CN112614079A - 一种基于余数系统的光斑图像处理方法、系统及计算机存储介质 - Google Patents

一种基于余数系统的光斑图像处理方法、系统及计算机存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112614079A
CN112614079A CN202011623598.1A CN202011623598A CN112614079A CN 112614079 A CN112614079 A CN 112614079A CN 202011623598 A CN202011623598 A CN 202011623598A CN 112614079 A CN112614079 A CN 112614079A
Authority
CN
China
Prior art keywords
spot image
light spot
remainder
image processing
image data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011623598.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112614079B (zh
Inventor
张桓源
李梦男
雷继兆
王海升
彭红攀
郭茂
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Star Network Application Co Ltd
Original Assignee
Dongfanghong Satellite Mobile Communication Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Dongfanghong Satellite Mobile Communication Co Ltd filed Critical Dongfanghong Satellite Mobile Communication Co Ltd
Priority to CN202011623598.1A priority Critical patent/CN112614079B/zh
Publication of CN112614079A publication Critical patent/CN112614079A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112614079B publication Critical patent/CN112614079B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/80—Geometric correction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10032—Satellite or aerial image; Remote sensing
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明提出了一种基于余数系统的光斑图像处理方法、系统及计算机存储介质。所述方法为使用光斑图像数据在二进制数值系统下进行光斑图像处理，选择余数基；设计前向转换模块、模运算模块、后向转换模块；计算当前光斑的非均匀校正系数；将非均匀校正系数、原始光斑图像数据转换为对应的余数表示形式后进行余数乘法得到校正后的光斑图像数据；根据得到的光斑图像数据，使用余数运算模块计算光斑图像的质心坐标；将得到的光斑图像质心坐标转换为二进制数值，得到二进制数值系统下的光斑质心坐标。该方法处理速度快，精度高，能更好的保持卫星激光通信链路的链接。

