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公开(公告)号:CN107463095A
公开(公告)日:2017-12-12
申请号:CN201710593940.X
申请日:2017-07-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种具有时变采样周期的输出反馈控制器设计方法,包括步骤:设网络控制系统的时延为定常值且小于一个采样周期,及时变采样周期有界,丢包满足Bernoulli随机序列和概率已知;将原线性时不变网络控制系统离散化,转化得到含有不确定项的离散时变系统;求解获得矩阵的最大奇异值以及共轭转置矩阵,以获得离散时变系统中的参数;根据控制器接收到的状态变量及离散时变系统中已获得参数,建立动态输出反馈控制器;将建立的线性矩阵不等式结合李雅普诺夫稳定性原理,求解反馈控制器中的矩阵以确定获得动态输出反馈控制器。本发明考虑了网络控制系统采样周期不稳定的情况,具有设计思路清晰、稳定性高、操作简单特点,可应用于工程实践当中。
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公开(公告)号:CN110458118B
公开(公告)日:2022-08-12
申请号:CN201910752275.3
申请日:2019-08-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06K9/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于信道状态信息的简单手语识别方法,采集的简单手语的CSI信号,获得CSI信号样本;将采集到的CSI信号进行预处理;从预处理后的信号中获取手语的关键信息;由上述步骤提取设定种类的简单手语的关键信息,作为模板样本;提取待识别的简单手语的关键信息,作为待识别样本;利用DTW算法,计算待识别样本与模板样本的累加距离,将最小累加距离对应的模板样本的手语类型作为待识别样本的手语类型;该种基于信道状态信息的简单手语识别方法,采用CSI信号作为不同手语动作的判定依据,由于对于不同的手语动作,CSI信号有明显差异,能够有效提高手语识别的精准度,具有较好的简便性、适应性、功能性、鲁棒性。
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公开(公告)号:CN112537346A
公开(公告)日:2021-03-23
申请号:CN202011473278.2
申请日:2020-12-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种防撞最优车距的控制方法,具体包括如下步骤:步骤100:确定期望列车时间间隔;步骤200:根据期望列车时间间隔及当前车速计算出当前参考车距;步骤300:将当前参考车距及当前车速代入到控制器方程中计算出加速度变化率;步骤400:根据加速度变化率调节列车的加速度。根据上述技术方案的防撞最优车距的控制方法,可以根据列车的速度动态地调节列车间的距离,保证安全的同时最大化地利用轨道,保证列车到站的间隔时间为定值,提高乘客的乘坐体验。
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公开(公告)号:CN112363535A
公开(公告)日:2021-02-12
申请号:CN202011319436.9
申请日:2020-11-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种领导‑跟随型多飞行器的分布式协同控制方法,对于具有领导者飞行器的多飞行器系统进行基于动态触发机制的系统控制,首先构建具有领导飞行器的多飞行器系统连接图,并以有向图表示,基于领导者与跟随者之间,跟随者飞行器之间的通信关系建立控制矩阵,将领导者和跟随者的动态模型的状态信息堆叠表示,得出用于控制飞行姿态的动态模型,为每个跟随者设计本地基于触发机制的分布式协同控制器,对本地飞行器的飞行状态进行协同控制,使系统中跟随者的飞行状态与领导者一致。在减少智能体间通信的情况下保证多飞行器系统的稳定性和协同性,降低频繁通信给系统带来的负担,节约通信资源。
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公开(公告)号:CN111597991A
公开(公告)日:2020-08-28
申请号:CN202010412872.4
申请日:2020-05-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于信道状态信息和BiLSTM-Attention的康复检测方法,其实现步骤包括:在室内环境中采集康复动作的CSI数据,提取幅度信息;对CSI数据进行低通滤波、归一化、主成分分析等预处理步骤;对预处理后的信号进行切分,检测动作的起始和终止点,并将切分的数据段划分为训练集和测试集;通过将训练集输入基于BiLSTM-Attention的深度神经网络进行动作识别模型训练,得到康复动作识别模型,采用该模型可以对采集到的CSI测试集数据进行分类,达到康复动作识别、对康复程度打分的目的。本发明采用基于BiLSTM-Attention的深度神经网络自动学习并选择特征,实现对三种不同动作的十个康复程度的识别。
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公开(公告)号:CN108718459A
公开(公告)日:2018-10-30
申请号:CN201810493606.1
申请日:2018-05-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于无人机的无线传感网数据收集方法,包括数据价值估计、关键节点选取、及无人机对关键节点的访问,然后选取关键节点所在位置规划访问路径,直至完成无人机飞行,数据收集完成。本发明与现有技术相比较,本发明利用无人机访问传感器节点,选取关键节点代替网络中所有节点与无人机通信完成数据收集的方法,减少传感器节点的传输能耗,使网络能够在保证汇聚节点的数据恢复精度的前提下,消耗尽可能少的能量,提高能效,具有很高的实用价值。
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公开(公告)号:CN108093455A
公开(公告)日:2018-05-29
申请号:CN201711152579.3
申请日:2017-11-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空相关性的高能效无线传感网数据传输方法,主要解决无线传感网中数据收集的高能耗问题。具体为联合双重预测和混合压缩感知技术来提高能效,在簇内传输的过程中,利用双重预测技术减少数据的时间冗余,在簇间传输的过程中,利用混合压缩感知降低数据的时间冗余信息,进一步降低能耗。同时设计了一种自适应的预测阈值选取方法在降低能耗的同时保证数据的精确度,提高了实用性。
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