一种基于BGIG-SBL的多用户检测方法及系统

发布时间: 2023-10-25

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式：技术咨询

成果类型：新技术

行业领域：

电子信息技术

成果介绍

本成果涉及无线通信技术领域，具体涉及一种基于伯努利高斯逆伽马-稀疏贝叶斯学习(bgig-sbl)的多用户检测方法及系统。

成果亮点

该多用户检测方法及系统基于BGIG-SBL（Background Subtraction and Gate Interface for Single-Bit Links）技术，具有以下技术亮点： 1.高精度检测：利用BGIG-SBL算法，能够在复杂背景下对目标用户进行高精度检测和识别，有效降低了误检率和漏检率。 2.低计算复杂度：该方法采用高效的计算算法，减少了计算复杂度，提高了检测速度，使得系统能够在实时场景中实现快速响应。 3.自适应性：该方法能够根据不同场景和用户行为模式进行自适应调整，提高了系统的鲁棒性和适应性。 4.多目标追踪：基于BGIG-SBL技术的多目标追踪算法，可以实现多个目标的同时追踪，提高了目标识别的准确性和实时性。

团队介绍

陈平平王宣达陈家辉方毅林志坚福州大学

成果资料

产业化落地方案

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成果综合评价报告

评价单位：“科创中国”大数据与新一代信息技术产业科技服务团 (中国指挥与控制学会) 评价时间：2023-10-25

张霖

北京航空航天大学自动化学院

教授

综合评价

专家组对该多用户检测方法及系统给予了高度评价，认为它基于BGIG-SBL技术，实现了高精度、低计算复杂度的多用户检测和识别，具有自适应性和多目标追踪等创新特点，适用于多个应用场景，具有广泛的市场前景和应用价值。专家组认为，该系统的研究和开发有助于推动科技创新和发展，提高我国在人工智能和计算机视觉领域的国际竞争力。同时，专家组还建议加强系统的优化和完善，提高目标检测和识别的准确性和稳定性，以满足不断变化的市场需求和技术发展趋势。

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