Description

一种基于余数系统的光斑图像处理方法、系统及计算机存储 介质
技术领域
本发明涉及图像处理领域，具体地，涉及一种适用于航天器的基于余数系统的光斑图像处理方法、系统及计算机存储介质。
背景技术
卫星激光通信链路的构建依赖于两卫星间光通信终端间持续的对准，这给卫星光通信终端的瞄准、捕获、跟踪系统提出了苛刻的要求。捕获是建立和恢复光通信链路的前提，同时光通信链路的保持又需要实现高精度、高速稳定的跟踪。想要实现高精度、高速稳定的跟踪就需要高效和高精度的图像处理算法，因此对高效的光斑图像处理方法的需求愈渐强烈。
发明内容
为了克服上述现有技术中存在的缺陷，本发明的目的是提供一种基于余数系统的光斑图像处理方法、系统及计算机存储介质。
为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种基于余数系统的光斑图像处理方法，包括以下步骤：
S1，使用光斑图像数据在二进制数值系统下进行光斑图像处理，根据处理过程中最大数据动态范围M选择余数基，使余数基的乘积大于所述最大数据动态范围M；
S2，根据所选择余数基设计前向转换模块、模运算模块，根据中国余数定理设计后向转换模块；
S3，计算当前光斑的非均匀校正系数；
S4，将非均匀校正系数通过所述前向转换模块转换为对应的余数表示形式；
S5，将原始光斑图像数据通过前向转换模块转换为对应的余数表示形式；
S6，根据余数表示形式的非均匀校正系数和光斑图像数据使用所述模运算模块计算得到校正后的光斑图像数据；
S7，根据步骤S6中得到的光斑图像数据，使用所述模运算模块计算光斑图像的质心坐标；
S8，将得到的余数系统下的光斑图像质心坐标通过所述后向转换模块转换为二进制数值，得到二进制数值系统下的光斑质心坐标。
该方法由于采用了余数系统，对光斑图像处理中的非均匀校正和质心计算等大量乘加运算进行了优化。光斑图像处理中涉及的运算模块大多都在FPGA中实现，在FPGA中实现基于余数系统的光斑图像处理，相较于传统的二进制数值系统下实现光斑图像处理可以节省更多的资源，且能够更快的计算得到光斑质心，更好的保持卫星激光通信链路的链接。
该光斑图像处理方法的优选方案：所述步骤S3中非均匀校正系数的计算公式为：
非均匀校正系数
Figure BDA0002878810000000021
非均匀校正系数
Figure BDA0002878810000000022
其中，
Figure BDA0002878810000000023
为用强度为L1的均匀光照射传感器获得该光斑图像的平均响应值，
Figure BDA0002878810000000024
为用强度为L1的均匀光照射传感器获得该光斑图像的每个象元的响应值，
Figure BDA0002878810000000031
为用强度为L2的均匀光照射传感器获得该光斑图像的平均响应值，
Figure BDA0002878810000000032
为用强度为L2的均匀光照射传感器获得该光斑图像的每个象元的响应值。这能快速得到非均匀校正系数。
该光斑图像处理方法的优选方案：所述步骤S6中非均匀校正计算公式为：Y(i)new＝Y(i)×Gi+Oi,其中Gi和Oi为非均匀校正系数，Y(i)为原始光斑图像数据，Y(i)new为校正后的光斑图像数据。
该光斑图像处理方法的优选方案：所述步骤S7中质心坐标计算公式为：
Figure BDA0002878810000000033
其中，(i,j)为第i行第j列像元的坐标,I(i,j)表示该像元的质量密度，Wm为光斑总能量
Figure BDA0002878810000000034
这能快速的得到光斑质心坐标。
该光斑图像处理方法的优选方案：所述步骤S6中对光斑图像数据进行非均匀校正后，根据疵点位置坐标，使用所述模运算模块对校正后的光斑图像数据进行疵点补偿，得到疵点补偿后的光斑图像数据，然后执行步骤S7。余数系统对疵点补偿中的运算也进行优化。
本发明还提出了一种光斑图像处理系统，包括处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、存储器和通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信，所述存储器存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如上述的光斑图像处理方法对应的操作。
本发明还提出了一种计算机存储介质，所述存储介质存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述的光斑图像处理方法对应的操作。
本发明减少了传统光斑图像处理方法所需要的资源，同时还减少光斑图像处理所需时间，使得光斑图像处理速度更快，在相同的处理时间下，精度更高，能更好的保持卫星激光通信链路的链接。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是基于余数系统的光斑图像处理框图；
图2是基于查找表实现的前向转换模块框图；
