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公开(公告)号：CN111294096B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202010097176.9
申请日：2020-02-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种智能反射面MISO无线通信系统的信道容量优化方法，首先，建立智能反射面MISO无线通信系统模型；其次，使用波束赋形发射策略表征信道容量，建立信道容量优化数学模型；所述信道容量与发射波束赋形向量v及反射矩阵Φ有关，并将信道容量优化描述为问题(P1)；然后，将问题(P1)分解为优化发射波束赋形向量v和优化反射矩阵Φ两个子优化问题，得出v和Φ的最优解；最后，对两个子优化问题进行交替迭代优化直到收敛，此时的Φ为最优反射矩阵，从而得到问题(P1)的最终优化结果。本发明通过调节反射矩阵的反射系数使得系统性能最优；采用的交替优化算法适用于配置反射矩阵，计算复杂度低，有效改善了智能反射面系统的性能。
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公开(公告)号：CN113284136A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110690947.X
申请日：2021-06-22
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种双损失函数训练的残差网络和XGBoost的医学图像分类方法，首先，收集医学图像数据集并将其划分为训练集和测试集；其次，对医学图像数据集进行预处理，将图像大小调整为224*224并且进行归一化处理；然后，搭建Resnet50网络作为模型的特征提取层，使用ELU激活函数替换Resnet50网络中残差块中的ReLU激活函数，并采用三元组损失以及中心损失共同训练Resnet50网络；之后，将Resnet50网络的最后一个全连接层移除，使用XGBoost作为模型的分类层；最后，使用训练集训练模型，将测试集输入训练好的模型得到分类结果。本发明使得同类样本特征更加靠近，不同类样本特征更加远离，有助于提高模型的分类精度；且分类效率高，在提高模型分类精度的同时，可以防止过拟合。
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公开(公告)号：CN110601781A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910691923.9
申请日：2019-07-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B17/391
Abstract: 本发明涉及一种城市街道环境下用于5G通信的虚拟几何信道建立方法，具体包括以下步骤：（1）构建初始虚拟散射信道模型,并定义虚拟散射信道模型的移动发射端MT到移动接收端MR的模型参数；（2）信号经历奇数次反射路径到达移动接收端MR时,计算椭圆虚拟散射信道模型的模型参数；（3）信号经历偶数次反射路径到达移动接收端MR时,计算椭圆虚拟散射信道模型的模型参数；（4）给出虚拟散射信道模型中的散射体分布密度函数表达式；（5）推导本发明的信道模型在不同收发端运动方向下的多普勒功率谱分布。本发明能够准确的描述5G车载移动通信环境，为5G无线通信系统信道测量、建模与估计提供了重要的理论参考和设计分析基础,具有非常重要的理论和应用价值。
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公开(公告)号：CN108038467B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201711431688.9
申请日：2017-12-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了了一种镜像图与粗细层次结合的稀疏人脸识别方法，人脸在实际环境中，伴随着各种不可预知的情况，会呈现出复杂多变的特性。为了提高人脸识别率及更好的显示人脸特征，本发明的方法首先利用人脸的镜面性生成新的人脸图像，将原来的人脸训练样本和新生成的镜像图样本结合起来，使用粗细层次结合的分类方法来进行识别。新方法一方面增加了训练样本的数目，克服由于光照和姿态等外部因素带来的影响，另一方面选取合适的训练样本，丢掉不合适样本对于人脸识别所造成的不利影响。
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公开(公告)号：CN109639378A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910088590.0
申请日：2019-01-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B17/391
CPC classification number: H04B17/391
Abstract: 本发明提出了一种矩形隧道无线传播信道建模方法，是用于隧道V2V散射环境的统计信道模型，移动发射机和接收机都配备均匀线性天线阵列。假设散射体自由分布在隧道壁上，且发射机和接收机均处于移动状态。其中，在矩形隧道散射区域内考虑了LOS和NLOS散射条件。对3D隧道几何模型进行分析，得到空时频互相关函数、时间自相关函数和频率相关函数。为证实模型的合理性和可行性，将本发明的理论参数和参考模型进行对比，结果表明模型的时间自相关函数和频率相关函数与参考信道模型相符。同时，研究了模型参数对多普勒功率谱密度和MIMO信道容量的影响。本发明通过计算矩形隧道的统计特性参数，提高了隧道V2V通信系统性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105023004B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201510471000.4
