-
公开(公告)号：CN105577600B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201610150465.4
申请日：2016-03-16
Applicant: 东南大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种适用于MIMO‑OFDM WLAN系统的同步方法及系统，用于实现MIMO‑OFDM系统的精同步和载波频偏估计以及采样频偏估计，包括精同步模块和联合频偏估计模块。精同步模块利用惩罚因子和局部积分策略实现MIMO系统的精同步；联合频偏估计算法基于最大似然算法和信赖域反馈算法来实现载波频偏和采样频偏的联合估计。本发明适用于MIMO系统，可有效地抵抗伪多径效应，具有较小的同步误差和较小的频偏估计误差且具有较低的运算复杂度。
-
公开(公告)号：CN106941350A
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201710152828.2
申请日：2017-03-15
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于忆组器的异或门电路及设计制作方法，解决了现有的基于忆阻器的辅助逻辑MACIG门集合不完整的问题，本发明提供了一种新型的基于忆阻器的异或门的设计方法。本发明的异或门是基于MAGIC的或门基础上进行改进的。通过在或门电路的输出忆阻器两端并联一个忆阻器，改进后的门电路可以获得正确的异或门逻辑操作结果。异或门选用的电路元件少，只需要4个忆阻器。其激励电压序列简单，只需要一个稳定不变的外加激励源。而且，异或门的耗能低，只需要加入短时间的电压即可实现异或门的逻辑操作。此外，异或门的电路结构简单，尺寸小。
-
公开(公告)号：CN106680583A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611223964.8
申请日：2016-12-27
Applicant: 东南大学
IPC: G01R23/06
CPC classification number: G01R23/06
Abstract: 本发明公开了一种非平衡三相电力系统频率估计的方法，主要基于宽线性总体最小二乘自适应算法模型对非平衡三相电压系统频率进行估计，其中，宽线性模型充分利用了三项电压完整的二阶信息，增强了频率估计的鲁棒性。与传统的线性自适应估计相比，该方法更适用于非平衡系统并且给出了无偏的频率估计。同时，该模型对于三相电压振幅随时间的推移和高次谐波存在的变化也不敏感。本发明提供的方法更加稳定，计算复杂度低，收敛性能，鲁棒抗噪性能和稳态收敛精度均明显提高。
-
公开(公告)号：CN105868662A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610227715.X
申请日：2016-04-13
Applicant: 东南大学
IPC: G06K7/00
CPC classification number: G06K7/0095
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟仪器的RFID标签一致性测试系统，包括在PXIe模块化硬件平台上实现的主控器、中频收发器、上变频器、下变频器和天线，其中：主控器生成命令信号，并发送至中频收发器；中频收发器将命令信号编码调制后发送至上变频器；上变频器将接收的信号上变频为命令射频信号，并发送至天线；天线将命令射频信号发送至RFID标签，并接收返回的响应射频信号，发送至下变频器；下变频器将响应射频信号下变频为中频信号；中频收发器将中频信号转换为基带信号后，解调解码为响应数据，之后将响应基带信号和响应数据发送至主控器；主控器根据响应基带信号和响应数据进行射频、协议一致性测试。本发明高效实时且可扩展性高。
-
公开(公告)号：CN105847198A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610145766.8
申请日：2016-03-15
Applicant: 东南大学
CPC classification number: H04L25/03178 , H04L25/0212 , H04L25/022 , H04L2025/03624 , H04L2025/03636
Abstract: 本发明公开了一种适用于OFDM?WLAN射频测试系统的IQ不平衡估计与补偿方法，首先依据信道冲击响应的平滑特性利用WLAN信号的长训练序列得到IQ不平衡参数的粗估计，然后依据最小均方误差准则，使用符号中的导频信息进行迭代运算以获取更为精确的幅度与相位误差估计，并依据估计结果对信号进行IQ不平衡和信道的联合均衡。本发明提出的IQ不平衡估计与补偿方法适用于信道存在频率选择性的情况，并且相比较于传统的LMS算法，仅增加少量的运算即可获得逼近稳态解的初始值，极大的加快了算法的收敛速度，在符号数目较少的情况下也可以获得良好的估计与补偿效果，具有很强的实用性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119583011A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411645316.6
