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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116436475B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202310701793.9
申请日：2023-06-13
Applicant: 国家广播电视总局广播电视科学研究院 , 国家广播电视总局广播电视卫星直播管理中心 , 上海垣信卫星科技有限公司 , 上海瀚讯信息技术股份有限公司 , 湖南国科微电子股份有限公司 , 龙擎视芯(上海)集成电路有限公司 , 成都中科微信息技术研究院有限公司
Inventor： 盛志凡 , 胡军 , 肖婧婷 , 付瑞 , 陆犇 , 张广利 , 余炜平 , 盛诚 , 张定京 , 王欣刚 , 朱志敏 , 李国通 , 夏治平 , 黄新军 , 常琳 , 朱珂 , 赵宇
Abstract: 本发明公开了LDPC码的构造及编码方法、装置。所述方法包括：构造一个用于产生码率为R、码长为N的LDPC码的MB×NB维的基础矩阵B，MB=M/K，NB=N/K，M=N×(1‑R)；选择基础矩阵B的每一行和每一列中“1”的数目，使基础矩阵B的行重和列重分布满足节点度分布且前f列具有相对较大的列重；调整基础矩阵B中每一行和每一列中“1”的位置，使得基础矩阵B的后MB列组成的MB×MB维的子矩阵满秩；用K×K的矩阵替换基础矩阵B中的元素，将基础矩阵B扩展为M×N维的校验矩阵H；基于M×N维的校验矩阵H，生成码率为R、码长为N的LDPC码；对所述LDPC码的靠前的第一预设长度的信息比特进行打孔处理，第一预设长度小于或等于第二预设长度，第二预设长度为扩张比和f的乘积。
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公开(公告)号：CN111814953B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202010548786.6
申请日：2020-06-16
Applicant: 上海瀚讯信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于通道剪枝的深度卷积神经网络模型的定位方法，包括：构造基于深度卷积神经网络模型的位置定位基线识别模型；获取待定位区域中移动设备的无线电信号数据；将获取到的无线电信号数据进行预处理，得到无线电信号数据集；利用所述无线电信号数据集对位置定位基线识别模型进行训练和验证，得到预训练深度卷积神经网络模型；对所述预训练深度卷积神经网络模型进行通道剪枝，得到压缩的深度卷积神经网络模型；评估所述压缩的深度卷积神经网络模型的性能，并通过精确率、召回率和准确率来评估所述的压缩的深度卷积神经网络模型在预设类别下的定位性能。本发明通过剪枝技(56)对比文件彭康坚.基于目标检测的神经网络压缩与优化算法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2020,(第（2020）01期),I138-1252.徐国现.基于参数修剪和共享的深度神经网络模型压缩方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2020,(第（2020）06期),I140-92第3.1.2-3.1-3节.Ashish Khetan等.PruneNet: ChannelPruning via Global Importance《.arXiv:2005.11282v1》.2020,第1-12页.
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公开(公告)号：CN116405103B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310679185.2
申请日：2023-06-09
Applicant: 国家广播电视总局广播电视科学研究院 , 国家广播电视总局广播电视卫星直播管理中心 , 上海垣信卫星科技有限公司 , 上海瀚讯信息技术股份有限公司 , 湖南国科微电子股份有限公司 , 龙擎视芯(上海)集成电路有限公司 , 成都中科微信息技术研究院有限公司
IPC: H04B7/185 , H04N7/20 , H04N21/262
Abstract: 本申请涉及通信技术领域，提供了基于信道捆绑的数据传输方法和设备、存储介质。该基于信道捆绑的数据传输方法可应用于发射端，所述方法包括：对数据流进行处理形成逻辑超帧，所述逻辑超帧包含多个逻辑帧，所述逻辑帧包含多个预设长度的字节包，其中包括1个帧头字节包和多个业务字节包，所述业务字节包承载所述数据流的数据包；将所述逻辑超帧分配给捆绑信道组中的多个物理信道的可用带宽进行传输。本申请可以灵活利用多个物理信道的可用带宽资源进行数据传输。
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公开(公告)号：CN116436475A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310701793.9
申请日：2023-06-13
Applicant: 国家广播电视总局广播电视科学研究院 , 国家广播电视总局广播电视卫星直播管理中心 , 上海垣信卫星科技有限公司 , 上海瀚讯信息技术股份有限公司 , 湖南国科微电子股份有限公司 , 龙擎视芯(上海)集成电路有限公司 , 成都中科微信息技术研究院有限公司
Inventor： 盛志凡 , 胡军 , 肖婧婷 , 付瑞 , 陆犇 , 张广利 , 余炜平 , 盛诚 , 张定京 , 王欣刚 , 朱志敏 , 李国通 , 夏治平 , 黄新军 , 常琳 , 朱珂 , 赵宇
Abstract: 本发明公开了LDPC码的构造及编码方法、装置。所述方法包括：构造一个用于产生码率为R、码长为N的LDPC码的MB×NB维的基础矩阵B，MB=M/K，NB=N/K，M=N×(1‑R)；选择基础矩阵B的每一行和每一列中“1”的数目，使基础矩阵B的行重和列重分布满足节点度分布且前f列具有相对较大的列重；调整基础矩阵B中每一行和每一列中“1”的位置，使得基础矩阵B的后MB列组成的MB×MB维的子矩阵满秩；用K×K的矩阵替换基础矩阵B中的元素，将基础矩阵B扩展为M×N维的校验矩阵H；基于M×N维的校验矩阵H，生成码率为R、码长为N的LDPC码；对所述LDPC码的靠前的第一预设长度的信息比特进行打孔处理，第一预设长度小于或等于第二预设长度，第二预设长度为扩张比和f的乘积。
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公开(公告)号：CN113990341A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111392458.2
申请日：2021-11-19
Applicant: 上海瀚讯信息技术股份有限公司
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0216 , G10L21/0332 , G10L25/30
Abstract: 本发明涉及一种融合滤波与学习的在线语音增强方法，包括：步骤S1，实时获取原始带噪语音信号，对所述原始带噪语音信号进行卡尔曼滤波，得到滤波后的实时语音信号；步骤S2，根据所述原始带噪语音信号、所述滤波后的实时语音信号以及一离线语料库，进行DNN训练，得到训练权重；步骤S3，根据所述原始带噪语音信号和所述训练权重，进行DNN增强，得到增强后的语音信号；步骤S4，对所述滤波后的语音信号和所述增强后的语音信号进行性能比较，获取输出语音信号。本发明还涉及一种融合滤波与学习的在线语音增强装置。本发明能够在有限开销的情况下提升语音增强的性能。
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