图3是基于查找表实现的模运算框图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
如图1所示，本发明提供了一种基于余数系统的光斑图像处理方法，包括以下步骤：
S1，使用光斑图像数据在二进制数值系统下进行光斑图像处理，根据处理过程中最大数据动态范围M选择余数基，使余数基的乘积大于所述最大数据动态范围M。
具体地，在二进数值系统下，对大小为n×q的光斑图像进行质心算法，得到该光斑的最大数据动态范围M，n和q均为正整数；根据所述最大数据动态范围M选择对应的余数基m1，m2，m3，…mL，这里余数基的个数不小于3个，具体数值的选取可任意选择，但是所选择余数基需满足以下两个条件：余数基m1，m2，m3，…mL两两互质且M≤m1×m2×m3×…×mL。
例如：以大小为100×100的光斑图像为例，数据动态范围大小为
Figure BDA0002878810000000051
采用{210-1，210，210+1}作为余数基。其中{210-1，210，210+1}两两互质且(210-1)×210×(210+1)＞228。
S2，根据所选择余数基设计前向转换模块、模运算模块，根据中国余数定理
Figure BDA0002878810000000052
设计后向转换模块。
该步骤中前向转换模块、模运算模块的设计均采用但不限于基于查找表实现，这里的模运算模块包括模加法器、模减法器、模乘法器、模除法器，由中国余数定理设计后向转换模块的具体方法采用现有方法即可。
S3，计算当前光斑的非均匀校正系数。
非均匀校正系数的计算公式为：
非均匀校正系数
Figure BDA0002878810000000053
非均匀校正系数
Figure BDA0002878810000000054
其中，
Figure BDA0002878810000000055
为用强度为L1的均匀光照射传感器获得该光斑图像的平均响应值，
Figure BDA0002878810000000061
为用强度为L1的均匀光照射传感器获得该光斑图像的每个象元的响应值，
Figure BDA0002878810000000062
为用强度为L2的均匀光照射传感器获得该光斑图像的平均响应值，
Figure BDA0002878810000000063
为用强度为L2的均匀光照射传感器获得该光斑图像的每个象元的响应值。
S4，将非均匀校正系数通过所述前向转换模块转换为对应的余数表示形式，如图1和2所示。
S5，将原始光斑图像数据通过前向转换模块转换为对应的余数表示形式，如图1和2所示。
S6，根据余数表示形式的非均匀校正系数和光斑图像数据使用模运算模块计算得到校正后的光斑图像数据，本实施例中，这里的校正计算涉及余数乘法和余数加法，如图1和3所示，这里采用余数乘法即使用余数系统中的模乘法器、模加法器对应替换二进制数据系统下光斑图像处理中该计算所需的乘法器、加法器，图3中op指余数加法、余数减法、余数乘法、余数除法。
非均匀校正计算公式为：Y(i)new＝Y(i)×Gi+Oi,其中Gi和Oi为非均匀校正系数，Y(i)为原始光斑图像数据，Y(i)new为校正后的光斑图像数据。
S7，根据步骤S6中得到的光斑图像数据，使用模运算模块计算光斑图像的质心坐标。同非均匀校正一样，这里的模运算模块对应替换二进制数据系统下光斑图像处理中该计算所需的运算模块。
质心坐标计算公式为：
Figure BDA0002878810000000064
其中，(i,j)为第i行第j列像元的坐标,I(i,j)表示该像元的质量密度，即灰度值，Wm为光斑总能量
Figure BDA0002878810000000071
n、q均为光斑图像的边长尺寸。
S8，将得到的余数系统下的光斑图像质心坐标通过所述后向转换模块转换为二进制数值，得到二进制数值系统下的光斑质心坐标，完成光斑图像的处理。
本实施例的一种优选方案，在步骤S6中对光斑图像数据进行非均匀校正后，根据疵点位置坐标，使用模运算模块对校正后的光斑图像数据进行疵点补偿，得到疵点补偿后的光斑图像数据，然后执行步骤S7。同非均匀校正一样，这里的模运算模块对应替换二进制数据系统下光斑图像处理中该计算所需的运算模块。
本发明还提出了一种光斑图像处理系统的实施例，该系统包括处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、存储器和通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信，所述存储器存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述的光斑图像处理方法对应的操作。
本发明还提出了一种计算机存储介质的实施例，该存储介质存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行上述的光斑图像处理方法对应的操作。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种基于余数系统的光斑图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，使用光斑图像数据在二进制数值系统下进行光斑图像处理，根据处理过程中最大数据动态范围M选择余数基，使余数基的乘积大于所述最大数据动态范围M；
