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[发明专利]一种对于图像压缩的优化方法-CN202310918048.X在审
发明人： 梁彦霞;赵萌;刘欣;姜静;卢光跃;贾彤;何华;金蓉 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种对于图像压缩的优化方法，涉及图像压缩技术领域，该方法包括获取图像数据集，通过以结构相似性为标准对图像数据进行拼接，得到原始输入矩阵，构建神经网络模型，引入扩展卡尔曼滤波器模块对神经网络进行训练，将原始输入矩阵输入训练后的神经网络模型的编码层中，得到输出矩阵；将输出矩阵输入至神经网络的解码层中，获得解压缩矩阵。
一种对于图像压缩优化方法

[发明专利]一种车辆边缘计算成本效益优化方法、系统、设备、终端-CN202110636429.X有效
发明人：杜剑波;孙艳;李树磊;孙爱晶;卢光跃;姜静;梁彦霞;何华;梁思远 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2021-06-08 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： H04W4/44 文献下载
摘要：本发明属于无线通信技术领域，公开了一种车辆边缘计算成本效益优化方法、系统、设备、终端，所述车辆边缘计算成本效益优化方法包括：初始化参数；根据本地执行的可行性以及任务处理最大时延进行卸载决策优化；进行MEC模型优化：通过协同优化用户分簇、子载波分配、计算资源分配及功率控制策略，使得卸载到MEC处理任务的用户的成本最小；进行云中心模型优化：通过协同优化计算资源分配和功率控制，最小化卸载到云中心处理任务的用户的成本。通过以上优化，本发明能够在保证用户任务处理时延的QoS需求的条件下，使得系统总成本最小化，使得尽可能多的用户任务得以执行，为用户节省尽可能多的成本，可应用于多种需要大容量、低成本的车联网场景中。
一种车辆边缘计算成本效益优化方法系统设备终端

[发明专利]一种基于人工智能的用户分簇算法-CN201811401988.7有效
发明人： 梁彦霞;刘欣;孙长印;姜静;卢光跃;何华;王瑾 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2018-11-22 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： H04J11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的用户分簇算法，以提高系统速率为目标，首先要设计小区权重的计算方案，其次要在此基础上提出一种以用户为中心的小区分簇算法。与现有技术相比，本发明提高了边缘用户的吞吐量，对平均系统吞吐量也有改善。本发明提供的方法可用于小区分簇，也可以用于用户分簇，具有推广应用的价值。
一种基于人工智能用户算法

[发明专利]一种中继协作非正交多址接入系统及信息传输方法-CN202111247492.0有效
发明人：任远;谭艺璇;张雪薇;梁彦霞;弥寅;卢光跃 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H04B7/155 文献下载
摘要：本发明属于协作中继系统及基于该类系统的信息传输方法，为解决目前中继协作非正交多址接入系统的物理层安全解决方案，仅考虑了中继放大转发和解码转发的物理层安全性能，没有考虑如何降低窃听者解码能力，导致系统安全性能较差的技术问题，提供一种中继协作非正交多址接入系统及信息传输方法，其中，本发明提出了一种增加友好干扰器节点的系统及信息传输方法，考虑使用能量收集技术，以及在系统中通过使用人工噪声技术干扰窃听者，使系统能量消耗降低、安全吞吐量性能增强。
一种中继协作正交接入系统信息传输方法

[发明专利]一种高质量的图像压缩方法-CN202310581652.8在审
发明人： 梁彦霞;赵萌;刘欣;姜静;卢光跃;贾彤;郑娟毅;何华 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H04N19/186 文献下载
摘要：本发明提供一种高质量的图像压缩方法，将聚类压缩算法与深度神经网络压缩算法相结合；先将原始图像输入到聚类压缩算法中，确定聚类簇数K，对图像的像素值进行K类聚类，聚类后得到输出数据为X，此时图像压缩比为n:1，将数据X输入到深度神经网络压缩算法中，进行两层编码和两层解码，每一层都需要通过均方误差函数来调节本层的网络参数，使误差达到最小或变化很小；编码层的最终输出数据为H1；解码层最终输出数据为X1，X1也是整个图像压缩算法的输出；将X1与X输入到均方误差函数中得到整个图像压缩方法的误差L1；深度神经网络部分压缩比为m:1，通过此步压缩提升压缩图片的压缩质量；整个算法压缩比为nm:1。
一种质量图像压缩方法

