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[发明专利]一种基于TDOA的室内多径辅助定位系统及方法-CN202310296124.8有效
发明人：林炳祝;彭敖;石江宏;洪学敏 -专利权人：厦门大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G01S5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于TDOA的室内多径辅助定位系统及方法，其引入镜像虚拟基站的概念即物理基站的镜像，信号经过反射到达目标的路径距离可以等效为镜像虚拟基站到目标的直射径距离，镜像虚拟基站提供了额外的空间信息，可以利用其辅助定位；本发明利用TDOA测量值估计镜像虚拟基站，构建一个数字地图库，并用其进行辅助定位；本发明还设计一个基于镜像虚拟基站可信度的投票机制，来评估数字地图中镜像虚拟基站是否失效，若失效便更新到正确的位置。本发明设计的定位系统中，仅需要测量多径分量之间的到达时间差（TDOA），降低了对时钟同步的要求，也降低了硬件成本，同时能得到较好的定位效果。
一种基于 tdoa 室内辅助定位系统方法

[发明专利]一种异构并行处理器加速的GNSS防欺骗基带装置-CN202310305009.2有效
发明人：林晓森;彭敖;石江宏;陈凌宇 -专利权人：厦门大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G01S19/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种异构并行处理器加速的GNSS防欺骗基带装置，其包含多峰捕获单元、多信号跟踪单元、控制中心单元等单元结构及各单元中涉及的并行捕获、并行跟踪等模块。相对于现有方案，本发明使用通用的异构计算平台设计并行加速内核，该内核可以在支持OpenCL标准的不同厂家、不同类型的并行处理器上运行，解决了并行加速方案跨平台问题；同时，本发明设计的基于多峰捕获和多信号跟踪单元的“哨兵式”防欺骗架构定期执行捕获流程，识别并跟踪所有异常信号分量，在欺骗环境中可以同时捕获跟踪真实信号和欺骗信号，该架构提供了更多的基带信息，为欺骗检测、识别和抑制一体化提供底层支持，基于该基带结构用户可以很方便地扩展自己的防欺骗方案。
一种并行处理器加速 gnss 欺骗基带装置

[发明专利]一种基于集成学习的代价敏感云边协同方法-CN202310041222.7在审
发明人：谢作源;洪学敏;石江宏 -专利权人：厦门大学
申请日： 2023-01-12 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于集成学习的代价敏感云边协同方法，其通过集成学习训练多个轻量级模型与高精度模型的组合，并通过云边智能部署的方式将模型组合部署于云端服务器并将其中若干个轻量级模型代价敏感化部署于边缘端设备，通过云边协同推理的方式提升系统的实时性同时保证系统的准确率。
一种基于集成学习代价敏感协同方法

[发明专利]一种基于对比孪生网络的具有目标任务指向性的自监督学习方法-CN202310173748.0在审
发明人：张斯禹;洪学敏;石江宏 -专利权人：厦门大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于对比孪生网络的具有目标任务指向性的自监督学习方法，所述方法对大量无监督数据进行数据增强扩增，使用目标任务编码器对对比学习的收敛进行表示空间收敛方向指引，并使用EM算法进行训练，然后在网络收敛后接入具体下游任务进行网络微调，从而获得可解决目标图像任务的网络。本发明所采用的指向性自监督学习，在二维图像数据下解决了标记数据不足时的网络训练问题，降低了自监督对比学习的算力消耗，缓解了自监督对比学习的难以收敛问题，并提高了下游任务精度。
一种基于对比孪生网络具有目标任务指向监督学习方法

[发明专利]一种5G多径信号超分辨率跟踪系统-CN202310299304.1在审
发明人：许伟坚;彭敖;石江宏;洪学敏 -专利权人：厦门大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04W4/029 文献下载
摘要：本发明提供了一种5G多径信号超分辨率跟踪系统，其包括5G基站、5G信号处理模块、窄相关模块、最大似然模块和多径跟踪模块。本发明可以在不额外铺设基站升级设备的前提下，通过跟踪5G基站广播的定位机会信号时延参数，可以获得采样间隔以内的时延精度和分辨采样间隔以内的多径，动态更新部分多径的生灭，减少重新捕获5G信号时延参数的次数。其可以应对基于首径到达时间定位和多径辅助定位的需求，具有低布设成本、低计算复杂度、高多径分辨率的特点。
一种信号分辨率跟踪系统

