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Linear representation of symmetric games
期刊论文
OAI收割
IET CONTROL THEORY AND APPLICATIONS, 2017, 卷号: 11, 期号: 18, 页码: 3278-3287
作者:
Chen, Daizhan
;
Liu, Ting
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浏览/下载:14/0
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提交时间:2018/07/30
PERMUTATION GROUP-BASED CHANNEL RENDEZVOUS METHOD FOR MULTI-ANTENNA COGNITIVE RADIO NETWORK
专利
OAI收割
专利类型: 发明, 专利号: US2017331513A1, 申请日期: 2017-11-16, 公开日期: 2017-12-05
作者:
Liang W(梁炜)
;
Yu HB(于海斌)
;
Yang B(杨博)
;
Zhang XL(张晓玲)
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浏览/下载:26/0
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提交时间:2017/12/31
Permutation group-based channel rendezvous method for multi-antenna cognitive radio network
专利
OAI收割
专利类型: 发明授权, 专利号: US9838070B1, 申请日期: 2017-11-16, 公开日期: 2017-12-05
作者:
Zhang XL(张晓玲)
;
Yu HB(于海斌)
;
Liang W(梁炜)
;
Yang B(杨博)
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浏览/下载:28/0
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提交时间:2018/01/04
PERMUTATION GROUP-BASED CHANNEL CONVERGENCE METHOD FOR MULTI-ANTENNA COGNITIVE WIRELESS NETWORK
专利
OAI收割
申请日期: 2017-10-04, 公开日期: 2019-10-02
作者:
Liang W(梁炜)
;
Yu HB(于海斌)
;
Yang B(杨博)
;
Zhang XL(张晓玲)
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提交时间:2017/12/31
PERMUTATION GROUP-BASED CHANNEL CONVERGENCE METHOD FOR MULTI-ANTENNA COGNITIVE WIRELESS NETWORK
专利
OAI收割
申请日期: 2017-10-04, 公开日期: 2019-10-02
作者:
Liang W(梁炜)
;
Yu HB(于海斌)
;
Yang B(杨博)
;
Zhang XL(张晓玲)
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浏览/下载:13/0
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提交时间:2019/12/14
一种基于置换群的多天线认知无线网络信道汇合方法
专利
OAI收割
专利类型: 发明, 专利号: CN105722092A, 申请日期: 2016-06-29,
作者:
梁炜
;
于海斌
;
杨博
;
张晓玲
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浏览/下载:15/0
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提交时间:2016/09/07
PERMUTATION GROUP-BASED CHANNEL CONVERGENCE METHOD FOR MULTI-ANTENNA COGNITIVE WIRELESS NETWORK
专利
OAI收割
专利类型: 发明, 专利号: WO2016082265A1, 申请日期: 2016-06-02,
作者:
Liang W(梁炜)
;
Yu HB(于海斌)
;
Yang B(杨博)
;
Zhang XL(张晓玲)
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浏览/下载:17/0
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提交时间:2016/09/06
Scattering Preference Pyramid Classification of PolSAR Data Based on Canonical Huynen Dichotomy
会议论文
OAI收割
11th European Conference on Synthetic Aperture Radar (EUSAR), Hamburg, GERMANY, JUN 07-09, 2016
作者:
Dong Li
;
Yunhua Zhang
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提交时间:2016/12/29
Unified Huynen Phenomenological Decomposition of Radar Targets and Its Classification Applications
期刊论文
OAI收割
IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, 2016, 卷号: 54, 期号: 2, 页码: 723-743
作者:
Li, Dong
;
Zhang, Yunhua
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提交时间:2016/04/08
Huynen decomposition (HD)
radar polarimetry
target decomposition
target extraction
unsupervised classification