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公开(公告)号：CN114124168A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111282370.5
申请日：2021-11-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/0413 , H04B17/309 , H04B17/391 , G06F17/16 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的MIMO‑NOMA系统信号检测方法及系统，属于无线通信技术领域，包括：获取含噪用户信号，基于预先构建的MIMO‑NOMA系统无线通信模型将用户发送的含噪用户信号转换为基站接收的接收信号；通过预先构造的MIMO‑NOMA系统信号检测模型用深度神经网络实现迭代步骤，使用接收信号和信道矩阵QL分解后得到的下三角矩阵作为深度神经网络的输入，在深度神经网络的输出层外接一个Softmax层，在Softmax层中进行软判决输出软信息，通过软信息采样得到含噪用户信号的符号取值，使用串行干扰消除算法消除噪声，得到干净接收信号的符号取值；将干净接收信号恢复为干净用户信号，从而得到干净用户信号的符号取值；提高了检测的准确性，误码率降低。
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公开(公告)号：CN110166100B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201910383020.4
申请日：2019-05-09
Applicant: 南京邮电大学 , 南京爱而赢科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于位置公平的毫米波高铁车地通信稳定波束成形方法，包括以下步骤：步骤一：构建交错冗余覆盖网络架构；步骤二：建立发射波束宽度优化问题；步骤三：确定波束分配方案：根据发射波束宽度优化问题，计算出车载移动中继节点在基站覆盖范围内各点处所需的发射波束宽度和对应的波束边界点位置；步骤四：切换最佳服务波束：通过列车的定位系统获得列车在当前时刻的位置信息，根据波束分配方案中获得的发射波束宽度和波束边界点位置以及列车的位置信息为车载移动中继节点切换最佳的服务波束；步骤五：计算该列车通信系统的波动因子和中断概率。本发明具有能提升高铁无线通信系统数据传输的稳定性，还能保证具有较低的通信中断概率的优点。
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公开(公告)号：CN110166100A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910383020.4
申请日：2019-05-09
Applicant: 南京邮电大学 , 南京爱而赢科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于位置公平的毫米波高铁车地通信稳定波束成形方法，包括以下步骤：步骤一：构建交错冗余覆盖网络架构；步骤二：建立发射波束宽度优化问题；步骤三：确定波束分配方案：根据发射波束宽度优化问题，计算出车载移动中继节点在基站覆盖范围内各点处所需的发射波束宽度和对应的波束边界点位置；步骤四：切换最佳服务波束：通过列车的定位系统获得列车在当前时刻的位置信息，根据波束分配方案中获得的发射波束宽度和波束边界点位置以及列车的位置信息为车载移动中继节点切换最佳的服务波束；步骤五：计算该列车通信系统的波动因子和中断概率。本发明具有能提升高铁无线通信系统数据传输的稳定性，还能保证具有较低的通信中断概率的优点。
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公开(公告)号：CN119992818A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411785136.8
申请日：2024-12-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G08G1/01 , G06F18/214 , G06V10/82 , G06V20/54 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种通信和路况信息感知融合的驾驶员超视距感知方法，包括：根据传输需求和信息重要性对城市交通环境进行信息分区划分。雷达、摄像头、北斗等传感器协同工作实现对车辆行车环境的全面、精确监测，采用语义分割对传感器监测的路况信息数据进行处理以优化数据传输。利用有线无线融合的端到端异构网络，实现传感器监测的路况信息数据资源的互联互通、跨域传输及高效协同。移动车辆通过主动捕获的行车环境信息和被动接收的基站共享路况感知信息实现无先验空间信息情况下高精度定位和数字孪生地图构建，实现通信与路况信息感知融合的超视距感知。本发明为可持续城市交通中车车、车路协同的高质量通信与高安全运行提供了先进的技术支持。
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公开(公告)号：CN119577185A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411570341.2
申请日：2024-11-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/783 , G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于残差神经网络的近重复视频检索方法，旨在解决当前近重复视频检索中存在的网络参数量大、网络训练困难及检索精度不足问题；该方法采用自适应颜色熵加权次级帧的方法进行视频数据预处理，根据视频长度自动确定每段视频中抽取的帧数，从而合成特定数量的颜色熵加权次级帧作为残差神经网络的输入；在特征提取阶段，该发明采用包含四个残差块的残差网络，每个残差块均由一个三维空洞卷积模块以及帧间差分特征提取模块并行连接组成；在视频检索阶段，将查询视频的特征与视频库中的所有视频特征进行相似度比较，检索出与查询视频相似视频；本发明步骤简单，检索精度高，同时网络参数量小，训练相对容易，具有较强实用性和推广价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119298958A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411350769.6
