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]基于在线学习的宽带频谱感知方法-CN202310913341.7在审
  • 董培浩;贾继斌;何超伟 - 南京航空航天大学
  • 2023-07-24 - 2023-10-10 - H04B17/382
  • 本发明公开了基于在线学习的宽带频谱感知方法,包括:步骤1):建立实现宽带频谱感知的信号检测模型,采集原始信号数据并进行数据预处理,构建训练集;步骤2):建立利用训练集进行宽带频谱感知的DNN和CNN网络;步骤3):根据DNN和CNN网络构建在线学习网络并输入训练集,利用对冲反向传播算法对在线学习网络进行在线的神经网络训练;步骤4):利用训练后的神经网络预测接收信号的频谱占用情况,并进行对神经网络的性能评估。本发明易于拓展且适合处理海量数据,可以有效减少频谱检测的人为干扰因素,及时应对不同电磁环境变化,实现频谱的实时准确检测。
  • 基于在线学习宽带频谱感知方法
  • [发明专利]一种基于深度迁移学习的宽带频谱感知方法-CN202310554517.4在审
  • 董培浩;贾继斌;简玮航 - 南京航空航天大学
  • 2023-05-17 - 2023-08-18 - H04B17/382
  • 本发明公开了一种基于深度迁移学习的宽带频谱感知方法,包括:通过宽频谱信号检测系统模型接收宽带频谱信号,并对接收的宽带频谱信号进行预处理;构建深度学习网络,将预处理的宽带频谱信号输入深度学习网络中进行训练,直至达到设定的迭代轮次,完成对深度学习网络的训练;冻结训练好的深度学习网络中的部分全连接层或卷积层,得到迁移学习网络;重新获取预处理的宽带频谱信号,输入迁移学习网络中迭代训练至指定轮次,完成对迁移学习网络的训练;再次重新获取预处理的宽带频谱信号,输入训练好的迁移学习网络中,预测宽带频谱信号的频谱占用情况。本发明利用迁移学习网络强大的学习能力,显著提高频谱检测的实时性和准确性。
  • 一种基于深度迁移学习宽带频谱感知方法
  • [发明专利]一种大规模MIMO系统认知家庭网络接入方法-CN201510113767.X有效
  • 白智全;高鹏;董培浩;孔凡堂;张标 - 山东大学
  • 2015-03-16 - 2018-01-09 - H04W16/14
  • 一种大规模MIMO系统认知家庭网络接入方法,属于无线通信的认知无线电技术领域。该系统包括1个授权宏单元基站、K个授权宏单元用户、S个认知家庭网络及对应的S个认知家庭基站、授权宏单元基站与用户间信道、认知家庭基站检测信道、认知家庭基站间信道。本发明首先根据认知家庭基站间信道状态信息将认知家庭基站进行动态分组,然后按照分组情况、认知家庭基站置信度及检测信道平均信噪比对检测结果进行加权,最后得到最终判决结果。本发明充分考虑了对宏单元影响较大的认知家庭基站的分布情况,同时有效利用了认知家庭基站检测结果的置信因素,能够在对宏单元吞吐量造成较低影响的前提下,提高频谱共享概率与认知家庭网络层的吞吐量。
  • 一种大规模mimo系统认知家庭网络接入方法
  • [发明专利]基于机会中继的增量混合式译码放大转发协作方法-CN201310553630.7有效
  • 白智全;董培浩;高深;高鹏 - 山东大学
  • 2013-11-08 - 2014-02-05 - H04W40/22
  • 基于机会中继的增量混合式译码放大转发协作方法,属于无线数字传输技术领域。该系统包括一个信源节点,一个目的节点和N个中继节点,每个节点都配有一根天线,系统工作在半双工传输模式下,其通信过程分为两步。第一步,在信道的每个相干时间内,从N个中继节点中根据机会中继准则选择具有最佳信道条件的中继节点参与协作。第二步,通过对链路瞬时信噪比与相应设定信噪比门限值的比较,选择相应协作传输方式,即直接传输、译码转发传输和放大转发传输。本发明根据信道及中继节点条件来灵活地选择中继和协作方案,提高了协作中继系统的性能,降低了系统所需传输功率和误比特率。
  • 基于机会中继增量混合式译码放大转发协作方法

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