S2，根据所选择余数基设计前向转换模块、模运算模块，根据中国余数定理设计后向转换模块；
S3，计算当前光斑的非均匀校正系数；
S4，将非均匀校正系数通过所述前向转换模块转换为对应的余数表示形式；
S5，将原始光斑图像数据通过前向转换模块转换为对应的余数表示形式；
S6，根据余数表示形式的非均匀校正系数和光斑图像数据使用所述模运算模块计算得到校正后的光斑图像数据；
S7，根据步骤S6中得到的光斑图像数据，使用所述模运算模块计算光斑图像的质心坐标；
S8，将得到的余数系统下的光斑图像质心坐标通过所述后向转换模块转换为二进制数值，得到二进制数值系统下的光斑质心坐标。
2.根据权利要求1所述的基于余数系统的光斑图像处理方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：
在二进数值系统下，对大小为n×q的光斑图像进行质心算法，得到该光斑的最大数据动态范围M，n和q均为正整数；
根据所述最大数据动态范围M选择对应的余数基m1,m2,m3,…mL,其中m1,m2,m3,…mL两两互质且M≤m1×m2×m3×…×mL。
3.根据权利要求1所述的基于余数系统的光斑图像处理方法，其特征在于，所述步骤S3中非均匀校正系数的计算公式为：
非均匀校正系数
Figure FDA0002878809990000021
非均匀校正系数
Figure FDA0002878809990000022
其中，
Figure FDA0002878809990000023
为用强度为L1的均匀光照射传感器获得该光斑图像的平均响应值，
Figure FDA0002878809990000024
为用强度为L1的均匀光照射传感器获得该光斑图像的每个象元的响应值，
Figure FDA0002878809990000025
为用强度为L2的均匀光照射传感器获得该光斑图像的平均响应值，
Figure FDA0002878809990000026
为用强度为L2的均匀光照射传感器获得该光斑图像的每个象元的响应值。
4.根据权利要求1所述的基于余数系统的光斑图像处理方法，其特征在于，所述步骤S6中非均匀校正计算公式为Y(i)new＝Y(i)×Gi+Oi,其中Gi和Oi为非均匀校正系数，Y(i)为原始光斑图像数据，Y(i)new为校正后的光斑图像数据。
5.根据权利要求1所述的基于余数系统的光斑图像处理方法，其特征在于，所述步骤S7中质心坐标计算公式为：
Figure FDA0002878809990000027
其中，(i,j)为第i行第j列像元的坐标,I(i,j)表示该像元的质量密度，Wm为光斑总能量
Figure FDA0002878809990000028
6.根据权利要求1所述的基于余数系统的光斑图像处理方法，其特征在于，所述步骤S6中对光斑图像数据进行非均匀校正后，根据疵点位置坐标，使用所述模运算模块对校正后的光斑图像数据进行疵点补偿，得到疵点补偿后的光斑图像数据，然后执行步骤S7。
7.根据权利要求1所述的基于余数系统的光斑图像处理方法，其特征在于，所述步骤S2中的模运算模块包括模加法器、模减法器、模乘法器、模除法器。
8.一种光斑图像处理系统，其特征在于，包括处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、存储器和通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信，所述存储器存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的光斑图像处理方法对应的操作。
9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1至7任一项所述的光斑图像处理方法对应的操作。
CN202011623598.1A 2020-12-31 2020-12-31 一种基于余数系统的光斑图像处理方法、系统及计算机存储介质 Active CN112614079B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011623598.1A CN112614079B (zh) 2020-12-31 2020-12-31 一种基于余数系统的光斑图像处理方法、系统及计算机存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011623598.1A CN112614079B (zh) 2020-12-31 2020-12-31 一种基于余数系统的光斑图像处理方法、系统及计算机存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112614079A true CN112614079A (zh) 2021-04-06
CN112614079B CN112614079B (zh) 2023-06-16

