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公开(公告)号：CN119274202A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411192526.4
申请日：2024-08-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/05 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06N3/086
Abstract: 本发明公开了基于粒子群和改进YOLOv6的复杂环境下鱼群识别与分类方法，该方法首先在图像获取层面运用多尺度的Retinex算法对获取的模糊光图像进行图像增强处理；接着在图像识别层面运用改进的BC‑YOLOv6算法，将YOLOv6的Backbone与双向结构的Transformer层的BiFormer相结合，同时在其架构中引入坐标注意力机制模块，提高对小目标的识别率，改进非极大值抑制，设计相关函数；最后在图像分类层面运通过定义了特征矩阵并改进了粒子群算法，获取选择后的特征矩阵实现了对图像的分类。仿真结果显示，本发明可以有效地减少人力和算力成本，显著的提高对图像的增强处理，进一步提高遮挡条件下的水底鱼群图像识别分类的监测率与正确率、特征表达能力与图像分类性能。
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公开(公告)号：CN118155251A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410317484.6
申请日：2024-03-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/14 , G06N20/20 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06T5/40 , G06T3/4053 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06N3/08 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于语义通信式联邦学习的掌静脉识别方法，其借助联邦学习(Federal learning，FL)实现高安全性、高可靠性的掌静脉生物特征识别。通过将语义通信应用于基于fedavg的联邦学习的联合算法，优化了通信负载，保证了即使在带宽受限的网络环境下，各端设备也能高效地参与到全局模型的学习和优化过程。此外，本发明采用先进的图像处理技术，提出基于纹理和卷积神经网络(CNN)方法融合的高效深度学习算法，结合联邦学习技术，有效解决了掌静脉识别有效性与安全性的平衡问题。仿真结果表明，与其他方法相比，所提出的方法在保证用户数据安全性的前提下，可以极大提高各客户端用户掌静脉识别性能，同时拥有良好的收敛效果。
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公开(公告)号：CN117914377A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410067535.4
申请日：2024-01-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非规则智能反射面的加权和安全速率最大化方法，所述方法包括智能反射面不规则相移矩阵选取、利用交替优化策略优化相移矩阵以及波束形成向量。该方法基于禁忌搜索算法对初始化的不规则智能反射面进行外部优化，内部优化采用交替优化算法对波束成形向量和相移矩阵的反射系数进行优化，二者结合进行迭代优化，最终得出加权和安全速率最优解。通过与传统规则智能反射面的比较，基于不规则智能反射面的通信系统拥有更低的能耗和更高的安全速率。
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公开(公告)号：CN117215333A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311380870.1
申请日：2023-10-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种用于小型固定翼无人机的混合聚集控制计算方法，属于无人机分布式控制领域，所述计算方法包括采用矢量场制导（VFG）、增强的Cucker‑Smale模型（ACS）和势场模型（PF）三种类型的控制协议综合合成单个控制输入并进行权重优化，矢量场制导用以生成实现路径或跟踪轨迹并避开新发现的障碍物或禁飞区的航向引导，从而引导无人机沿着所需的路径或在给定的目标点上运动；ACS模型用以实现无人机的基本群集行为，保证无人机间存在一定间距；势场模型用以在相邻主体之间产生排斥力，从而进一步提高避碰能力，进而合成控制输入并进行权重优化，本发明能够解决不同控制协议之间的冲突问题，控制无人机集群协同作业，适用于军事、智慧城市等各个领域。
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公开(公告)号：CN116939320A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310687966.6
