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基于數(shù)據(jù)融合的加權合作頻譜感知技術

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2017-12-25 15:57:510

基于專利合作申請數(shù)據(jù)分析的加權網(wǎng)絡研究

基于電子信息類部分企業(yè)專利合作申請的數(shù)據(jù)構建了加權合作網(wǎng)絡,針對加權合作網(wǎng)絡中邊權值分布和點強度分布呈現(xiàn)的厚尾效應和冪率特征的問題,通過對網(wǎng)絡的動態(tài)演化結構參數(shù)和統(tǒng)計特征進行分析構建了一種新的加權
2018-01-14 15:41:120

認知無線電中的寬帶頻譜感知技術的FPGA實現(xiàn)

項目背景 項目名稱:認知無線電中的寬帶頻譜感知技術的FPGA實現(xiàn) 項目背景:隨著無線通信技術的飛速發(fā)展,無線用戶的數(shù)量急劇增加,可用頻譜資源變得越來越稀缺。當前的絕大多數(shù)頻譜資源都是采用固定的分配
2018-02-20 22:20:00865

一種選擇觸發(fā)協(xié)作頻譜感知算法

在無線認知網(wǎng)絡中,常規(guī)協(xié)作頻譜感知算法用于增強頻譜感知的準確性,但是該算法增加了通信成本以及認知用戶的能量消耗。為此,提出一種選擇觸發(fā)協(xié)作頻譜感知算法( STCSS)。該算法基于當前頻譜感知能量閾值
2018-02-12 11:12:260

寬帶頻譜感知算法與性能分析

為了應對復雜環(huán)境下非合作通信、電磁頻譜監(jiān)管等寬帶接收中存在的先驗信息缺失、信道失真嚴重以及頻域呈現(xiàn)不平坦色噪聲的挑戰(zhàn),提出一種基于多尺度功率譜子帶梯度的寬帶頻譜感知算法,該算法不要任何的先驗信息
2018-02-23 11:34:293

一種頻率估計的倍頻等長信號加權融合算法

鑒于倍頻等長信號具有重要研究價值,而其現(xiàn)有頻率估計方法存在嚴重不足,提出一種新型加權融合算法。首先,根據(jù)倍頻等長信號間頻率的倍數(shù)生成倍頻修正矩陣,對倍頻等長信號頻譜進行同頻化處理,使之達到同頻等長
2018-03-05 11:48:3549

壓縮感知圖像加權融合算法在熱故障監(jiān)測中的應用

針對電氣設備熱故障定位采用彩色圖像融合方法時數(shù)據(jù)量大的問題,對彩色圖像融合以及壓縮感知理論進行了研究和歸納,提出了一種基于壓縮感知的紅外與可見光彩色圖像加權融合算法。首先分別將紅外熱圖像與可見光
2018-03-05 15:10:181

多天線盲頻譜感知算法

現(xiàn)有的頻譜感知算法主要在時間、頻率以及地理空間維度進行檢測,對角度維的利用尚不成熟。將多天線技術中的到達角(AOA,angle of arrival)估計算法應用到頻譜感知領域,提出了2種基于空間
2018-03-19 15:29:030

基于頻譜融合特征的手機來源識別算法

隨著手機錄音設備的普及以及各種功能強大且易于操作的數(shù)字媒體編輯軟件的出現(xiàn),語音的手機來源識別已成為多媒體取證領域重要的熱點問題,針對該問題提出了一種基于頻譜融合特征的手機來源識別算法。首先,通過
2018-04-19 15:29:270

噪聲中的加權-什么是加權

噪音一般用分貝(dB)來表示噪聲的大小,信噪比(S/N)來表示噪聲對有用信號的影響程度。測量信噪比時通常會標注加權還是不加權。什么是加權和不加權呢? 介紹加權之前,先介紹測量帶寬。由于噪聲具有頻譜
2020-05-22 10:24:2211999

一種全新的抗SSDF攻擊協(xié)作頻譜感知算法

算法因假定攻擊強度保持不變而難以識別動態(tài)的篡改數(shù)據(jù)。針對動態(tài)化的SSDF攻擊,提出一種基于能量分類器的抗SSDF攻擊協(xié)作頻譜感知算法。該算法首先通過分析動態(tài)SSDF攻擊的特性,結合距離判別法將鄰居節(jié)點能量分類,通過將分類結釆與本地結果進行對比來識別惡意鄰居節(jié)點;然后本地節(jié)點在滑動
2021-04-14 15:29:428

基于動態(tài)加權和卡爾曼濾波的多源雷達信息加權融合方法

為利用多源探測雷達航跡數(shù)據(jù)融合形成精度更高的航跡欻據(jù),對多源信息融合理論方法進行硏究,結合雷達目標跟蹤技術應用需求,基于經(jīng)典動態(tài)加權方法與卡爾曼濾波技術,提出并設計一種動態(tài)自適應的多源雷達信息加權
2021-04-25 15:07:497

基于加權近紅外圖像融合的單幅圖像除霧方法

傳統(tǒng)圖像除霧方法存在無霧區(qū)域中圖像對比度過高的問題,導致在某些情況下生成的圖像視覺效果不夠自然。為了得到自然清晰的除霧圖像,提岀了一種基于加權近紅外(丶 ear-infrared,NR)圖像融合
2021-05-17 15:29:317

基于北京加權的多特征融合目標跟蹤算法

針對均值漂移(MS)目標跟蹤算法受背景環(huán)境變化干擾較大的冋題,提出一種基于背景加權的多特征融合目標跟蹤算法 BWMMS。引入基于目標模型與目標周圍背景模型差分的加權函數(shù),細化各像素對準確描述目標
2021-05-19 11:55:544