Family

ID=75252987

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011623598.1A Active CN112614079B (zh) 2020-12-31 2020-12-31 一种基于余数系统的光斑图像处理方法、系统及计算机存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112614079B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113554699A (zh) * 2021-07-23 2021-10-26 东方红卫星移动通信有限公司 一种基于峰值的光斑图像定位方法及其系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102184160A (zh) * 2011-05-18 2011-09-14 电子科技大学 基于余数系统的快速傅立叶变换系统
CN102184161A (zh) * 2011-05-24 2011-09-14 电子科技大学 基于余数系统的矩阵求逆装置及方法
CN105761288A (zh) * 2016-02-02 2016-07-13 华中科技大学 一种基于fpga的实时星点质心定位方法及装置
CN109246371A (zh) * 2018-07-13 2019-01-18 中国船舶重工集团公司第七〇九研究所 一种光斑捕获系统和方法
CN109787585A (zh) * 2019-01-31 2019-05-21 电子科技大学 一种基于嵌套式余数系统的fir滤波系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102184160A (zh) * 2011-05-18 2011-09-14 电子科技大学 基于余数系统的快速傅立叶变换系统
CN102184161A (zh) * 2011-05-24 2011-09-14 电子科技大学 基于余数系统的矩阵求逆装置及方法
CN105761288A (zh) * 2016-02-02 2016-07-13 华中科技大学 一种基于fpga的实时星点质心定位方法及装置
CN109246371A (zh) * 2018-07-13 2019-01-18 中国船舶重工集团公司第七〇九研究所 一种光斑捕获系统和方法
CN109787585A (zh) * 2019-01-31 2019-05-21 电子科技大学 一种基于嵌套式余数系统的fir滤波系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
夏爱利; 马彩文: "基于图像处理技术的光斑质心高精度测量", 光电子.激光, vol. 22, no. 10, pages 1542 - 1545 *
张桓源: "余数系统的优化研究及在FIR滤波器设计中的应用", 中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑, pages 1 - 70 *
王巍,李双巧,徐媛媛,杨正琳,袁军,王冠宇,何雍春: "基于RNS算法的高阶FIR滤波器设计", 微电子学, vol. 47, no. 6, pages 788 - 792 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113554699A (zh) * 2021-07-23 2021-10-26 东方红卫星移动通信有限公司 一种基于峰值的光斑图像定位方法及其系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN112614079B (zh) 2023-06-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107705329B (zh) 基于几何约束的高分辨率光学卫星凝视影像配准方法
CN110533164B (zh) 一种面向卷积神经网络加速器的Winograd卷积拆分方法
JP7228608B2 (ja) ビデオフレームの処理方法及び処理装置、電子機器、記憶媒体並びにコンピュータプログラム
CN110688088A (zh) 一种面向神经网络的通用非线性激活函数计算装置和方法
CN110738707A (zh) 一种相机的畸变校正方法及装置、设备、存储介质
CN112614079A (zh) 一种基于余数系统的光斑图像处理方法、系统及计算机存储介质
CN103377474A (zh) 镜头阴影校正系数确定方法、镜头阴影校正方法及装置
JPH08195895A (ja) ディジタルガンマ補正方法及びその装置
JP2011170851A (ja) 幾何学変換を行うためのシステム、方法及び記憶媒体
CN102081219A (zh) 一种空间ccd光学遥感器在轨自动调焦方法
JP2013218654A (ja) 画像処理装置
CN114640885B (zh) 视频插帧方法、训练方法、装置和电子设备
CN106651787B (zh) 基于x射线的hdr图像合成方法及系统
CN110992289A (zh) 一种基于三维查找表的图像颜色校正方法及装置
CN112381894B (zh) 一种自适应光场成像校准方法、设备及存储介质
CN111950161B (zh) 优化电池正极参数的方法、电池设计方法及计算机设备
CN104915937B (zh) 基于频域矩阵分解的快速单透镜计算成像方法
KR100859001B1 (ko) 영상 왜곡 보정방법 및 보정장치
CN115272569A (zh) 三维数据的偏差色差图的生成方法、生成装置和电子设备
CN112291446A (zh) 一种大面阵cmos图像传感器的非均匀性校正方法
CN112967208A (zh) 一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN113253293B (zh) 一种激光点云畸变的消除方法和计算机可读存储介质
CN105049772B (zh) 局部强化方法以及装置
CN116934869B (zh) 激光3d投影振镜偏转电压预测方法、系统及电子设备
CN107450347A (zh) 一种基于红外半实物仿真系统的gpu实时非均匀性校正方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CP03 Change of name, title or address

Address after: 401123 39-1, Building 1, No. 64, Middle Huangshan Avenue, Yubei District, Chongqing

Patentee after: China Star Network Application Co.,Ltd.

Address before: 618 Liangjiang Avenue, Longxing Town, Yubei District, Chongqing

Patentee before: Dongfanghong Satellite Mobile Communication Co.,Ltd.

CP03 Change of name, title or address