[发明专利]一种无人机航迹规划方法-CN202310607329.3在审
发明人： 梁彦霞;赵小凡;刘欣;姜静;卢光跃;郑娟毅;何华 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种无人机航迹规划方法，属于无人机研究领域，获取地图中不含障碍物的点集，并确定起点和终点，将确定的起点和终点加入点集；基于kd‑tree算法，获得多条路径；判断距离最短的路径是否与障碍物直线相交，如果不相交，根据该路径的第k重点为新的起点，保留该路径，判断新的起点是否为终点，如果是终点，形成一条无碰撞的待优化路径；如果不是终点，采用极度贪心思想，判断起点与终点的连线是否与障碍物直线相交，如果相交，从点集中删除路径上的端点，返回kd‑tree算法；如果不相交，形成一条无碰撞的待优化路径；对形成的无碰撞的待优化路径进行优化，获得最短路径，即形成无碰撞的最优路径，并验证模型的有效性。
一种无人机航迹规划方法

[发明专利]一种改善边缘用户公平性的分簇算法-CN201811401992.3有效
发明人：何华;梁彦霞;姜静;孙长印;刘原华;金蓉 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2018-11-22 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种改善边缘用户公平性的分簇算法，对用户进行标记；根据用户接收到邻近基站的接收功率大小，可将用户分为中心用户、中心‑边缘用户和边缘‑边缘用户三种类型；确定用户的备选基站簇、基站选择接入用户，与现有技术相比，本发明采用以用户为中心的协作基站分簇理念，不但抑制了小区间的严重干扰问题，而且提升了可能无法接入任何基站的两种边缘用户的接入可能性，同时又保证了基站的接入用户中多数是中心用户，因而在不降低网络吞吐量的同时又保证了边缘用户的接入，比传统算法具有更加完善的性能。
一种改善边缘用户公平性算法

[发明专利]一种基于自编码器的数据压缩方法及装置-CN202210427898.5有效
发明人： 梁彦霞;刘欣;赵萌;卢光跃;姜静;何华;杨武军;赵志恒;刘原华;杜剑波;金蓉 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G01D5/244 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自编码器的数据压缩方法及装置，涉及到自编码器领域，包括自编码器壳体，自编码器壳体呈一侧开口的圆筒状结构，自编码器壳体的开口处通过螺钉固定有自编码器拆卸板，自编码器壳体的另一侧一体设置有自编码器固定板，自编码器固定板上设置有自编码器固定孔，为了解决自编码器应用在工业电机上，容易出现整体设备占地较大等情况，将自编码器壳体的端部设置有传动连接组件，自编码器壳体上的自编码器固定板可通过螺钉固定在工业电机靠近电机转轴的一侧，从而将自编码器壳体安装在与工业电机上电机转轴的同一侧，节省占地面积，且无需给工业电机壳体进行开孔，不会降低工业电机的使用寿命，保证了工业电机使用安全。
一种基于编码器数据压缩方法装置

[发明专利]基于状态位置的SCMA接收检测方法-CN202111039142.5有效
发明人：何华;姜静;杜剑波;梁彦霞 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于状态位置的SCMA接收检测方法，包括：在SCMA系统的消息传递算法MPA中，获取t次迭代完成时每个用户节点j发送M个码字的条件概率，并按照降序排列构成状态位置检测向量，根据状态检测向量构建任一用户节点j在t次迭代完成时的状态位置检测矩阵，进行t1次MPA迭代运算后，去除状态位置均排在末尾且概率相等的状态对应的码字，该码字不作为发送码字参与后续迭代过程，进行t2次MPA迭代运算后，提前解码消息传递算法MPA因子图中的多个用户节点中的稳定节点，进行t3次MPA迭代运算，通过带有惩罚机制的状态位置检测算法，对非稳定用户节点选择性解码。该方法通过不断减少不可靠码字，提前对可靠用户进行解码以及不断减少待解码用户数量来降低解码复杂度。
基于状态位置 scma 接收检测方法

[实用新型]一种采集装置-CN202223398348.X有效
发明人：杨业;梁彦霞;邢柏成;吴瑛昊;刘若愚;王琦 -专利权人：黑龙江省九〇四环境工程勘察设计院有限公司
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G01N1/14 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种采集装置，包括连接板和调节组件，调节组件设置在连接板的外侧；调节组件包括滑杆、调节块、丝杆和固定板；连接板的内部对称开设有四个滑动槽，滑动槽的内部均滑动连接有滑杆，对应两个滑杆相靠近的一侧之间均固定连接有挡板，滑动槽的内部设置有配合挡板使用的台阶，对应两个滑杆之间均固定连接有调节块。本实用新型的有益效果在于，通过上述技术手段，从而解决了传统地下水取样装置无法根据山林中的复杂环境进行重心调节，存在重心不稳容易倾倒的可能，且无法快速更换过滤网，从而导致过滤网内部存在上个水源特征从而导致本次取样结果出现误差的情况发生，较传统装置极大的提高了作业质量与使用效率。
一种采集装置