基于絕對值累積的無線電網(wǎng)絡頻譜感知算法

在認知無線電網(wǎng)絡的主用戶動態(tài)到達頻譜感知場景中,針對拉普拉斯脈沖噪聲干擾導致頻譜檢測性能下降的問題,提出基于絕對值累積(AVC)的頻譜感知算法。假設接收到的主用戶信號服從泊松分布,對接收信號進行
2021-05-24 17:02:145

融合EMD與LSTM網(wǎng)絡的頻譜占用度預測模型

頻譜占用度是衡量頻譜利用率、反應頻譜分配是否合理的重要依據(jù),但是非穩(wěn)態(tài)的頻譜占用度序列為有效的預測帶來了巨大的挑戰(zhàn)。文中提出了融合EMD與ISIM的計算模型( EMD-LSTM),該模型首先對原始
2021-06-17 09:55:157

基于雙通道多特征融合的電力負荷智能感知

基于雙通道多特征融合的電力負荷智能感知
2021-06-18 15:15:107

基于雙通道多特征融合的電力負荷智能感知綜述

基于雙通道多特征融合的電力負荷智能感知綜述
2021-07-02 17:09:0521

2021 OPPO開發(fā)者大會 融合感知能力端側數(shù)據(jù)處理

2021 OPPO開發(fā)者大會 上,融合感知能力端側數(shù)據(jù)處理
2021-10-27 14:12:581262

雷視融合視頻監(jiān)控應用 全天候超視距精準感知

雷視一體則通過將視頻監(jiān)控和雷達融合應用,最大程度實現(xiàn)這兩大技術方案的優(yōu)勢互補,打開了路側感知設施升級的新思路。
2022-08-10 16:55:161773

2023 第三屆 ICVS 中國自動駕駛感知融合技術峰會:NVIDIA 助力自動駕駛技術落地

環(huán)境感知作為自動駕駛的核心技術,是車輛、行人安全的重要保證。然而,單一的傳感器及檢測技術各有優(yōu)劣,很難應對復雜的環(huán)境條件。利用多傳感器進行融合則可以優(yōu)勢互補,提高應對復雜環(huán)境的感知可靠度和靈敏度
2023-03-21 23:10:02474

2023 第三屆 ICVS 中國自動駕駛感知融合技術峰會:NVIDIA 助力自動駕駛技術落地

環(huán)境感知作為自動駕駛的核心技術,是車輛、行人安全的重要保證。然而,單一的傳感器及檢測技術各有優(yōu)劣,很難應對復雜的環(huán)境條件。利用多傳感器進行融合則可以優(yōu)勢互補,提高應對復雜環(huán)境的感知可靠度和靈敏度
2023-03-22 15:45:04274

深入探討感知雷達技術的場景和優(yōu)勢

感知雷達技術和攝像頭技術可以相互融合,以提高自動駕駛車輛的感知能力。攝像頭技術可以提供更加詳細的視覺信息,輔助感知雷達技術進行更精確的定位和分類。
2023-05-29 09:24:16180

感知無界 | 物聯(lián)網(wǎng)感知層的智能與融合趨勢

,物聯(lián)網(wǎng)嚴格劃分感知層與傳輸層,傳感、通信各自發(fā)展; 階段三:2015-2020年,物進入半智能化,對環(huán)境數(shù)據(jù)的采集提出要求,感知技術開始升級,同時數(shù)據(jù)量增大,傳輸技術也高速迭代; 階段四:2020年之后,物進入全智能化,萬物互聯(lián)走向通感一體,傳感、通信
2023-07-14 10:25:40311

面向泛在頻譜信息實時更新與安全傳輸?shù)膭討B(tài)頻譜分配方法

傳統(tǒng)的頻譜感知協(xié)助數(shù)據(jù)庫更新頻譜信息需消耗大量能量和額外頻譜資源,同時在無感知基礎設施依托的陌生地域難以發(fā)揮作用。泛在部署的頻譜用戶本身是一個接收感知單元,能夠掌握實時信道體驗信息,可作為頻譜信息
2023-10-17 15:08:19259

華為基于5G-A通感融合技術 首測微形變和海洋輪船感知監(jiān)測能力

2023年10月,在IMT-2020(5G)推進組的組織下,華為基于5G-A通感融合技術,首測微形變和海洋輪船感知監(jiān)測能力,并且驗證了無人機低空場景下的通感增強性能。 通信感知融合技術是5G-A
2023-10-23 14:59:43478

自動駕駛多模態(tài)數(shù)據(jù)感知融合方案對比

,傳統(tǒng)的自動駕駛技術可以概括為“2D 直視圖+CNN”時代,路況感知信號由相機收集到的 2D 圖像和雷達收集到的 3D 圖像組成,感知數(shù)據(jù)基于每個傳感器的位置形成放射圖像,不同感知結果通過 CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)進行后融合,通過大量計算統(tǒng)一升維到 3D,符合 3D 狀態(tài)下車機行駛的坐標系。
2023-11-23 11:05:30523

LeddarTech 發(fā)布 LeddarVision Parking 融合感知軟件堆棧

日?/美通社/ -- 汽車軟件公司?LeddarTech??致力于為?ADAS、AD 和泊車應用提供獲得專利、基于人工智能的顛覆性底層傳感器融合感知軟件技術。日前該公司很高興宣布推出LeddarVision
2023-12-22 06:00:40436

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