专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于LoRa定位的多层网关数据传输系统及方法-CN202010762117.9有效
  • 彭大芹;赵雪志;储希贤;何彦琦;刘雪梅;杜子禹 - 重庆邮电大学
  • 2020-07-31 - 2023-07-25 - H04W24/02
  • 本发明属于物联网通信领域,涉及基于LoRa定位的多层网关数据传输系统及方法,所述系统包括LoRa终端,LoRa主网关和多个LoRa副网关以及网络服务器和应用服务器;终端采用TDMA时分多址技术在各自分配的时隙内与至少三个副网关通信;每个主网关连接有三个副网关;主网关通过TCP/IP与服务器连接;主网关向DTU传输数据,当DTU处于工作状态时,主网关向DTU持续发送数据,当DTU处于休眠状态时,主网关进行数据保存并等待DTU唤醒后再次进行数据传输;DTU通过无线网络将数据传输到网络服务器;应用服务器接收网络服务器传输的数据,并计算出终端的定位位置;本发明将网关进行多层处理,提高了网关稳定性、数据安全性和传输效率。
  • 基于lora定位多层网关数据传输系统方法
  • [发明专利]基于深度学习的PC-SCMA联合迭代检测译码方法-CN202110660122.3有效
  • 彭大芹;何彦琦;黄萍 - 重庆邮电大学
  • 2021-06-15 - 2022-05-03 - H04L1/00
  • 本发明属于计算机和通信技术领域,具体涉及一种基于深度学习的联合迭代检测译码方法;所述方法包括在SCMA的消息传递算法的因子图中资源节点和用户节点之间的传递路径中添加可学习权重因子;在置信度传播算法的因子图中信息迭代中添加可通过离线学习的可学习偏移量;并形成联合因子图;将联合因子图中的可学习权重因子以及可学习偏移量作为深度神经网络的隐藏层参数,并输入加扰后的信息比特值在深度神经网络中进行迭代更新;依次迭代更新资源节点信息、先验节点信息以及用户节点信息;更新完资源节点信息、用户节点的先验信息以及用户节点信息后,输出估计传输符号;本发明可以在运算复杂度增大在可接受范围内,有效提高检测译码BER性能。
  • 基于深度学习pcscma联合检测译码方法

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