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公开(公告)号：CN102186096A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110131017.7
申请日：2011-05-20
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明名称为：普通电视机的3D立体显示机顶盒。属于新型显示技术领域。为解决在普通电视机(相对于3D立体显示电视机)上不能观看3D电视的难题，降低观看3D电视的成本，本发明提出了一种能实现快门式3D显示的机顶盒的实现方案。该机顶盒配合3D眼镜，能实现普通电视机上的3D放映。本发明所提出的技术方案包括两个部分：1、设计了位于数字机顶盒内部的3D视频信号转换系统，主要包括信号分析器、视频和音频解码器、3D显示编码器、红外开关信号发生器和红外开关信号校准器；2、设计了位于快门式3D显示眼镜上的红外信号开关控制系统，主要包括红外开关信号接收器和3D显示眼镜开关控制器。
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公开(公告)号：CN101977070A
公开(公告)日：2011-02-16
申请号：CN201010510488.4
申请日：2010-10-18
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种短波协同探测系统，该系统包括中央控制器和一组短波探测子阵列，各短波探测子阵列与中央控制器通过光纤或以太网相连，短波探测子阵列探测短波信号，将数据传输给中央控制器进行数据处理。本发明短波协同探测系统能够简单、方便、较准确地定位短波发射装置。
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公开(公告)号：CN119959903A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510042742.9
申请日：2025-01-10
Applicant: 南京大学
IPC: G01S7/41 , G01S7/35 , G01S7/292 , G01S7/295 , G06F18/21 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及雷达信号处理与目标检测技术领域，具体为一种基于时频特征增强和虚警率控制的海面目标检测方法，包括：采用完全自适应噪声集合经验模态分解算法对雷达回波信号进行多尺度分解，提取本征模态分量实现信号重构，从而突出目标特征；对重构后的信号以及经过滑动平均滤波处理的原始信号执行短时傅里叶变换，将时频图谱映射为RGB图像，以增强时频特征的表征能力；设计了一种具备虚警率控制机制的卷积神经网络，以融合后的时频图像作为输入，实现精确的目标检测与分类识别；有效分离了目标信号与海杂波干扰，显著提升了目标特征的可辨识性，能够动态调节识别阈值。
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公开(公告)号：CN118276018A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410324655.8
申请日：2024-03-21
Applicant: 南京大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种针对雷达信号实时分选增簇问题的动态簇合并解决方法，属于雷达信号处理领域，包括如下步骤：(1)雷达信号实时分选生成聚类簇，筛选当前已分选的聚类簇中的样本量达到给定阈值的簇；(2)对筛选的簇进行核密度估计计算其每个簇各维度特征的概率密度函数；(3)结合Wasserstein距离和Hausdorff距离计算两两簇间各特征概率密度函数的相似性系数，并利用双曲正切函数进行映射并对超过阈值的相似性系数求积得到两个簇的合并概率；(4)利用SDIF算法计算潜在待合并簇组中两个簇的脉冲重复间隔PRI，并通过匈牙利算法判断PRI是否一致，若一致则对合并概率进行补偿；(5)将补偿后的合并概率大于0.5的簇组标记为同一类别实现簇合并。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116068517A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211683371.5
申请日：2022-12-27
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于黎曼距离的矩阵CFAR海面目标检测方法，包括以下步骤，根据各个距离门接收到的回波计算协方差矩阵；根据黎曼距离的定义，计算参考距离门对应的协方差矩阵的黎曼均值矩阵；计算目标对应的协方差矩阵，得到目标协方差矩阵和黎曼均值的黎曼距离；确定检测门限；将目标协方差矩阵和黎曼均值矩阵的黎曼距离与检测门限值进行比较，若目标黎曼距离大于检测门限值，则判定存在目标，反之，则判定为不存在目标，通过上述技术方案提供的基于黎曼距离的检测算法，实现了在现有海杂波背景下，使雷达目标检测更容易，同时提高了检测的准确率。
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公开(公告)号：CN115130386A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210796502.4
申请日：2022-07-06
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于嵌套多层感知机的数字超表面一对多快速设计方法，包括在生成网络输入端输入期望的S参数，在输出端输出具有相应电磁特性的超表面设计，相比于传统超表面逆向设计方法，本方法具有计算量小、设计速度较快、对用户专业性要求低的优点，另外，本方法能够利用生成网络输入端输入不同的噪声向量，来找到具有同一S参数的不同超表面结构，实现了一对多的逆向设计，并在此基础上很容易对生成的多个符合要求的超表面进行二次筛选，从而间接提高了逆向设计的准确率。
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公开(公告)号：CN114970835A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210751714.0
申请日：2022-06-28
Applicant: 南京大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种结合深度神经网络和极点留数传递函数的编码超材料电磁响应参数化建模方法，通过构建深度神经网络学习传递函数的极点留数和编码超材料几何结构之间的映射关系，实现对电磁响应的快速精确预测。根据该方法所构建的参数化模型，对测试集中超材料表面几何结构预测的极点留数参数值，通过传递函数生成的电磁响应S参数值与超材料电磁响应全波仿真结果高度拟合，精确性和实时性显著优于其他方法。
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公开(公告)号：CN114936630A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210695660.0
申请日：2022-06-20
Applicant: 南京大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06F30/20 , G06F113/26
Abstract: 本发明公开了一种电磁超表面单元及超表面电磁响应快速预测方法，涉及电磁超材料设计领域，超表面电磁响应快速预测方法包括如下步骤：步骤一、获取电磁参数；步骤二、制作数据集：步骤三、预训练，构建网络模型：步骤四，对预训练后的实部网络和虚部网络进行剪枝操作。本发明在保证电磁超表面正向预测设计的精度和泛化性能的同时，解决了现有技术中神经网络训练模型所占内存空间过大、训练时间过长的问题。
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公开(公告)号：CN112929111A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110259255.X
申请日：2021-03-10
Applicant: 南京大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明涉及属于频谱感知技术领域，尤其是多用户电平的频谱感知装置和方法，多用户电平的频谱感知装置,包括依次连接的射频处理模块、数字处理模块和接口模块，除了检测信号存在情况，还能够识别信号电平等级，可以提高频谱感知的准确度，同时提供接口满足通信选频的需要。
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