 暨南大学
IPC: H04B17/391 , H04W28/02
Abstract: 本发明公开了一种面向移动到移动(M2M)通信的短包传输方法，该方法包含以下步骤：首先，获取M2M通信系统参数以及级联衰落信道环境参数；然后通过选择合适的调制后符号块长度来最大化有效吞吐量并给定平均误块率最大约束；最后利用平均误块率的渐进性表达式进行块长的优化求解。与现有的方法相比，本发明提出的短包传输方法考虑了实际M2M通信场景下级联散射的负面效应，以及面向低时延、低功耗目标的短包通信需求，基于平均误块率的渐进式的优化算法在复杂度方面具有显著优势。
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公开(公告)号：CN109257144B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201811184381.8
申请日：2018-10-11
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度的可变速率增量冗余混合自动重发请求(HARQ‑IR)的设计方法，属于无线通信技术领域。该方法步骤如下：首先通过设计HARQ‑IR的每轮传输速率来实现频谱效率最大化并保证低中断概率；为降低计算复杂度和拓展适用范围，采用贝克曼信道模型来推导可变速率HARQ‑IR的中断概率及频谱效率的近似表达式，进而代入原问题；接下来采用交替迭代算法将优化问题解耦成一系列单变量子优化问题；最后应用凹分式优化技术将每个子优化问题转换成凸问题进行全局求解，迭代执行Dinkelbach算法直至每个子问题收敛。相比于传统常速率HARQ‑IR的精确设计方法，本方法适用范围广、复杂度低以及频谱效率高。
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公开(公告)号：CN109257144A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811184381.8
申请日：2018-10-11
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度的可变速率增量冗余混合自动重发请求(HARQ-IR)的设计方法，属于无线通信技术领域。该方法步骤如下：首先通过设计HARQ-IR的每轮传输速率来实现频谱效率最大化并保证低中断概率；为降低计算复杂度和拓展适用范围，采用贝克曼信道模型来推导可变速率HARQ-IR的中断概率及频谱效率的近似表达式，进而代入原问题；接下来采用交替迭代算法将优化问题解耦成一系列单变量子优化问题；最后应用凹分式优化技术将每个子优化问题转换成凸问题进行全局求解，迭代执行Dinkelbach算法直至每个子问题收敛。相比于传统常速率HARQ-IR的精确设计方法，本方法适用范围广、复杂度低以及频谱效率高。
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公开(公告)号：CN118784153A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410934239.X
申请日：2024-07-12
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L1/00 , H04L1/1607 , H04L1/1812
Abstract: 本发明公开了一种基于码合并HARQ辅助稀疏码多址接入方法，步骤如下：确定传输模式，同步传输模式所有的用户数据在同一时间开始传输和结束，所有用户都接收到确认信号后开始传输新的数据，异步传输模式允许用户在不同时间传输数据，用户在接收到确认信号后即开始新的数据传输；对每个用户待传输数据包进行编码，生成一个编码序列；在接收端联合所有HARQ轮接收到的信号使用聚合因子图方法或比特级合并方法进行多用户检测，然后进行信道译码恢复数据比特；最后判断被恢复的比特是否通过CRC校验，若通过CRC校验，发送确认信号，否则发送否认信号；重复执行上述步骤，实现提出的通信方案。本发明能有效提高SCMA通信的可靠性性能。
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公开(公告)号：CN114390630B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202111429460.2
申请日：2021-11-29
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W40/10
Abstract: 本发明公开了一种基于信息年龄的物联网通信方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法步骤如下：引入智能反射面(RIS)反射传感器信号给基站，运用增量冗余混合自动重发请求(HARQ‑IR)技术改善信号接收质量；基站端收集信道状态信息的统计知识，通过优化设计智能反射面的相位偏移、传输速率及发送功率构建信息年龄(AoI)的最小化问题，同时保证功耗受限以及低中断概率；基于视线信道传播系数设计RIS最优相移；基于交替迭代优化思想利用连续上界最小化以及几何规划逼近分别对发送功率和传输速率进行迭代求解，直至算法收敛。本发明利用RIS技术降低传输延时以及中断概率的渐进表达式简化面向AoI物联网系统的优化设计。
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