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公开(公告)号：CN105550692A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201511017341.0
申请日：2015-12-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/46
CPC classification number: G06K9/4604 , G06K9/4652
Abstract: 本发明公开了一种基于标志物颜色及轮廓检测的无人机自动寻的着陆方法，以机载摄像机实时采集到的视频图像为对象，自动地较准确地检测目标在图像中的位置，进而计算出目标在图像中的坐标以及无人机和目标的相对距离。该方法以标志物图形的颜色特征和形状轮廓的形态特征作为判断依据，可以实时地对标志物图形进行检测，进而实时计算标志物的坐标，检测结果准确率高，对无人机自动寻地着陆具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN109325495B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201811118636.0
申请日：2018-09-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络建模的作为图像分割系统，该系统包括：图像采集模块；像素分类模块，用于通过人工在所述作物图像中以点选方式手动获得两类像素：作物像素和背景像素，即分别对应类别标签正样本和负样本，选取同等数量的所述正样本和负样本作为深度卷积神经网络的训练样本；颜色空间转换模块，用于将所述训练样本由RGB颜色空间转换为标准化的rgb和Lab颜色空间，并将样本的Lab颜色值按ICC规范将其转换为无符号8bit整数形式，形成所述训练样本的颜色特征；神经网络训练模块；模型测试模块。本发明具有较高的作物图像分割处理速度及分割的精确性，且能够较好的适应户外复杂多变的光照环境，可在作物生长观测中对作物进行有效分割提取。
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公开(公告)号：CN109257128B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201811294597.X
申请日：2018-11-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种基于傅里叶级数拟合去噪的频谱信号识别方法，该方法包括以下步骤：(1)将原信号频谱图中频谱功率值超过设定阈值的对应信号去除，并记录所述信号的基带部分对应的信号的序列值和所述信号对应的强度值；(2)将信号的基带部分对应的信号作为拟合点，对其进行七阶傅里叶级数拟合，得到拟合曲线；(3)利用每个所述信号的基带部分对应的信号点的序列值求得拟合曲线对应值，将原信号对应的信号强度值对应减去拟合曲线对应值，得到修正基线漂移之后的信号及其对应的频谱图；(4)采用能量检测法对修正基线漂移之后的信号进行信号识别，得到频谱信号使用情况表。可以准确的识别频谱的使用情况，识别精准性高并且计算复杂度较低。
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公开(公告)号：CN109450498A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811306380.6
申请日：2018-11-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/0408 , H04B7/185 , H04W72/08
Abstract: 本发明提出了一种高通量卫星通信系统跳波束方法，该方法根据业务需求对总波束进行均匀分簇，针对需求建立目标函数，监测相邻簇的边缘波束距离是否等于2R，且处于工作状态，若否则性能满足直接计算频谱效率，若是则采取干扰避免措施，然后计算频谱效率，使用KKT条件求解闭式解的时隙分配数，最后根据闭式解的值向下取整，对其优化，求得容量最优分配。本发明的优点是不仅能够满足容量的动态需求，提高频谱效率，还能避免同频率的干扰造成的性能下降。
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公开(公告)号：CN110045327B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201910240462.3
申请日：2019-03-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01S5/04
Abstract: 本发明揭示了一种基于多个同频复用波束的单星干扰源定位方法，该方法包括以下步骤：S1：建立天线增益模型图，建立关系；S2：建立k个波束的链路方程组，求解出；S3：在地固坐标系中建立卫星和干扰源的位置关系，通过地球和星历信息，并根据几何关系和向量关系，最终可以得到干扰源在地球上的位置；S4：假设存在功率误差，通过分析推导出误差大小，分别对k取不同值进行误差仿真，比较随着同频波束个数的增加对定位误差产生的影响。该方法可对不同数目的波束所引起的定位误差做出分析和仿真。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108990168B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201810802812.6
