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公开(公告)号：CN112487703B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202011238167.3
申请日：2020-11-09
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯在未知噪声场的欠定宽带信号DOA估计方法，首先引入互质阵列，互质阵列采用最小稀疏标尺重构空间协方差矩阵，采用非均匀采样方法；将协方差矩阵向量化，利用克罗内克积从互质阵列得到虚拟流形矩阵；其次，对向量化协方差矩阵进行预处理，初步抑制采集信号中的未知噪声信号，削弱噪声对目标信号定位的干扰；最后，引入稀疏贝叶斯算法，应用于稀疏信号恢复的模型中，通过贝叶斯规则得到后验概率，对所有超参数进行估计，更新出目标信号的真实波达角估计。本发明可以解决非凸优化问题，并利用定点更新自动确定稀疏性，在采集少量样本的情况下，尤其在低信噪比的情况下，有更好的处理效果。
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公开(公告)号：CN113517403B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202110549395.0
申请日：2021-07-26
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开了一种新型的有机PN异质结液相的生长方法，具体包括：衬底清洗、P3HT薄膜的制备、构建金属线隙生长空腔、PDIF‑CN2生长溶液的配制和注入、薄膜自行生长和冷却揭板、薄膜的形貌表征来验证异质结构和构建晶体管器件和基本的电学测试。本发明利用添加剂辅助的金属线隙”工艺两步法构建PN异质结：先在衬底上先制备P3HT薄膜作为P型通道，然后在其边缘利用“金属线隙”工艺来堆垛N型通道PDIF‑CN2薄膜，从而实现P3HT/PDIF‑CN2异质结。在异质结的边缘AFM显示在底层的薄膜表现出极大的表面粗糙度，而在顶层薄膜表现出了原子级的平整度和分子台阶，从而获得高质量的异质结薄膜。基于制备的异质结薄膜构建了场效应晶体管器件，转移曲线表现出了典型的V型特征。
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公开(公告)号：CN112418014B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202011238990.4
申请日：2020-11-09
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: H04L27/00 , G06F18/24 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换和卷积长短期记忆神经网络的调制信号识别方法，首先通过无线通信系统预先获取无线连续时间信号，构成数据集；其次，通过选取合理的阈值将含噪信号滤除，然后将处理后获得的小波系数利用逆小波变换进行重构，恢复出有效的信号；最后，发挥卷积神经网络对信号特征的提取能力，结合长短时记忆网络的记忆性，充分学习全局特征，进而对具有时序性的信号样本有效地分类。本发明用小波去噪预处理技术抑制输入信号的高频噪声，构建卷积长短期记忆神经网络，充分学习全局特征，进而对具有时序性的信号样本更加有效地分类；提高复杂环境下识别准确率，是一种适用于真实信道环境下的调制识别方法。
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公开(公告)号：CN111861926B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202010722071.8
申请日：2020-07-24
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于空域组增强机制与长短时记忆网络的图像去雨方法，首先使用膨胀卷积模块提取多尺度的特征信息，并采用空域组增强模块检测条纹信息，然后引入长短时记忆神经网络传播不同阶段深度特征的依赖性关系，最后利用残差密集块提取丰富的局部特征信息来进一步地提升复原图像的质量。本发明方法在图像去雨上有更优的视觉效果，更好地保持了图像的原有信息，进一步解决了在处理含密集雨条纹图像中出现的雨条纹残留，避免图像出现模糊现象，而且该方法在定量指标上超过了目前先进的对比方法。
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公开(公告)号：CN113594275A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110794990.0
申请日：2021-07-14
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: H01L31/0312 , H01L31/0352 , H01L31/107 , H01L31/18