申请日：2024-11-18
Applicant: 东南大学
IPC: H04L1/00 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种基于宽线性最小均方误差的MIMO‑OCDM检测器的检测方法、系统，该方法包括基于通过离散菲涅尔变化，对接收天线接收到的信号进行解调，得到MIMO‑OCDM通信系统中的观测信号。构建WL‑MMSE检测器，利用该检测器对观测信号进行检测，得到相应的估计信号；利用LAS算法对估计信号进行处理，通过逐次符号翻转和似然函数优化，在估计信号的邻域内搜索最优解，完成检测。本发明实现了较高的信噪比增益，极大地降低了实际运算复杂度，且更加适用于高速、低延迟、高容量的6G应用场景。
-
公开(公告)号：CN113139557B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110505248.3
申请日：2021-05-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二维多元经验模态分解(Bidimensional Multivariate Empirical Mode Decomposition，BMEMD)的特征提取方法，BMEMD在BEMD的基础上，增加多个通道实现多通道的图像分解。该方法经过若干方向的实值投影，将输入的二维多元信号转换为多个二维一元信号。本发明将BMEMD应用于彩色图像的处理，将彩色图像分为RGB三个通道进行二维经验模态分解，分解得到的BIMF(Bidimensional Intrinsic Mode Function，二维本征固态函数)再合成，得到彩色BIMF和残余分量，可用于提取彩色图像的颜色信息和纹理特征。
-
公开(公告)号：CN109767411B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN201811609919.5
申请日：2018-12-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种用于多图像融合的二维多元经验模态分解算法，包括如下步骤：(1)将待融合的多幅图像组合为一个二维多元信号，作为2D‑MEMD算法的输入信号；(2)2D‑MEMD算法可将输入的二维多元信号分解为2D‑IMFs，不同的2D‑IMF表征了不同图像的不同空间尺度响应；(3)使用局部方差最大法或局部能量最大法对相同空间尺度的2D‑IMFs进行融合，再将不同空间尺度的融合结果相加，即可得到多图像融合的结果。本发明能够结合2D‑EMD和MEMD算法的优势，可以完成对二维多元信号，即多幅图像的分解，为每幅图像生成数量一致的2D‑IMFs，且不会造成图像空间信息的丢失。
-
公开(公告)号：CN116523782A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310470274.6
申请日：2023-04-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/00 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的轻量级多尺度图像去雾方法，该方法首先对含雾图像进行特征提取；然后将所得特征图输入MDSCA‑NET网络，重建出无雾图像；所述MDSCA‑NET网络包括若干个图像去雾模型、模型融合模块；所述图像去雾模型包括特征注意力模块、无雾图生成模块；所述特征注意力模块用于提取出特征图中的像素特征；所述无雾图生成模块用于将像素特征图生成初始的去雾图像；所述模型融合模块用于利用交替方向乘子优化算法对若干个图像去雾模型进行模型融合，输出最终的去雾图像。实验表明本发明所提出的MDSCA‑NET网络在模型性能和参数数量的综合度量下获得了显著的结果。
-
公开(公告)号：CN116485653A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310474223.0
申请日：2023-04-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种无监督单图像超分辨率重建方法和系统，所述方法将域分离网络应用于图像超分辨率任务，具体包含多组编码器的设计与约束改进，基于超分辨任务设计的解码器约束，以及无监督超分辨率重建模块与约束。USR‑DSN能够利用广泛存在的不成对低‑高分辨率图像实现有效的超分辨率训练，提高超分模型在真实场景下的表现。实验表明，所提出的基于域分离网络的无监督单图像超分辨率重建方法在真实世界场景下的重建结果，无论是全局效果还是细节感知上都能取得较好的效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
99
records
(took 0.017 seconds)
