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公开(公告)号：CN118764114A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410795814.2
申请日：2024-06-19
Applicant: 同济大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/391 , H04W74/0816 , G06N3/0442 , G06N3/092
Abstract: 本发明中提出了一种基于LSTM和Q‑Learning融合的快速收敛动态频谱接入方法，该方法首先采用长短时记忆网络(LSTM)构建认知用户的在线学习模型，根据信道接入的实时ACK消息反馈，将其作为模型输入，得到所有可接入信道的预测占用概率，其次将在线学习模型学到的信道占用预测概率和Q‑Learning强化学习算法的状态动作Q值表相结合，得到新的Q值策略矩阵，认知用户根据该联合策略矩阵进行动态频谱接入，经多次接入迭代后，得到每一种频谱状态条件下的最优频谱接入策略，达到快速收敛到系统最优性能的目的。
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公开(公告)号：CN114916087B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210443131.1
申请日：2022-04-24
Applicant: 同济大学
IPC: H04W74/0816 , H04B17/382 , G06N3/006 , G06N3/092 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于VANET动态频谱接入领域，提出了一种VANET系统中基于印度自助餐过程的动态频谱接入方法，包括以下步骤：S1：基于印度自助餐过程，根据单位时间内VANET路段末端无线节点收集的ACK/NACK消息，获取下一时刻信道被选概率并生成信道可用性列表；S2：根据VANET系统上行链路的传输速率最大化和冲突概率最小化的需求，定义目标优化函数；S3：基于深度Q网络，构建多智能体模型，对S2中的优化问题进行建模；S4：采用分布式和在线学习的方式完成动态频谱接入策略的更新和执行。本发明提出的方法相较于其它方法，能获得更低的冲突概率和更高的传输速率。
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公开(公告)号：CN118071446A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410133464.3
申请日：2024-01-30
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F18/22 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06Q10/0639
Abstract: 一种基于家电双网数据关联规则的智能推荐方法。首先收集用户‑家电双网交互数据，然后利用改进的协同过滤算法进行家电推荐。该算法首先对于数据建立倒排表降低后续计算用户相似度的时间复杂性；然后利用带有自适应参数的热门抑制因子的余弦相似度公式计算用户之间的相似度；之后选取与目标用户相似度最高的K个用户形成近邻用户集合；再通过近邻用户集合对目标用户未购买过的家电产品进行评分预测；最后将评分预测最高的前N个家电产品推荐给目标用户形成TOP‑N推荐。本发明在传统协同过滤算法相似度的计算中加入了与产品出现次数成负相关的带有自适应参数的热门抑制因子来权衡相似度的计算，提高用户间相似度的计算精度，提高算法的推荐精度。
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公开(公告)号：CN113859323B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202110943808.3
申请日：2021-08-17
Applicant: 同济大学
Inventor： 黄新林
Abstract: 本发明涉及轨道交通应答器传输系统，提出了全新一代光电复合应答器传输系统，包括车载设备和地面设备，其特征在于，所述地面设备包括光电复合有源应答器和光电复合地面电子单元；其中，一个或者多个光电复合有源应答器和光电复合地面电子单元之间用光电复合缆连接，光电复合地面电子单元和列控中心之间采用光纤通信。针对传统应答器传输系统地面设备存在的不足，本发明光电复合地面电子单元(O/E‑LEU)与列控中心(TCC)及光电复合有源应答器之间的报文传输均采用光纤接口，它具有传输距离远、传输时延低、抗干扰能力强、全双工通信的特点。
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公开(公告)号：CN115021844B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202210601718.0
申请日：2022-05-30
Applicant: 同济大学
IPC: H04B17/382 , H04W16/22
Abstract: 本发明涉及一种基于低秩矩阵恢复和时间相关性的连续宽带压缩感知方法，包括以下步骤：在t‑1时刻，通过并行压缩采样的方式对频域信号进行压缩采样，获取多个压缩观测量，在利用低秩矩阵恢复模型求解出t‑1时刻的频谱矩阵；对t‑1时刻的频谱矩阵进行矩阵奇异值分解，得到优化后的先验知识，将该优化后的先验知识与低秩矩阵恢复模型结合，得到t时刻的频谱矩阵；以封闭解的形式推导出t时刻的频谱矩阵的重构误差的累积分布函数，从而指导压缩观测量的选择；根据频谱矩阵求解出t时刻的频谱信号，进而对频谱信号进行判决得到二进制频谱状态。与现有技术相比，本发明能够有效地减小了采样成本和恢复算法的计算量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108494522B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201810071573.1
