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公开(公告)号：CN115536299A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211293207.3
申请日：2022-10-21
Applicant: 东南大学 , 江苏苏博特新材料股份有限公司
IPC: C04B24/26 , C04B28/04 , C08F220/56 , C08F222/38 , C08F120/06 , C08F220/10 , C08F212/36
Abstract: 本发明提供了一种有机‑无机复合增韧材料及其在混凝土中的应用。本发明所述有机‑无机复合增韧材料包括聚合单体、交联剂、引发剂及微界面强化剂，所述聚合单体选自丙烯酰胺、丙烯酸盐和甲基丙烯酸酯中的任意一种以上混合；所述微界面强化剂选自纳米硅灰石、碳酸钙晶须、硫酸钙晶须中的任意一种以上混合；所述有机‑无机复合增韧材料应用于混凝土中时，聚合单体在引发剂和交联剂的作用下在水泥混凝土中原位聚合形成高分子聚合物，其中聚合单体占水泥质量的1％～5％。采用本发明所述复合增韧材料制得的混凝土在提高抗弯应力及断裂能的同时，不影响或不降低抗压强度，改善现有混凝土材料抗折强度低、韧性差等问题。
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公开(公告)号：CN113271126B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110543349.X
申请日：2021-05-19
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0426 , H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种电磁辐射约束的多用户MIMO上行谱效能效联合优化方法。该方法中，电磁辐射度量标准采用电磁波吸收比值SAR。该方法通过利用信道的统计状态信息，优化设计各用户发送信号的协方差矩阵，使其在满足功率约束和电磁辐射局部暴露约束的前提下，最大化谱效和能效的加权和。其中，算法的设计主要利用了确定性等同原理，二次变换，变量松弛和迭代注水算法。本发明方法复杂度低，当各用户的电磁辐射系数以及与基站之间的统计信道信息发生变化时，用户端可以动态实施满足电磁辐射约束下的谱效能效加权和最大化的传输方法，优化得到传输信号的协方差矩阵。
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公开(公告)号：CN112929075B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110131540.3
申请日：2021-01-30
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种适用于低轨卫星通信的混合预编码方法，首先考虑卫星与用户终端的移动性以及两者之间的长传播延时，采用统计信道状态信息；其次，运用Dinkelbach和迭代加权均方误差和最小化算法得到功率约束下的全数字预编码器；接着，问题转化为最小化混合预编码器与全数字预编码器之间的欧几里得距离，对两者进行交替优化：对于采用全连接结构的混合预编码器，通过求解最小二乘问题并采用基于加速投影梯度的极小化优化算法；而对于部分连接结构，通过变量投影法并类似地采用极小化优化算法，可以得到两种情况下的数字和模拟预编码器。本发明方法能够保障低轨卫星通信系统的能效，同时降低系统功耗和实现的复杂度。
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公开(公告)号：CN112235025B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202011099951.0
申请日：2020-10-15
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0426 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种SAR约束的能效最大化多用户MIMO上行预编码方法。该方法中，以系统能效最大化为目标，利用统计信道状态信息设计多用户MIMO上行传输中各用户的发送信号协方差矩阵，同时满足最大发送功率的约束和电磁波吸收比值SAR的约束。其中，能效最大化的算法设计主要利用确定性等同原理、Dinkelbach变换和迭代注水算法获得最优的发送信号协方差矩阵。当信道状态信息变化时，用户端动态实施满足SAR约束的能效最大化多用户MIMO上行链路传输方法。本发明方法能够在满足SAR约束的前提下，有效提高多用户MIMO上行链路传输的能效值，并且能显著降低无线传输实现复杂度。
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公开(公告)号：CN114285443A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111625469.0
申请日：2021-12-28
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种基于动态超表面天线辅助的近场宽带上行MIMO传输方法，包括：利用大尺寸的动态超表面天线作为基站端的接收天线，对分布在近场区域的多个用户端发送的宽带信号进行处理，可降低系统硬件成本和功率消耗；基于动态超表面天线的混合波束合成，较之当前的基于移相器和传统天线的混合波束合成，能够有效提升传输性能。本发明提出了一种联合设计动态超表面天线和基带波束合成器的算法框架，包括通过矩阵加权和均方误差和(MWMSE)最小化、交替优化、矩阵向量化和MM等方法。本发明以较低的算法复杂度和良好的收敛性实现了动态超表面天线辅助的近场宽带大规模MIMO上行传输。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113395095A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110663858.6