申请日：2023-06-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N21/80 , H04N21/233 , H04N21/234 , H04N21/2343 , H04N21/2383 , H04N21/439 , H04N21/44 , H04N21/4402 , H04N21/438 , G06F18/25 , G06N3/048 , G06N3/0475 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种生成式多模态互利增强视频语义通信方法，称为MME‑SC。该方法建立在条件生成对抗网络(CGAN)的基础上，旨在使用文本作为主要传输载体，利用不同模态之间的互利增强来实现目标语义信息的精准提取，从而完成视频传输任务。在多模态互利增强网络的帮助下，我们从视频的关键帧图像和音频中提取语义信息，并进行差值处理，以确保提取的文本以更少的比特传达准确的语义信息，从而提高系统的容量。此外，本发明设计了一个多帧语义检测模块，以督促视频生成过程中的语义过渡。仿真结果表明，本发明出的框架在复杂噪声环境中对视频的传输具有较高的鲁棒性，特别是在低信噪比条件下，显著提高了视频通信中语义传输的准确性和符号传输速率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116938367A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310803629.9
申请日：2023-07-03
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382 , H04W12/122
Abstract: 本发明公开了一种智能反射面增强的抗模仿攻击协作频谱感知系统和方法，通过部署一个相移可调的IRS来增强协作频谱感知节点的感知信号并抑制模仿攻击者发送的模仿信号。建立了以最大化检测概率为目标的公式化优化问题，在虚警概率约束下同时针对IRS元件相位与融合中心权重系数进行优化。提出了一种高效的交替优化求解算法，分别得出符合问题的最优解，采用半正定松弛以及Charnes‑Cooper变换处理非凸的目标与约束函数，并利用高斯随机化方法保证了秩一条件解。仿真结果表明，与其他方法相比，所提出的交替优化求解方法能够快速收敛，且IRS抗模仿攻击协作频谱感知系统能够有效提升频谱感知的检测精确度以及在模仿攻击下的安全性，实现了系统的性能提升。
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公开(公告)号：CN112883203A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110325682.3
申请日：2021-03-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/279 , G06F16/951
Abstract: 一种大规模知识图谱构建系统，领域文献通过文献格式转换模块将PDF格式转换为word格式，文献格式转换模块将文章分别传输到文献标题、作者及相关信息提取模块、摘要信息抽取模块和参考文献相关信息补全模块；文献标题、作者及相关信息提取模块从文章中提取出信息，并传输到文献标题、作者及相关信息标准化处理模块进行标准化处理；各模块获取的信息通过各项信息对应组合模块进行对应处理，处理后通过知识图谱生成和存储模块生成知识图谱。本发明采用自适应处理异构文本信息技术，利用不同判决条件自适应处理异构、不同专业领域的文章；并通过动态补全文章中不完整信息技术，基于参考文献标题信息并结合网上信息动态补全文章参考文献信息的不足之处。
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公开(公告)号：CN112468087A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202110107247.3
申请日：2021-01-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于脉宽调节的32.768 kHz晶体振荡器，利用脉冲检测电路和脉冲产生电路，产生窄脉冲信号从而控制自充电电路的工作。在维持晶体正常振荡的情况下，通过脉冲检测电路检测晶体振荡器输出幅度的变化，进而通过改变脉冲宽度调节注入的时间，从而降低整个电路的功耗。
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公开(公告)号：CN109688596A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811491714.1
申请日：2018-12-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W24/02
CPC classification number: H04W24/02
Abstract: 本发明公开了一种基于非正交多址接入(NOMA)的移动边缘计算系统构建方法，在该系统中多个移动用户以资源块共享的方式同时将各自的部分计算任务经由无线链路发送给附近的基站，基站利用自身配备的移动边缘计算服务器对所接收到的信息进行快速处理，从而对移动用户的计算任务执行起到积极的辅助作用。本发明的优点是既保证了移动用户端对时延容忍度低且复杂度高的计算任务的快速执行，又显著提高了整个系统的资源利用效率，使得未来网络低功耗下的高质量用户体验成为可能。此外，本发明通过一类基于概率分析的中断事件来衡量系统的通信性能以及评估发送功率和卸载任务量对系统性能的影响，从而能够有效地保证系统稳定性。
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公开(公告)号：CN109640320A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811491498.0
申请日：2018-12-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合NOMA移动边缘计算系统的计算任务安全卸载方法，在恶意窃听者存在的情况下，通过一个配备移动边缘计算服务器的地面基站为两个用户提供安全卸载和计算服务。在该系统中，对时延要求严格的用户采用NOMA方式将计算任务卸载到基站，而对时延要求相对宽松的用户则以混合NOMA方式进行卸载，地面基站再通过移动边缘计算服务器来执行相应的计算任务，同时利用物理层安全技术来保护用户计算卸载免受窃听。通过安全中断概率用来衡量系统的保密性能，可以。本发明在保证了用户计算任务快速处理的同时，又提高了系统的频谱及能量利用率，降低了任务卸载过程中被恶意窃听的风险，使得系统整体的服务质量得到有效提升。
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