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公开(公告)号：CN118368724B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202410792907.X
申请日：2024-06-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W72/0453 , H04W72/044 , H04W72/23 , H04W72/543 , H04B7/04
Abstract: 本发明公开了一种基于QoS约束的IRS‑MU‑OAM‑OFDMA下行资源优化方法及系统，优化方法包括：建立IRS‑MU‑OAM‑OFDMA通信系统模型；建立基于QoS约束的IRS‑MU‑OAM‑OFDMA通信系统模型的下行资源优化模型；在所述下行资源优化模型下，对子表面分配因子、子载波分配因子、用户功率分配系数、模式功率分配系数、反射相位分别进行优化；根据优化后的子表面分配因子、子载波分配因子、用户功率分配系数、模式功率分配系数、反射相位分配通信资源。克服了传统OAM系统只能适用于视距信道的缺点。在保障系统各用户QoS需求的前提下实现了系统容量的最大化，并且有比传统方法更低的误码率。
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公开(公告)号：CN118313624B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202410567183.9
申请日：2024-05-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F17/18
Abstract: 本发明属于无人机充电调度技术领域，具体公开了一种无人机并行合作充电调度方法、装置和充电网络，所述方法包括：S1定义充电站集合、无人机集合以及目标位置集合；S2定义并行合作充电调度定价模型；S3形式化无人机并行合作充电调度问题；S4调用具有成本优化效益的无人机并行合作充电调度算法，得到无人机的充电分配方案，本发明提供了一种无人机并行合作充电调度方法、装置和充电网络，可以在满足更多无人机充电需求的前提下，确定无人机的并行合作充电调度方案，最小化总成本，为商业化无人机充电系统设计提供技术支持。
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公开(公告)号：CN118586629B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410652405.7
申请日：2024-05-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种最大返岗时间最小化无线充电调度方法、系统、电子设备及存储介质，涉及无线充电技术领域。所述方法包括：根据移动可充电设备的不同出发时间、移动时间和充电时间确定移动可充电设备的返岗时间，构建移动可充电设备的最大返岗时间优化模型；根据移动可充电设备出发时间的非递增顺序，确定移动可充电设备的充电位分配方案；根据所述充电分配方案，按移动可充电设备的到达时间确定每个移动可充电设备的充电顺序以优化最大返岗时间。本方法优化了异构移动可充电设备充电时间，在满足所有设备的充电需求前提下，确定所有设备的充电位和充电顺序，实现移动可充电设备的最大返岗时间最小化。
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公开(公告)号：CN118471133B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410919718.4
申请日：2024-07-10
Applicant: 南京邮电大学 , 湖州深芯智能科技有限公司
IPC: G09G3/32 , H05B45/325
Abstract: 本发明公开一种Micro‑LED显示阵列的十位高精确度PWM驱动电路，属于LED驱动技术领域；包括：LDO低压差线性稳压器模块：用于提供1.8V和3.3V电源电压；自偏置电流源模块：为电流选择器模块提供参考电流；数据存储器模块：用于存储输入的像素灰度值数据；十位数据处理器模块：将像素点的十位灰度值分解为电流控制的两位灰度值与PWM控制的八位灰度值；八位时间按权PWM控制器模块：将八位PWM信号按照二进制权重输出到Micro‑LED矩阵；电流选择器模块：根据控制信号选择大小不同的电流，给对应的2T1C驱动电路供电；2T1C驱动电路：用于Micro‑LED像素点的显示控制。
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公开(公告)号：CN118887508A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411366559.6
申请日：2024-09-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于RPCANet的红外与可见光图像融合方法，包括以下步骤：构建包含红外图像与可见光图像的数据集，并进行图像配准预处理；构建RPCANet模型对红外图像与可见光图像进行分解，其中RPCANet模型包括背景估计模块、目标提取模块和图像重构模块，分解后得到红外图像和可见光图像的低秩部分和稀疏部分；低秩部分和稀疏部分分别进行融合，并图像重构得到最终融合图像。本发明弥补了传统红外与可见光图像融合方法中出现红外目标不够突出以及边缘模糊等问题，评价指标相较于传统融合方法得到了提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118413259B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410850864.6