[实用新型]一种土壤垂直剖面取样装置-CN202223414726.9有效
发明人：杨业;邢柏成;梁彦霞;吴瑛昊;刘若愚;王琦 -专利权人：黑龙江省生态地质调查研究院
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G01N1/08 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种土壤垂直剖面取样装置，包括盒体和钻铤组件，钻铤组件设置在盒体的上方；钻铤组件包括滑块、连接板、转轴和取土钻管；盒体的内部对称开设有两个槽体，槽体的内部均滑动连接有滑块，滑块的底部且位于槽体的内部均固定连接有挡板，两个滑块的顶部之间固定连接有连接板，连接板的内部转动连接有转轴，转轴外侧且位于连接板的下方设置有台阶，转轴的外侧且位于台阶的下方设置有丝牙。本实用新型的有益效果在于：通过上述设置，从而解决了传统土壤取样装置在取土时方向容易发生偏移，且人为拧动的同时还需要控制向下的方向和力度，操作难度较大的问题，较传统装置极大的提高了作业质量与使用效率。
一种土壤垂直剖面取样装置

[发明专利]一种高压缩比的图像压缩方法-CN202211590190.8在审
发明人： 梁彦霞;赵萌;刘欣;姜静;卢光跃;何华 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明一种高压缩比的图像压缩方法，涉及数据压缩技术领域，根据图像特征，对多个待压缩图像进行拼接，获取拼接后待压缩的图像；根据拼接后待压缩的图像，获取图像的像素值，得到像素矩阵X(x1、x2、…、xj)；构建图像压缩的神经网络模型，将像素矩阵输入神经网络模型中进行训练，得到输出矩阵A(a1、a2、…、aj)；对拼接压缩后的图像拆分，得到压缩恢复图像A；将待压缩图像X与压缩恢复图像A作为SSIM进行相似度比较，确认压缩比；拼接图像压缩可以实现比单张图像压缩更高的压缩比，更近一步减少图像空间冗余，减少人力物力消耗。
一种压缩比图像压缩方法

[发明专利]一种基于多智能体深度强化学习的波束预测方法-CN202111132541.6有效
发明人：姜静;岳志宇;梁彦霞;何华 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04B7/0413 文献下载
摘要：本公开实施例是关于一种基于多智能体深度强化学习的波束预测方法。该基于多智能体深度强化学习的波束预测方法包括：深度神经网络利用瞬时信道状态信息学习无线信道的关键传播特性；Q网络利用所述深度神经网络输出估计动作‑值函数，计算网络参数梯度，并让每个智能体依次做出下一次波束预测；利用所述Q网络输出参数更新所述深度神经网络权值，实现对动态用户的精准波束预测。本公开实施例利用深度神经网络获取多个能反映信道特征的关键值，使多天线(MIMO)系统的波束预测更符合动态用户信道的时变特性，提高波束切换成功率，减小大规模多天线(MIMO)系统的反馈开销，从而提高和速率。
一种基于智能深度强化学习波束预测方法

[发明专利]一种用于超密集网络的用户分簇方法-CN202211519063.9在审
发明人： 梁彦霞;赵志恒;刘欣;卢光跃;姜静;何华 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： H04W40/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于超密集网络的用户分簇方法，涉及移动通信技术领域，包括以下步骤：将计算超密集组网中用户干扰矢量值最大的多个用户作为根节点用户，将剩余的其他用户作为分支用户；分别计算并判断各个分支用户与多个根节点用户的相对干扰矢量值大小；当分支用户与某个根节点用户的相对干扰矢量值均小于该分支用户与其他根节点用户的相对干扰矢量值时，则将该分支用户归为与该根节点用户所组成的干扰矢量簇，则形成多个干扰矢量簇；分别计算并判断各个干扰矢量簇中的根节点用户的干扰矢量值与干扰矢量簇中的所有用户的干扰矢量均值的相对干扰矢量值大小，并确定用户分簇结果。本发明方法简单，提升了系统吞吐量和频率利用率，且应用性强。
一种用于密集网络用户方法

[发明专利]一种基于GCN的网络边缘用户分簇方法-CN202211135656.5在审
发明人： 梁彦霞;赵志恒;卢光跃;姜静;何华;赵萌 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： H04W40/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GCN的网络边缘用户分簇方法，包括：根据用户节点集和用户间存在干扰而存在的无向边，构建用户图结构，获取用户间干扰矩阵，构建节点特征矩阵，根据用户图结构计算网络边缘的用户图结构的邻接矩阵，选择分簇数F，找出户间干扰最大的F个用户，使每个用户对应一簇，对F个用户标记，获得标签用户集和用F维向量表示的用户标签，搭建两层图神经网络GCN，采用少量的标签用户集的用户标签，训练图神经网络GCN，构建最终的图神经网络GCN，在最终的图神经网络GCN中输入邻接矩阵，输出F个用户簇，并对每个用户簇分配相同的子信道。该方法通过对边缘用户进行分簇，有效降低了系统的干扰，提高了系统的总吞吐量。
一种基于 gcn 网络边缘用户方法

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