申请日：2021-06-16
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0426 , H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明提出了一种动态超表面天线辅助的大规模MIMO上行传输方法。本发明中动态超表面天线安装于基站端作为上行链路的接收天线，可降低系统功耗，从而提升传输性能。本发明提出了一种联合设计多天线用户的发送预编码和动态超表面天线的权重矩阵的算法框架，包括通过交替优化和Dinkelbach变换等方法。本发明以较低的算法复杂度和良好的收敛性实现了动态超表面天线辅助的大规模MIMO上行高效传输。
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公开(公告)号：CN112929075A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110131540.3
申请日：2021-01-30
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种适用于低轨卫星通信的混合预编码方法，首先考虑卫星与用户终端的移动性以及两者之间的长传播延时，采用统计信道状态信息；其次，运用Dinkelbach和迭代加权均方误差和最小化算法得到功率约束下的全数字预编码器；接着，问题转化为最小化混合预编码器与全数字预编码器之间的欧几里得距离，对两者进行交替优化：对于采用全连接结构的混合预编码器，通过求解最小二乘问题并采用基于加速投影梯度的极小化优化算法；而对于部分连接结构，通过变量投影法并类似地采用极小化优化算法，可以得到两种情况下的数字和模拟预编码器。本发明方法能够保障低轨卫星通信系统的能效，同时降低系统功耗和实现的复杂度。
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公开(公告)号：CN107943887B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201711133859.X
申请日：2017-11-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种传送带环境下的RFID标签排序方法，属于物联网射频识别技术领域，该方法包括：从阅读器的接口中获取一组RFID标签的数据，包括标签号、时间、RSSI和Doppler数据；将所获得的数据按照标签号分类存储；对每个单标签数据中的RSSI数据进行曲线拟合，并判断是否存在峰值异常或带宽异常；如不存在异常，则根据RSSI数据拟合曲线的全局最大值点对应时刻进行排序；否则，对Doppler数据进行处理和拟合，根据Doppler数据拟合曲线的第一个为实数的峰值点或谷值点对应时刻进行排序。本发明考虑了RFID标签在实际传送带环境下数据噪声大、不健全等特点，利用RSSI与Doppler排序正确性互补的特殊性能，有效提高了传送带环境下的标签排序正确率。
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公开(公告)号：CN113271126A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110543349.X
申请日：2021-05-19
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0426 , H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 本发明公开了一种电磁辐射约束的多用户MIMO上行谱效能效联合优化方法。该方法中，电磁辐射度量标准采用电磁波吸收比值SAR。该方法通过利用信道的统计状态信息，优化设计各用户发送信号的协方差矩阵，使其在满足功率约束和电磁辐射局部暴露约束的前提下，最大化谱效和能效的加权和。其中，算法的设计主要利用了确定性等同原理，二次变换，变量松弛和迭代注水算法。本发明方法复杂度低，当各用户的电磁辐射系数以及与基站之间的统计信道信息发生变化时，用户端可以动态实施满足电磁辐射约束下的谱效能效加权和最大化的传输方法，优化得到传输信号的协方差矩阵。
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公开(公告)号：CN108764399A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810492722.1
申请日：2018-05-22
Applicant: 东南大学
IPC: G06K17/00
CPC classification number: G06K17/0029
Abstract: 本发明公开了一种基于kNN的RFID标签分类方法及装置，属于物联网射频识别技术领域，该方法包括：从RFID阅读器的接口中获取可读范围内已知分类结果的RFID标签数据，以每个标签号为一组训练数据；为每组训练数据计算信号强度RSSI和多普勒频移DOPPLER统计特征与匹配特征，构成kNN学习的输入特征向量；利用统计特征与匹配特征组成的特征向量，结合kNN机器学习方法，实现对仓库中阅读器范围内所有可读标签的识别及分类，有效区分了实际应用场景中的静止标签、游离标签和传送带上匀速运动的待排序标签。
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