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]一种5G NTN场景下基于比特翻转的极化码BP译码方法-CN202310656803.1在审
  • 苟艳;赵梦青;彭大芹;谢弘明;汤庆港 - 重庆邮电大学
  • 2023-06-05 - 2023-08-29 - H04L1/00
  • 本发明属于本发明属于通信技术领域,具体涉及一种5G NTN场景下基于比特翻转的极化码BP译码方法,包括:通过NTN信道获取接收信号;初始化译码器的对数似然比;通过初始化对数似然比信息后的译码器对极化码信息序列进行BP译码,得到译码结果;将译码结果通过CRC检测译码结果是否成功;若译码失败,进行多次比特翻转后构建翻转集,重新进行下一轮BP译码直至通过CRC校验。本发明针对5G NTN场景下由于多普勒频移、多径损耗等因素造成性能下降情况具有明显的提升译码性能效果,同时对高吞吐量、低时延,纠错性能需求更大更复杂的实际场景的无线和蜂窝移动通信网络中具有更广泛的实用性。
  • 一种ntn场景基于比特翻转极化bp译码方法
  • [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]一种基于LoRa智能安防系统的多跳网络路由方法-CN202210268010.8在审
  • 杜子禹;陈莉;彭大芹;黄萍;邓祺盛;邓学璐;遇西;辜鹏 - 重庆邮电大学
  • 2022-03-18 - 2022-06-17 - H04W40/22
  • 本发明属于物联网与通信技术领域,具体涉及一种基于LoRa智能安防系统的多跳网络路由方法;该方法包括:初始化LoRa智能安防系统和路由数据库;初始化LoRa智能安防系统包括终端子系统、中继子系统、网关子系统和云平台子系统;终端经中继子系统、网关子系统与平云台通信,更新中继节点本地路由层间通信质量数据库和云平台的链路通信质量数据库;云平台根据链路通信质量数据库选择通信质量最好的链路作为下行通信链路,根据下行通信链路进行下行通信;本发明在上行通信链路采用“多链路传输,单链路解析”策略,在下行通信链路采用“单链路传输,单链路解析”策略,平衡了终端通信性能和功耗水平,提高了终端系统续航时间,实用性强。
  • 一种基于lora智能系统网络路由方法
  • [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
  • [发明专利]一种LoRa网络服务器的下行消息队列处理方法-CN202110062723.4有效
  • 彭大芹;储希贤;赵雪志;刘雪梅 - 重庆邮电大学
  • 2021-01-18 - 2022-04-05 - H04W28/02
  • 本发明属于计算机和通信技术领域,具体涉及一种LoRa网络服务器的下行消息队列处理方法,包括:设计下行消息队列的存储方式,并根据上行消息的类型来开启不同的下行消息处理机制;上行消息的类型包括入网请求消息、上行请求确认消息和上行非确认消息;入网请求消息使入网服务器产生入网接受消息,上行请求确认消息使网络服务器产生下行确认消息,根据不同的上行消息设计出不同的优化处理方法,通过优化处理后的下行消息的会提高传输成功率,将不同类型的消息进行整合发送,减少下行消息发送次数,同时能够灵活的选择下行消息的发送时间戳,并对下行的多网关流量实现负载均衡。
  • 一种lora网络服务器下行消息队列处理方法

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