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公开(公告)号：CN115688910A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211401909.9
申请日：2022-11-09
Applicant: 南京大学
IPC: G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于编码超表面频率响应快速预测的模型压缩方法，涉及编码超表面设计领域，包括如下步骤：步骤一、通过CST‑Python联合仿真，导入表示编码超表面单元表面结构的编码矩阵，生成编码超表面频率响应，获得频响曲线，制作数据集；步骤二、对编码超表面频率响应快速预测的正向网络进行预训练，实现编码超表面到频率响应的映射；步骤三、基于步骤二中得到的预训练完备的正向网络，使用LRP将网络输出作为相关性进行后向传播，以卷积核获得的相关性作为结构化剪枝的度量标准，对正向网络进行压缩；步骤四、将表示编码超表面单元表面结构的编码矩阵输入到压缩后的正向网络中，得到超表面频率响应的参数实部曲线、虚部曲线，进而得到幅值和相位值。
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公开(公告)号：CN115567871A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211175374.8
申请日：2022-09-26
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供一种WiFi指纹室内楼层识别与位置估计方法，涉及无线室内定位技术领域，包括：步骤一，对WiFi指纹数据做数据预处理；步骤二、搭建卷积神经网络模型；步骤三、搭建机器学习模型框架，通过决策树、随机森林、K近邻三种线性回归算法预测位置；本发明通过参考节点RP接收多个AP信号强度RSS与楼层、坐标相对应，合成WiFi位置指纹信息，基于位置指纹信息提出卷积神经网络模型与机器学习回归算法实现了室内楼层识别与位置估计，解决了室内定位楼层识别准确率低与位置估计错误率高的问题。
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公开(公告)号：CN108761438B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201810306902.6
申请日：2018-04-08
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MPSK‑DSSS的雷达通信一体化信号设计方法，包括如下步骤：一体化发射端根据映射f1，串并转换，扩频，相位选择，调制产生一体化信号并发射出去，雷达接收端利用一体化回波信号进行匹配滤波，旁瓣抑制滤波实现雷达探测功能，通信接收端通过解调，相位逆映射，解扩，并串转换，映射f2实现通信传输功能。本发明通过将发射原始二进制比特序列映射为优选二进制比特序列以及雷达接收端旁瓣抑制滤波器的设计使得系统在进行雷达探测的同时，能够进行高效的通信。
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公开(公告)号：CN113095137A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110259492.6
申请日：2021-03-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明属于信号特征识别技术领域，尤其是一种基于机器学习的信号特征识别装置和方法，一种基于机器学习的信号特征识别装置，包括依次连接的射频信号处理模块、数字信号处理和控制模块、以及网络接口模块，所述的射频信号处理模块用于对信号进行接收、滤波和信号放大处理，并输出信号到数字信号处理和控制模块，数字信号处理和控制模块用于对接收的信号进行信号特征识别和信号数字调制方式识别，并且将识别的信号特征以及信号数字调制方式通过网络接口模块和输出到外部，降低了运算复杂度，便于在硬件中实现。
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公开(公告)号：CN106802407B
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201710034863.4
申请日：2017-01-18
Applicant: 南京大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明公开了信源数估计方法及其应用，属于信号处理技术领域，主要解决现有方法在阵元数较多而快拍数较少条件下不能对信源数进行正确估计的问题。其实现过程为：(1)根据阵列接收数据对其进行归一化处理；(2)对处理后的接收信号进行奇异值分解，得到相应的奇异值及其向量，并计算出对应的特征值；(3)通过计算得到函数表达式；(4)求出使得表达式取最小值时对应的变量值，即为估计所得的信源数。仿真结果证明本发明的信源数估计方法的优越性以及有效性，可用于雷达、通信、导航、测控等众多领域中的信息提取或干扰抑制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109581321A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201910077808.2