申请日：2024-09-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/06 , G06T7/73 , G06N5/022 , G06F18/2413
Abstract: 本发明提供基于视觉辅助的车联网毫米波无线通信波束对准方法，步骤一：在基站配置视觉传感器，构建视觉信息与信道信息共存知识图谱；步骤二：波束对准过程中，采集基站服务区域内实时图像，并提取通信目标的视觉特征；步骤三：利用视觉特征分域检索方法对通信目标的视觉特征在视觉信息与信道信息共存知识图谱进行粗定位；步骤四：利用阈值加权K近邻算法对通信目标与基站之间的无线信道路径信息进行预测，获取最佳的无线信道路径信息；步骤五：根据预测的最佳无线信道路径信息确定最佳的波束对，进行波束成形参数调整，对阵列天线进行波束对准控制。本发明有效减少导频消耗的同时，能精准实现毫米波波束对准，提高基站和车辆间的数据传输质量。
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公开(公告)号：CN119255186A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202410622639.7
申请日：2024-05-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于TDOA的室内混合定位方法，该方法能够有效消除直射(LOS)环境下的距离测量误差，同时也能极大程度上抑制非直射(NLOS)误差。本发明将Taylor算法的初始估计值替换为Chan算法的定位结果并利用参考标签来调整Chan‑Taylor混合算法的初始位置结果。然后根据校正后的结果再次代入算法进行定位，并利用残差引入了加权系数进行位置的再处理。本发明提高定位精度的同时保持快速响应和高效率。通过模拟实验，验证了本发明的有效性。结果表明，本发明能够提高在复杂室内环境中的定位精度，并保持高效的计算速度，有助于提高室内定位跟踪系统的性能。
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公开(公告)号：CN119152340A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410955437.4
申请日：2024-07-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06N3/048 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种融合自注意力机制的大规模MIMO CSI反馈方法，该方法融合了自注意力机制，结合残差连接和深度可分离卷积层，以实现高效、准确的CSI反馈。在编码器部分，采用多层自注意力机制进行特征提取和压缩；在解码器部分，通过多层卷积层与自注意力机制协同工作，将编码器生成的嵌入向量重构为原始图像。通过在注意力机制中结合残差连接和深度可分离卷积层序列显著增强了模型性能。在编码器部分，采用多层自注意力机制以实现高效的特征提取和压缩。在解码器部分，多层卷积层与自注意力机制协同工作，将编码器生成的嵌入向量重构为原始图像。本发明能够用于高效、准确地实现大规模MIMO系统的CSI反馈任务。
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公开(公告)号：CN118413253A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410678305.1
申请日：2024-05-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种智能反射面辅助的分组选择波束成形方法，属于无线通信技术领域，该方法包括：首先，初始化浣熊位置，选择RIS相移矩阵。然后，根据空间相关性对用户进行分组并计算波束成形矩阵以及系统总速率。浣熊优化算法根据所得结果更新RIS相移矩阵。所提出的算法经过多次迭代，得到最大的系统总速率以及对应的波束成形矩阵。本发明提出的智能反射面辅助的分组选择波束成形方法，通过引入浣熊优化算法，实现了RIS相移矩阵和波束成形矩阵的联合优化，解决了其他算法收敛速度较慢且容易陷于局部最优解的问题。在计算波束成形矩阵时通过对用户进行分组，在减少用户间干扰的同时降低了系统的运算复杂度，提高了系统总速率。
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公开(公告)号：CN115119141B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210644445.8
申请日：2022-06-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种可用于复杂室内环境基于卡尔曼滤波的UWB定位方法，属于计算、推算或计数的技术领域。该方法首先采用五个或以上基站的测距结果构建定位解算方程组，选取在非视距情况下定位误差敏感的CHAN方法进行解算，将解算结果与各基站的位置进行残差处理，并划分出不同的置信区域。然后对于不同置信区域，预先设定匹配的卡尔曼滤波增益系数K，从而提高视距和非视距场景转换的定位结果稳定性，降低转换过程中的定位误差。实验结果表明，该方法可以将非视距场景下的定位误差降低至80厘米，满足室内精准定位的需求。
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