申请日：2024-06-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/04 , H04W16/28 , H04W16/22 , H04W72/044
Abstract: 本发明提供一种STAR‑RIS辅助的NOMA通信方法及系统，提出了一种面向用户加权和速率优化的资源分配模型，旨在通过一种基于分式规划和逐次凸逼近的交替优化算法，最大化系统的加权和速率。由于原始非凸优化问题的复杂性和各种优化变量之间的耦合，将原问题解耦为三个子问题求解，即功率分配、主动波束形成和被动波束形成优化问题。在功率分配优化问题中，通过引入松弛变量和一阶泰勒近似，将非凸目标函数转化为凸函数，进而求解近似最优功率分配。在随后的波束成形优化中，FP方法被应用于WSR问题的变换，并将拉格朗日乘子法和SCA相结合，以交替优化主动及被动波束形成，从而有效地解决了优化问题。
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公开(公告)号：CN118471133A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410919718.4
申请日：2024-07-10
Applicant: 南京邮电大学 , 湖州深芯智能科技有限公司
IPC: G09G3/32 , H05B45/325
Abstract: 本发明公开一种Micro‑LED显示阵列的十位高精确度PWM驱动电路，属于LED驱动技术领域；包括：LDO低压差线性稳压器模块：用于提供1.8V和3.3V电源电压；自偏置电流源模块：为电流选择器模块提供参考电流；数据存储器模块：用于存储输入的像素灰度值数据；十位数据处理器模块：将像素点的十位灰度值分解为电流控制的两位灰度值与PWM控制的八位灰度值；八位时间按权PWM控制器模块：将八位PWM信号按照二进制权重输出到Micro‑LED矩阵；电流选择器模块：根据控制信号选择大小不同的电流，给对应的2T1C驱动电路供电；2T1C驱动电路：用于Micro‑LED像素点的显示控制。
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公开(公告)号：CN118413259A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410850864.6
申请日：2024-06-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/04 , H04W16/28 , H04W16/22 , H04W72/044
Abstract: 本发明提供一种STAR‑RIS辅助的NOMA通信方法及系统，提出了一种面向用户加权和速率优化的资源分配模型，旨在通过一种基于分式规划和逐次凸逼近的交替优化算法，最大化系统的加权和速率。由于原始非凸优化问题的复杂性和各种优化变量之间的耦合，将原问题解耦为三个子问题求解，即功率分配、主动波束形成和被动波束形成优化问题。在功率分配优化问题中，通过引入松弛变量和一阶泰勒近似，将非凸目标函数转化为凸函数，进而求解近似最优功率分配。在随后的波束成形优化中，FP方法被应用于WSR问题的变换，并将拉格朗日乘子法和SCA相结合，以交替优化主动及被动波束形成，从而有效地解决了优化问题。
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公开(公告)号：CN117788476B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410212085.3
申请日：2024-02-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生技术的工件缺陷检测方法、装置，包括：计算模板点云和标准场景点云的特征描述子；根据模板点云和标准场景点云的特征描述子进行模板匹配，得到多个感兴趣区域，生成感兴趣区域集合；根据感兴趣区域集合计算每个感兴趣区域对应的外包盒；根据外包盒对实际场景点云进行过滤，得到待检测工件对应的目标点云；根据待检测工件对应的目标点云，得到待检测工件的缺陷检测结果。本发明能够在工件缺陷检测过程中快速、批量的过滤出工件对应的多实例目标点云数据，提高工件缺陷检测的效率和精度。
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公开(公告)号：CN117788476A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410212085.3
申请日：2024-02-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生技术的工件缺陷检测方法、装置，包括：计算模板点云和标准场景点云的特征描述子；根据模板点云和标准场景点云的特征描述子进行模板匹配，得到多个感兴趣区域，生成感兴趣区域集合；根据感兴趣区域集合计算每个感兴趣区域对应的外包盒；根据外包盒对实际场景点云进行过滤，得到待检测工件对应的目标点云；根据待检测工件对应的目标点云，得到待检测工件的缺陷检测结果。本发明能够在工件缺陷检测过程中快速、批量的过滤出工件对应的多实例目标点云数据，提高工件缺陷检测的效率和精度。
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