申请日：2019-01-25
Applicant: 南京大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提出一种可灵活加载参数的雷达多波形信号生成和演示装置，其特征在于，包括PC端和雷达信号处理平台，PC端和雷达信号处理平台之间交互数据；PC端包括PC端显示控制模块，PC端显示控制模块向用户提供雷达工作模式选择界面、雷达工作参数设置界面和PPI显示模式/B显示模式的数据展示界面；雷达信号处理平台包括FPGA芯片及外围电路，FPGA芯片内置嵌入式控制模块；嵌入式控制模块根据用户输入的雷达工作模式和雷达工作参数切换至相应工作模式，并执行该工作模式下的相应操作。本发明针对雷达多波形信号仿真的需要，采用雷达参数的灵活加载方式，实现雷达多波形的生成和演示功能。
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公开(公告)号：CN103903016B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201410013367.7
申请日：2014-01-13
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种直接使用样本特征原始数值的广义相关学习矢量量化方法，它在训练和识别过程中直接使用输入样本特征的原始数据，不需要对样本特征进行归一化的预处理。在过去的广义相关学习矢量量化方法的基础上，本方法在调整权重系数的公式中加入一个系数，从而使其反映各样本特征原始数值的变化范围。该系数与对应的样本特征原始数值的变化范围（如方差、最大值与最小值之差的平方）成反比。相应的，权重系数的初始值也与对应的样本特征原始数值的方差或均方差成反比。本发明不需要对输入样本的各特征进行归一化预处理，从而能在识别过程中直接使用输入样本特征的原始数值，方法简单高效。
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公开(公告)号：CN104463329B
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201410706769.5
申请日：2014-11-27
Applicant: 南京大学
IPC: G06N5/02
Abstract: 本发明公开了贝叶斯群验方法，首先对状态组合的发生概率Pm进行初始化，假设群体中个体总数为N，则共有2N种状态组合；第一次测试，随机选择若干个体参与测试，并获得最终输出；在每次测试有了结果后，对所有2N种状态组合中每种状态组合概率更新；确定参与下一次测试的个体；利用选取的测试向量完成测试，并获得测试最终输出，当最大状态组合的概率大于0.5时完成整个测试，否则跳至步骤3进行循环。本发明的有益效果是减少了需要的测试次数；以及在测试结果中存在噪声的情况下，仍能正确找出所有故障个体。
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公开(公告)号：CN104219528B
公开(公告)日：2017-08-15
申请号：CN201410456552.3
申请日：2014-09-09
Applicant: 南京大学
IPC: H04N19/30 , H04L29/06 , H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种支持可分级视频编码的MIMO系统的视频传输方法，按照以下步骤进行：步骤1：用户接收机将MIMO系统的子信道的信道增益和用户对视频帧率、空间分辨率和视频质量的要求反馈回发射端；步骤2：发射机根据反馈信息从采用可分级视频编码的比特流中抽取能满足用户要求的视频层，将不同的视频层分配给相应的发射天线，同时在不同的视频层上采用最优的编码调制方式和发送功率。步骤3：接收机利用迫零接收机分离来自不同发射天线的视频流，并对视频流进行解调和解码，以恢复出满足用户要求的视频信息。本发明的有益效果是MIMO系统的视频传输在保证视频质量和传输时延的条件下，系统功耗低。
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公开(公告)号：CN106802407A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201710034863.4
申请日：2017-01-18
Applicant: 南京大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明公开了信源数估计方法及其应用，属于信号处理技术领域，主要解决现有方法在阵元数较多而快拍数较少条件下不能对信源数进行正确估计的问题。其实现过程为：(1)根据阵列接收数据对其进行归一化处理；(2)对处理后的接收信号进行奇异值分解，得到相应的奇异值及其向量，并计算出对应的特征值；(3)通过计算得到函数表达式；(4)求出使得表达式取最小值时对应的变量值，即为估计所得的信源数。仿真结果证明本发明的信源数估计方法的优越性以及有效性，可用于雷达、通信、导航、测控等众多领域中的信息提取或干扰抑制。
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