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]同信道干扰下RIS辅助双跳混合FSO-RF系统-CN202310628529.7在审
  • 曹阳;包朝园;邢雯珺;彭小峰;高会翔;高云翔;邹家豪 - 重庆理工大学
  • 2023-05-30 - 2023-08-22 - H04B10/112
  • 本发明涉及通信技术领域,尤其涉及一种同信道干扰下RIS辅助双跳混合FSO‑RF系统。包括源节点S模块、中继节点R模块、目的节点D模块、RIS模块和CCI模块;源节点S模块用于与中继节点R模块进行视距通信;中继节点R模块用于将光信号转化为电信号;目的节点D模块用于接受中继节点R模块传输的数据;RIS模块用于绕过障碍使得源节点S模块将数据传输到中继节点R模块,再通过中继节点R模块将数据传输到目的节点D模块。本发明提供的一种同信道干扰下RIS辅助双跳混合FSO‑RF系统,通过增加RIS用于增强光信号强度,从而提升系统性能;其中FSO链路和RF链路分别服从双伽马分布和瑞利分布,在光电转换中继节点处采用译码转发协议,减少噪声对信号的干扰。
  • 信道干扰ris辅助混合fsorf系统
  • [发明专利]AF协议下TWR-FSO通信系统及其性能分析方法-CN202211565273.1在审
  • 曹阳;包朝园;彭小峰;邢雯珺;高会翔;高云翔;邹家豪 - 重庆理工大学
  • 2022-12-07 - 2023-04-04 - H04B10/079
  • 本发明涉及自由空间光通信技术领域,尤其涉及AF协议下TWR‑FSO通信系统及其性能分析方法,方法包括;S1.构建AF协议下的TWR‑FSO通信系统的模型;S2.构建所述TWR‑FSO通信系统的链路的信噪比的概率密度函数;S3.构建所述TWR‑FSO通信系统的中断概率函数和平均误码率函数。本发明建立了一个包含大气湍流和指向误差的复合衰落信道模型,并构建了TWR‑FSO通信系统中断概率和平均误码率的闭合表达式,可有效对AF协议下TWR‑FSO通信系统的性能进行分析,且仿真分析表明:AF协议下的TWR‑FSO通信系统的中断概率和平均误码率都优于DF协议下的TWR‑FSO通信系统,说明该系统能有效降低大气湍流和指向误差对通信系统的影响。
  • af协议twrfso通信系统及其性能分析方法
  • [发明专利]无线激光传能系统-CN202210681380.4在审
  • 曹阳;邢雯珺;包朝园;彭小峰;张祖鹏;秦怀军;李文庆;黄杰;杨凡 - 重庆理工大学
  • 2022-06-16 - 2022-08-23 - H02J50/30
  • 本发明公开了一种无线激光传能系统,涉及无人机技术领域。本发明所述系统包括发射模块、接收模块和数据传输模块;所述发射模块用于将激光器的激光对准接收模块进行发射;所述接收模块用于接收到发射模块发出的激光后,将光能转换为恒流恒压的电能;所述数据传输模块用于对接收模块的信息进行检测,并将信息向外部进行输送;所述发射模块由激光器、激光发射装置和发射云台组成;所述激光器用于进行电光转换,并将转换后的激光输送到激光发射装置的内部。本发明通过一系列的改进,使得系统在进行使用时具有方向性强、能量集中的优势,可以在空间场用较小的发射功率实现较远距离的供电。
  • 无线激光系统
  • [发明专利]基于残差注意力网络的波前畸变校正方法-CN202210193365.5在审
  • 曹阳;张祖鹏;彭小峰;秦怀军;李文庆;潘松;钟烨;邢雯珺;包朝园 - 重庆理工大学
  • 2022-03-01 - 2022-07-01 - G06V10/40
  • 本发明涉及通信系统技术领域,尤其涉及基于残差注意力网络的波前畸变校正方法。本发明通过采用残差网络作为主干网络,并构建多尺度残差混合注意力网络结构,使用卷积操作将光强图像转换为特征图向后传播;通过不同尺度的卷积核来分布式提取特征,利用注意力机制提高网络对破损光斑特征的识别率;最后设计网络损失函数,从而得到符合实际波前像差的zernike系数。本发明通过残差注意力网络能快速准确地重构湍流相位,从而有效校正畸变;通过混合注意力网络的设置,能较少增加时间复杂度的情况下大幅提高准确率。本发明的方法具有精确度高、实时性好和灵活性强的特点,为深度学习在AO系统中的实际应用提供了保障。
  • 基于注意力网络畸变校正方法

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