[发明专利]一种动态广义用户NOMA分组CCHN-MEC网络卸载决策优化方法-CN202211440680.X在审
发明人：林世俊;卢宝山;石江宏 -专利权人：厦门大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H04W52/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种动态广义用户NOMA分组CCHN‑MEC网络卸载决策优化方法，其首先在给定计算卸载比率下，推导得到本地能耗最小化问题的最优解，即次级用户(SecondaryUser，SU)本地的最优CPU频率分配其次通过凸优化工具求解卸载能耗最小化问题，获得每个NOMA组内为每个SU任务计算分配的CPU频率SU的发射功率与传输时间最后根据基于SAC的深度强化学习算法来学习每个时隙的用户计算卸载比率分配，得到最优的卸载决策。本发明可以大幅节省系统能耗，且具有较低的复杂度。
一种动态广义用户 noma 分组 cchn mec 网络卸载决策优化方法

[发明专利]一种深度图像压缩的信源信道联合码率分配系统-CN202211677321.6在审
发明人：郭煜;雷中岳;洪学敏;石江宏 -专利权人：厦门大学
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： H04N19/146 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向混合语境下的深度图像压缩的信源信道联合码率分配系统，所述系统包括语境重要性分析模块，分包模块，信令无损压缩模块以及码率分配模块；本发明通过码率分配模块实现分配，根据深度图像编码器生成的潜在表征数据包的语境重要性大小，为其寻找最优的码率分配策略，即为具有不同语境重要性的数据包选择不同的信道编码码率，在信道带宽有限并存在各式噪声干扰的无线通信环境中，最大化图像的重建质量与分类准确率。
一种深度图像压缩信源信道联合分配系统

[发明专利]一种基于稀疏低秩分解的汽车毫米波雷达干扰信号消除方法-CN202310063863.2在审
发明人：袁敏;张贻雄;石江宏 -专利权人：厦门大学
申请日： 2023-01-12 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F18/15 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于稀疏低秩分解的汽车毫米波雷达干扰信号消除方法，本发明在进行干扰信号消除时考虑了干扰信号与雷达信号的标准差，所以不会出现目标信号损失的情况，能够得到完整准确的目标信号。另外，本发明无需现代算法对模型进行优化，具有性能较好、无需先验知识的优点，因此可在汽车毫米波雷达上实现，具有更佳的应用价值。
一种基于稀疏分解汽车毫米波雷达干扰信号消除方法

[发明专利]一种基于融合套索的汽车毫米波雷达干扰信号消除系统及方法、目标检测系统及方法-CN202310041003.9在审
发明人：袁敏;张贻雄;石江宏 -专利权人：厦门大学
申请日： 2023-01-12 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于融合套索的汽车毫米波雷达脉冲式干扰信号消除系统及方法，其中，系统包括回波信号建模单元、干扰信号提取与消除单元、目标信号增强单元以及目标检测单元。本发明利用干扰信号提取与消除单元从雷达信号时域中将脉冲式的干扰提取与消除，得到目标信号，然后对目标信号进行增强处理，消除白噪声和零多普勒。本发明提供的方法可使得汽车毫米波雷达抵御强干扰信号，运算量小于传统方法，可将淹没在干扰信号中的目标恢复，且可抑制零多普勒干扰。
一种基于融合套索汽车毫米波雷达干扰信号消除系统方法目标检测

[发明专利]VR系统卸载成本最小化的通信和计算资源的联合分配方法-CN202211533804.9在审
发明人：林世俊;曾婉钰;卢宝山;石江宏 -专利权人：厦门大学
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种在CCHN中基于NOMA‑MEC的VR系统卸载成本最小化的通信和计算资源的联合分配方法，其可以在VR设备的卸载决策αm和蜂窝资源块选择βm,n已知的情况下，利用连续凸逼近算法联合优化下行传输功率pm，下行传输时间MEC服务器计算频率和VR设备计算频率本发明能够在满足VR设备时延和能耗的约束下，通过合理分配通信和计算资源，实现VR设备在NOMA‑MEC系统下的CCHN总计算卸载成本最小化，且具有较低复杂度。
vr 系统卸载成本最小化通信计算资源联合分配方法