申请日：2018-07-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明通过研究分析现有的基于争用解决的分集时隙ALOHA多址接入协议（CRDSA），揭示了一种适用于低轨卫星物联网的改进型CRDSA协议，包括：分析CRDSA多址接入协议及其吞吐量；增加发送数据分组的次数以推导得出CRDSA++协议的吞吐量和丢包率的公式；对所述公式进行理论分析和仿真，做正确性验证；基于仿真，总结得出吞吐量和丢包率性能较好CRDSA++协议的发送副本数为3；在CRDSA3协议基础上，加入数据包发送概率。本发明针对低轨卫星物联网的工作特点提出改进的多址接入方法，推导出了副本数为r的CRDSA++协议的吞吐量及丢包率计算公式，通过理论分析和仿真便于做出最佳的副本数选择，解决了低轨卫星物联网大量终端接入的问题。
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公开(公告)号：CN109257128A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811294597.X
申请日：2018-11-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382
CPC classification number: H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种基于傅里叶级数拟合去噪的频谱信号识别方法，该方法包括以下步骤：(1)将原信号频谱图中频谱功率值超过设定阈值的对应信号去除，并记录所述信号的基带部分对应的信号的序列值和所述信号对应的强度值；(2)将信号的基带部分对应的信号作为拟合点，对其进行七阶傅里叶级数拟合，得到拟合曲线；(3)利用每个所述信号的基带部分对应的信号点的序列值求得拟合曲线对应值，将原信号对应的信号强度值对应减去拟合曲线对应值，得到修正基线漂移之后的信号及其对应的频谱图；(4)采用能量检测法对修正基线漂移之后的信号进行信号识别，得到频谱信号使用情况表。可以准确的识别频谱的使用情况，识别精准性高并且计算复杂度较低。
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公开(公告)号：CN108594434A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810365329.6
申请日：2018-04-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种智能眼镜，包括控制器、蓝牙通讯模块、陀螺仪加速度计、光感模块、测距模块、蜂鸣器和电源模块；陀螺仪加速度计与控制器相连，将采集到的数据发送给控制器，控制器处理后通过蓝牙通讯模块发送到移动终端，用户从移动终端读取记步数；光感模块与控制器相连，采集光强度信号并发送到控制器，控制器判断环境光舒适度，并通过蜂鸣器报警；测距模块与控制器相连，测量人眼视距，并发送给控制器，控制器判断是否在安全范围，并通过蜂鸣器报警。本发明是一款适用于视力保护和计步的智能眼镜。
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公开(公告)号：CN107687838A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710592803.4
申请日：2017-07-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01C9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于激光传感器系统的铁塔倾斜检测系统及方法，该系统分为激光发射端部分和激光接收端部分。激光发射端部分，通过单片机实现继电器的定时吸合或断开，实现激光器断续发射激光，向激光接收端传递光信号。激光接收端部分，当受光器接收到激光照射时，则微控制器会侦测到受光器中一组电路连通出现高电平，通过微控制器记录高电平的持续时间，将电信号翻译成相应的摩尔斯电码符号，并与接收端内预置的口令逐位比对。若出现符合的摩尔斯密码字段，则说明铁塔倾斜状态正常，并向远程监控中心，发送报告铁塔状态正常。否则，报告铁塔倾斜报警。该激光检测系统对铁塔倾斜状态的检测方法效率高，实现简单，精确度高，具有较好的使用价值。
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公开(公告)号：CN107221006A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710328960.4
申请日：2017-05-11
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06T7/73 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/168 , G06T2207/10004 , G06T2207/20061
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机成像平台的通信单管塔倾斜检测方法，通过无人机绕单管塔飞行一圈并从不同角度拍摄数张单管塔照片，以人工提取的单管塔的颜色特征作为分割依据，针对单管塔照片进行基于全局阈值的图像分割，进而进行膨胀处理得到单管塔的粗略区域。再检测原照片中单管塔的边缘，在检测结果经形态学去噪后，将去噪结果进行Hough直线检测，通过将检测到的直线与单管塔粗略区域相比对，最终得到单管塔轴线及其倾斜角度。当所有单管塔照片均按此流程处理后可得到每张照片对应的角度，以此判断单管塔的倾斜程度。本发明方法简单，精确度高，对无人机及数字图像处理技术的扩展应用具有重要的指导意义。
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