申请日：2018-01-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种数模混合混沌码的构造方法，该方法包括以下步骤：(1)本发明中信源为时间离散，幅度连续的模拟信号。当码率为1/N时，编码器基于非线性混沌函数把每一个信源编码成N个码字。这N个码字分为两部分，分别为N1个模拟码字和N2个数字码字(N2≤N1，N1+N2＝N)。编码器根据译码后均方误差(MSE)的理论表达式和预测的信道信噪比(SNR)，选择最优的参数N1和N2，使得接收端译码后MSE最小。(2)发送端把一帧信源生成的码字按照一定格式组成数据包，并发送到无线信道。(3)接收端对收到的模拟混沌码字和数字码字进行最大似然译码。与现有技术相比，本发明能显著降低译码后的MSE。
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公开(公告)号：CN104980938B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201510237317.1
申请日：2015-05-12
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于基站间协作的上行干扰消除方法，包括：步骤S1：相邻的互为协作的基站分别根据信道状态信息将用户分为两类：I类和II类；步骤S2：基站之间互为服务基站和协作基站，服务基站和协作基站之间通过回传网络交换各自的II类用户信道信息，将服务基站I类用户与协作基站II类用户配对；步骤S3：配对成功的用户由各自基站分配相同的时频资源，进行上行数据的传输；步骤S4：服务基站和协作基站通过回传网络进行I类用户和II类用户的上行数据迭代干扰消除。与现有技术相比，本发明充分利用基站间的回传网络实现基站间的协作，解决小区边缘用户的同频干扰问题，提高系统吞吐量，具有迭代次数少、时延小等优点。
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公开(公告)号：CN119865823A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411973816.2
申请日：2024-12-30
Applicant: 同济大学
IPC: H04W16/14 , H04W72/542 , H04W72/0453 , H04W72/0457
Abstract: 本发明属于基于压缩频谱感知的认知无线电技术领域，具体涉及一种基于确定性评估模型的自适应压缩频谱感知方法。首先，在自适应压缩频谱感知的每个感知区间，提出了一种新的信号重构算法，该算法将先验知识融入到块稀疏信号的l2，1范数最小化中。其次，推导出了重构信号误差的CDF，并将其作为观测样本采集的停止准则。最后，利用能量检测法处理当前重构的频谱信号，得到对应的频谱使用状态。该方法在提高频谱感知精度的同时，为感知结果提供了确定性保障。
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公开(公告)号：CN119293595A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411476459.9
申请日：2024-10-22
Applicant: 同济大学 , 上海电气泰雷兹交通自动化系统有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/2135 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供一种超宽带信号的分类方法及电子设备，该方法包括以下步骤：对原超宽带UWB数据集进行主成分分析，得到新UWB数据集；将所述新UWB数据集分别输入反向传播BP神经网络分类模型、遗传算法和反向传播GA‑BP神经网络分类模型、支持向量机SVM分类模型、随机森林算法RFA分类模型，得到各模型的输出结果；根据所述各模型的输出结果，通过最大比合并，构建强化UWB信号分类模型，确定UWB信号的分类结果。该方法结合了BP神经网络分类模型、GA‑BP神经网络分类模型、SVM分类模型以及RFA分类模型，在输入端采取主成分分析的方法，在输出端采取最大比合并的方法，最终实现分类准确率的提高。
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公开(公告)号：CN118368632A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410479061.4
申请日：2024-04-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明中提出了一种面向列车的粒子群优化(PSO)超宽带(UWB)基站布置方法，首先推导标签在不同位置的定位误差理论表达式，其次，沿着标签运动轨迹积分，根据不同优化目标构建适应度函数，最后，利用粒子群优化算法，得到最小化适应度函数对应的最优基站布置。该发明包括以下步骤：(1)推导不同位置处的定位误差表达式，明确定位误差随标签位置坐标的变化。(2)根据不同的定位优化目标，构建粒子群优化算法适应度函数并优化基站布置。本发明考虑场景中存在固定障碍物，利用粒子群算法的求解基站最优布局，实现了固定区域内的定位误差累积最小化。另外，本发明针对感兴趣区域、维度，增加该部分区域影响权重，实现感兴趣区域、维度的定位增强。
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