[发明专利]一种语义可控的人体行为姿态视频数据扩增系统及方法-CN202310040198.5在审
发明人：林璐;洪学敏;石江宏 -专利权人：厦门大学
申请日： 2023-01-12 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及一种语义可控的人体行为姿态视频数据扩增系统及方法，其针对应用场景中的目标人物行为，进行规范化定义与采集，通过视频逐帧分析进行3D人体姿态估计；利用人体姿态运动学知识对估计模型进行表示，约束各关键点和自由度，构建人体姿态关键点嵌入表达；利用预训练的对抗生成网络对提取信息进行博弈生成，产生尽可能逼真的新数据；对生成数据进行3D姿态重建，通过姿态迁移算法实现人体姿态在不同目标人物上的迁移，实现人体行为数据的扩增。
一种语义可控人体行为姿态视频数据扩增系统方法

[发明专利]一种混合波前信号模型构建方法及信道估计方法-CN202211201440.4在审
发明人：施佳霖;洪学敏;彭敖;石江宏;杨琦 -专利权人：厦门大学
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于5G信号的混合波前信号模型构建方法及基于该混合波前信号模型被动测量的信道估计方法，在5G接收信号模型中，根据接收端天线到上一跳散射点距离与瑞利距离dRayleigh的大小对比情况采用不同的波前信号模型来拟合5G信号在空间中的传播情况。使用所述的混合波前信号模型对接收端的信号状态信息(CSI)进行空间交替广义期望最大化算法(SAGE)迭代更新直至信道特征参数收敛，实现信道参数估计。本发明混合使用平面波前模型与球面波前模型进行估计，能更好地适应5G环境下的室内环境，提升了室内环境下的信道建模的准确性，能更好地描述室内环境中电磁波的传播。
一种混合信号模型构建方法信道估计

[发明专利]一种基于非完全重叠NOMA的MEC系统的长期能耗优化方法-CN202211503083.7在审
发明人：韩思萍;卢宝山;林世俊;石江宏 -专利权人：厦门大学
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F1/3203 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于非完全重叠NOMA的MEC系统的长期能耗优化方法，其在时变信道下，考虑同一个NOMA组中用户异构的时延约束需求，将非完全重叠NOMA‑MEC系统的长期能耗最小化问题转换为每个时隙内的最优资源分配问题，通过设计合理的St,At,Rt将其转化为DRL问题，并利用SAC算法求解得到接近最优的用户发射功率pk,j、各传输时段持续时间dj、MEC服务器的CPU频率分配fk。对比传统的完全重叠NOMA和TDMA传输方式，本发明所提方案分别平均降低了59.3％和75.5％的总能耗。
一种基于完全重叠 noma mec 系统长期能耗优化方法

[发明专利]一种应用于混合语境中的多码率深度图像压缩系统及方法-CN202211533749.3在审
发明人：雷中岳;洪学敏;石江宏 -专利权人：厦门大学
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： H04N19/192 文献下载
摘要：本发明一种应用于混合语境中基于残差增强掩码的多码率深度图像压缩系统，其包括深度图像编解码模块、潜在向量重要性分析模块和隐空间编码模块。其中，隐空间编码模块采用残差方式将隐空间向量分为基础层和增强层，消除了隐空间的冗余度提高了压缩效率；其中，基础层包含了原图像的全局特征，保证重建图像的整体感知效果，且包含了整体语义信息。而且本发明在进行图像压缩编码时，深度编码器进行一次编码得到潜在向量，通过隐空间编码实现码率和语境自适应，使得图像的压缩传输具有更高的实时性。
一种应用于混合语境中的多码率深度图像压缩系统方法

[发明专利]一种应用于混合语境中的多码率深度图像压缩系统及方法-CN202211533806.8在审
发明人：雷中岳;洪学敏;陈凌宇;石江宏 -专利权人：厦门大学
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： H04N19/192 文献下载
摘要：本发明涉及一种应用于混合语境中基于掩码的多码率深度图像压缩系统及方法，其中，系统包括深度图像编解码模块、潜在向量重要性分析模块和隐空间编码模块。本发明采用单一深度编解码模型实现多码率和混合语境自适应，相对于当前训练多个模型的进行码率和语境自适应的方法，节省了大量的存储和通信资源；而且，本发明进行图像压缩编码时，深度编码器进行一次编码得到潜在向量，通过隐空间编码实现码率和语境自适应，使得图像的压缩传输具有更高的实时性。
一种应用于混合语境中的多码率深度图像压缩系统方法

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