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公开(公告)号：CN114710186A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210382324.0
申请日：2022-04-12
Applicant: 东南大学 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种低成本广覆盖的毫米波预编码方法，包括：针对智能反射面辅助的毫米波MIMO系统，建立系统模型和信道模型；基于智能反射面无源特性，构建以系统平均频谱效率最大化为优化目标的混合时间尺度联合预编码设计问题；将原问题分解为子阵结构混合预编码和智能反射面反射系数矩阵两个子问题，分别进行求解。本发明提出的低成本广覆盖的毫米波预编码技术，在传统毫米波MIMO系统的基础上引入混合预编码架构和智能反射面并联合优化基站有源波束和智能反射面无源波束设计，可以有效提高系统的通信性能，并且算法计算复杂度较低。
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公开(公告)号：CN111988073A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010892498.2
申请日：2020-08-28
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0413
Abstract: 本发明提供了一种面向宽带毫米波通信系统半动态子阵混合结构的设计方法。包括：提出依据信道统计信息对射频链路分配子阵的半动态子阵(PDS)结构，与现存的全动态子阵(FDS)结构相比，PDS结构可以大大降低5G基站密集部署开销；利用恒模约束对子阵设计问题进行简化，并提出基于交替最小化的子阵设计(AMD)算法进行子阵分配；提出基于块坐标下降的优化(HP)算法对宽带毫米波多输入多输出(MIMO)系统的混合预编码矩阵进行有效设计以最大化系统频效。本发明面向宽带毫米波MIMO系统，在FDS结构基础上，提出硬件成本更小的PDS结构，并针对PDS结构，提出了依据信道统计信息设计子阵结构的AMD算法和依据信道瞬时信息设计系统混合预编码矩阵的HP算法。
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公开(公告)号：CN111275651B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010115474.6
申请日：2020-02-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗神经网络的人脸有光去除方法，该方法包括：通过计算机图像学的方法合成人脸，建立虚拟人脸有光和人脸无光对应的虚拟人脸数据集，通过普通拍摄和利用偏振镜片拍摄获得真实人脸有光和人脸无光对应的真实人脸数据集；建立对抗神经网络，用数据集训练网络参数，获得有光去除的网络模型，将有光的人脸图像输入训练好的有光去除网络模型，得到该人脸的无光图像。本发明通过对抗神经网络能够实现更加自然、真实的人脸有光去除。
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公开(公告)号：CN110969106B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911163791.9
申请日：2019-11-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于表情、语音和眼动特征的多模态测谎方法，包括：获取表情、眼动特征、语音的数据并进行音视频分离、去噪等预处理，处理后分别送入表情情感识别模块、语音情感识别模块和眼动特征识别模块进行分析得到从表情、声音、眼部特征分别得到的情感特征，通过将三个模态的情感结合作为情感特征送入训练好的分类模型进行测谎，最终得到综合测谎结果。本发明通过多模态的情感分类能更加准确的实现测谎。
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公开(公告)号：CN111132230B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN201911363655.4
申请日：2019-12-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向数据采集的带宽分配和数据压缩联合优化方法，属于无线通信和移动边缘计算领域。该方法包括以下步骤：步骤一：建立系统模型：考虑具有K个单天线移动设备的多用户MEC系统；步骤二：建立数据压缩模型，数据压缩可在移动设备本地和MEC服务器进行；步骤三：建立数据传输模型，采用FDMA多址方式；步骤四：基于上述条件建立满足时延和MEC服务器总压缩能力约束情况下基于最小能耗的传输带宽和数据压缩联合优化问题，并将该联合优化问题分解为两个子问题；步骤五：通过迭代优化算法获得使MEC系统总能耗最低的传输带宽和数据压缩分配结果。本发明具有在保证时延限制的前提下，能有效降低系统总能耗的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110519189B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN201910822199.9
申请日：2019-08-30
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04B17/391
Abstract: 本发明提供了一种高速移动场景下基于压缩感知的毫米波信道估计方法。包括：步骤1：分析高速移动场景下的下行链路通信，考虑多普勒频移的影响，基于毫米波通信的低秩特性以及空间相关特性，进行信道建模，写成矩阵的形式；步骤2：对步骤1中所述的信道矩阵进行量化处理后，此时信道矩阵会呈现出稀疏特性，设计感知矩阵以及测量矩阵；步骤3：对步骤2中呈现出稀疏特性的信道矩阵进行向量化处理，基于压缩感知算法以及步骤2中所述的感知矩阵与测量矩阵对向量化处理后的信道模型进行重构，计算归一化均方误差。本发明降低计算成本，提升了性能。
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公开(公告)号：CN114553156A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210186785.0
申请日：2022-02-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种前馈和反馈交叉耦合结构的快速稳定高带宽放大器，包括三个限幅放大器、一个加法器、两个反馈回路和一个前馈回路构成。三个限幅放大器和一个加法器构成主放大器的高速主通道；两个反馈回路采用交叉有源负反馈技术，能够有效地拓展主放大器的带宽，避免使用无源电感，降低了芯片的面积和成本；前馈回路中，电阻R1和R2的阻值相等，通过交叉跨接在放大器Gm1和Gm2两侧的电容快速提取主通道高速信号的直流值，转递给加法器并消除主通道信号的DC失调。该主放大器在保证增益和带宽下，既能快速消除由输入端输入的DC失调，又能改善由工艺、温度所导致MOS管差分对、电阻等不匹配问题。
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公开(公告)号：CN112218378A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010847811.0
申请日：2020-08-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种不完美信道状态信息衰落信道中的无线资源分配方法，包括：(1)考虑信道估计误差的影响，利用椭球近似的方法，信道状态信息的估计误差可以被建模成一个不确定集合；(2)利用加权求和的方法建立联合优化问题；(3)基于在线学习的方法，针对信道估计误差边界确定和不确定的两种情况分别提出时延敏感数据调度的方法。本专利提出的基于在线学习的调度算法可以解决信道状态信息估计误差的问题，并提高系统在能效、传输时延以及丢包率方面的性能。
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公开(公告)号：CN111275651A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010115474.6
申请日：2020-02-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗神经网络的人脸有光去除方法，该方法包括：通过计算机图像学的方法合成人脸，建立虚拟人脸有光和人脸无光对应的虚拟人脸数据集，通过普通拍摄和利用偏振镜片拍摄获得真实人脸有光和人脸无光对应的真实人脸数据集；建立对抗神经网络，用数据集训练网络参数，获得有光去除的网络模型，将有光的人脸图像输入训练好的有光去除网络模型，得到该人脸的无光图像。本发明通过对抗神经网络能够实现更加自然、真实的人脸有光去除。
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公开(公告)号：CN111132230A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911363655.4
申请日：2019-12-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向数据采集的带宽分配和数据压缩联合优化方法，属于无线通信和移动边缘计算领域。该方法包括以下步骤：步骤一：建立系统模型：考虑具有K个单天线移动设备的多用户MEC系统；步骤二：建立数据压缩模型，数据压缩可在移动设备本地和MEC服务器进行；步骤三：建立数据传输模型，采用FDMA多址方式；步骤四：基于上述条件建立满足时延和MEC服务器总压缩能力约束情况下基于最小能耗的传输带宽和数据压缩联合优化问题，并将该联合优化问题分解为两个子问题；步骤五：通过迭代优化算法获得使MEC系统总能耗最低的传输带宽和数据压缩分配结果。本发明具有在保证时延限制的前提下，能有效降低系统总能耗的优点。
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