Abstract: 本发明公开了一种新型双台面碳化硅SACM单光子探测器及其制备方法，该单光子探测器制备于n型SiC衬底上，采用n+/n‑/n/n‑/p结构或p+/p‑/p/p‑/n结构；所述单光子探测器从顶部至雪崩层的上表面刻蚀有小角度倾斜台面，小角度倾斜台面的底角小于10°，且小角度倾斜台面采用半台面结构；所述小角度倾斜台面的下台面至底部接触层刻蚀有垂直台面，形成深槽隔离；所述垂直台面的直径大于小角度倾斜台面下台面的直径。本发明能够提高器件填充因子和芯片利用率，优化SiC SACMAPD的有效光敏区域；通过垂直台面刻蚀实现相邻器件之间的电学隔离和光学隔离。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112418014A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011238990.4
申请日：2020-11-09
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换和卷积长短期记忆神经网络的调制信号识别方法，首先通过无线通信系统预先获取无线连续时间信号，构成数据集；其次，通过选取合理的阈值将含噪信号滤除，然后将处理后获得的小波系数利用逆小波变换进行重构，恢复出有效的信号；最后，发挥卷积神经网络对信号特征的提取能力，结合长短时记忆网络的记忆性，充分学习全局特征，进而对具有时序性的信号样本有效地分类。本发明用小波去噪预处理技术抑制输入信号的高频噪声，构建卷积长短期记忆神经网络，充分学习全局特征，进而对具有时序性的信号样本更加有效地分类；提高复杂环境下识别准确率，是一种适用于真实信道环境下的调制识别方法。
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公开(公告)号：CN111861925A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010721312.7
申请日：2020-07-24
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明提出了一种基于注意力机制与门控循环单元的图像去雨方法，首先，构建基于注意力机制与门控循环单元的图像去雨网络架构，包含6个模块，前五个模块每个模块中都包含门控循环单元、空间注意力模块和激活函数；模块1作为编码器，模块2到模块5中分别使用扩张因子为1、2、4和8的膨胀卷积，对应的接受域大小分别为5×5，9×9，17×17，33×33；模块6包含卷积层、通道注意力模块和激活函数，模块6后连接一个1×1的卷积层，作为解码器生成残差映射；然后，选择MSE和SSIM作为损失函数；最后对构建的网络架构进行训练。本发明地解决了在处理含密集雨条纹图像中出现的雨条纹残留和细节模糊的问题，在去除图像中雨线的同时保留了图像的细节部分，使得图像清晰度大幅提高。
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公开(公告)号：CN112241724B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202011186593.7
申请日：2020-10-30
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开一种基于双路卷积长短期神经网络的自动识别方法及系统，利用将无线电信号的同向分量和正交分量转换成幅度分量和相位分量；构造双路神经网络，将简单的同向正交分量送入到卷积神经网络，同时，将转换的幅度相位分量送入到长短期神经网络进行识别；然后，将两路神经网络提取的时空特征进行信息融合，连接成一个新的特征矩阵；训练神经网络，使用softmax分类器完成信号识别分类。本发明基于双路卷积长短期神经网络，可以同时提取信号的时间和空间特征，并且为不同的特征选择适合的神经网络，充分利用神经网络提取特征的能力，学习更好的性能，提高分类的准确率。
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公开(公告)号：CN113554565B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202110848397.X
申请日：2021-07-27
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明名公开了一种基于郎伯比尔定律的水下图像增强办法，首先，分析水下图像成像过程，通过朗伯比尔定律增强水下图像，构建水下图像增强模型；其次，使用景物信息丰富的自然图像的统计均值和方差来校正水下图像的均值和方差；然后，构建与水下图像的均值和方差相关联的线性模型，用于定位包含更多无法改善的细节的图像区域；最后，利用定位信息加入非线性自适应权重函数，改善水下图像细节并防止其余细节失真。本发明对水下图像产生更好的结构还原，更自然的色彩校正和更少的时间消耗。
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公开(公告)号：CN113554565A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110848397.X
申请日：2021-07-27
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明名公开了一种基于郎伯比尔定律的水下图像增强办法，首先，分析水下图像成像过程，通过朗伯比尔定律增强水下图像，构建水下图像增强模型；其次，使用景物信息丰富的自然图像的统计均值和方差来校正水下图像的均值和方差；然后，构建与水下图像的均值和方差相关联的线性模型，用于定位包含更多无法改善的细节的图像区域；最后，利用定位信息加入非线性自适应权重函数，改善水下图像细节并防止其余细节失真。本发明对水下图像产生更好的结构还原，更自然的色彩校正和更少的时间消耗。
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