申请日：2015-08-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种曲率与小波轮廓增强相结合的人脸识别算法，首先用图像的水平集曲率和小波增强人脸图像的整体轮廓，从而忽略人脸识别中光照、人脸的表情和部分遮挡物的影响，然后用PCA算法提取人脸特征。现有方法在光照、表情和遮挡不同时，识别率和鲁棒性会大大降低；为了克服光照、表情、姿势等非约束性变化条件下人脸识别率降低的弊端，并提高识别方法的鲁棒性，本发明利用了水平集曲率及SRC的优点，提出了一种曲率与小波轮廓增强的人脸识别算法，该算法充分利用了水平集曲率的性质、人脸图像轮廓的不变性和人脸图像轮廓对光照的不敏感性，在现有的稀疏表示理论基础上，提高了非约束性人脸的识别率，增强了识别系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107332594A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710674905.0
申请日：2017-08-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B7/0413 , H04B17/15 , H04B17/29 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及MIMO车载通信系统性能评估方法，所述系统基于传统的椭圆模型，将多跳散射模型通过几何变换等效为单点散射模型，并通过空间衰落相关性和信道容量以及多普勒参数评估MIMO多天线系统的性能，MIMO车载通信系统的接收端为至少一组阵元为全向天线的圆形阵列，并根据空间衰落相关函数 、MIMO多径信道容量 以及多普勒频谱分布函数 三类信息参数对系统性能进行评定，有益效果为：通过引入空间衰落相关系数，MIMO多径信道容量以及多普勒参数三个性能评价参数，分析发射端定向天线阵列相对于全向天线阵列的优势，从系统性能与波达信号分布及定向天线波束方向之间的关系发现，定向天线阵列的系统性能优于全向天线阵列的系统性能。
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公开(公告)号：CN104320205B
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201410564367.6
申请日：2014-10-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04B17/20
Abstract: 本发明涉及一种空间多普勒域中的稀疏DOA估计算法，包括以下步骤：(1)CS架构下的稀疏DOA估计算法；(2)信号强度ym扩展至稀疏角域和稀疏多普勒域；(3)在多普勒域的稀疏DOA估计算法。在压缩感知理论基础上，本发明对空间角域和多普勒域下的DOA估计进行了详细的分析和仿真，探讨了多路天线频谱感知的相关性能。在多普勒频域范围内对稀疏DOA进行估计，相比于以往在时间域内的估计结果使分辨率大大提高，且需要的信号元素也有所减少。
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公开(公告)号：CN103747456B
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201410026218.4
申请日：2014-01-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04W16/22 , H04B7/0413 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种针对室内的3D(Three Dimensional)空间统计信道建模方法，能够应用在分布式多输入多输出系统中，在基站BS设计有指向性天线时，以MS端的波达信号研究为基础，推导出重要空时信道参数，如多普勒功率谱(DS)，空时相关性以及信道容量等等，利用信道空时特性参数解析了空间模型参数，以及指向性天线主瓣夹角之间的机理关系,并同时研究了在3D空间统计信道模型下的MIMO多天线线性阵列和圆形阵列系统传输性能，为MIMO多天线空时处理算法和仿真无线通信系统提供精确和灵活多变的信道模型，拓展了空间统计信道模型的研究。
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公开(公告)号：CN102956023B
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201210312430.8
申请日：2012-08-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于贝叶斯分类的传统气象数据与感知数据融合的方法，在朴素贝叶斯分类器的基础上，公开了一种1-依赖分类器与属性加权相结合的贝叶斯分类改进算法—ODAWNB(One-dependence Attribute Weighted Naive Bayes)方法，改进现有的朴素贝叶斯算法，适当放松属性间必须相互独立这一限制，在效率和分类精度之间找到一个折中点，最好地完成雷达数据与用户感知数据之间的融合。本发明包括如下步骤：数据预处理，根据训练样本数据构造分类器，利用构造的分类器对待分类的样本进行分类。
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