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公开(公告)号：CN117093913A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311072107.2
申请日：2023-08-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种辐射源识别方法、装置、设备及介质。其方法包括：获取待识别辐射源的辐射信号；通过对比组生成器对所述辐射源信号进行预处理，获得具有锚点的对比组数据；将具有锚点的对比组数据输入预先构建并训练好的基于卷积长短期记忆网络CLDNN的有监督对比表征学习模型中，获得表征辐射源的特征编码；将所述特征编码输入分类器中，通过特征距离度量的方式对辐射源特征进行分类，得到辐射源识别分类结果。本发明有效解决了有限样本下模型难以拟合、性能不稳定、梯度下降不明显等问题，能够充分挖掘和利用样本间的深层特征，使其在极少样本的情况下就能实现辐射源数据的准确识别，具有高效、稳定且精准的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113203439A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110495621.1
申请日：2021-05-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种用于水信息检测的主从动边缘传感器自组网系统，该系统包括多传感器模块、电源管理模块、边缘计算平台及中心计算机；其中，多传感器模块，用于实时对水信息进行检测、储存与传输；电源管理模块，用于对多传感器模块进行供电；边缘计算平台，用于对多传感器模块进行监测，并对水源区域进行实时监控；中心计算机，用于对多传感器模块传输的水信息进行分析与反馈。有益效果：本发明不同于常规的“边缘传感器‑中心计算机”的组网方式，提出了一种主从动边缘传感器自组网，通过设置具有独立处理数据能力的主动传感器，可以减少中心计算机的计算压力，并且可以通过过滤掉许多冗余信息及错误信息，进一步节省传输成本。
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公开(公告)号：CN118214501A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410348432.5
申请日：2024-03-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/373 , H04B17/391
Abstract: 本发明提出了一种频谱预测方法、装置及计算机程序产品，包括：对一段时间内的频谱数据进行归一化预处理，得到原始频谱数据集；通过奇异谱分析将原始频谱数据集分解重构成多个子数据集；根据原始频谱数据集和子数据集进行Spearman相关性分析，得到Spearman相关性系数；利用基于注意力机制的双向长短期记忆网络模型对子数据集进行逆行训练，结合Spearman相关性系数得到每个子数据集的加权预测结果；根据所有子数据集的加权预测结果得到原始频谱数据集的频谱预测结果。本发明能够将复杂频谱数据简单化，更准确地预测复杂电磁环境下的频谱情况，提高预测模型的预测性能和泛化能力。
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公开(公告)号：CN118249942A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410343547.5
申请日：2024-03-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/391 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明提出了一种面向频谱预测的概念漂移检测与自学习方法、装置、存储介质和计算机程序产品，包括：获取预先构建的基于随机化方法的频谱预测模型；对动态频谱数据流中的频谱数据进行归一化和切分处理，得到多个频谱数据段；利用基准模型处理当前频谱数据，得到当前频谱数据的分布特征，并计算当前频谱数据的统计信息；根据历史频谱数据的统计信息计算调整检测阈值；根据当前频谱数据的统计信息和调整检测阈值，判断是否发生概念漂移；当发生概念漂移，对基于随机化方法的频谱预测模型进行自适应频谱预测训练。本发明能够精准判断模态变化点，克服传统方法灵敏度极端的问题，同时能够提高模型可靠性，提高模型预测性能。
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公开(公告)号：CN113155197A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110494737.3
申请日：2021-05-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种智能水物联网系统，该系统包括从动传感单元，用于采集每个子监测范围的水质数据，并将采集的水质数据传输至主动传感单元；水位监测单元，用于对每个子监测范围内的水位进行监测；主动传感单元，用于接收从动传感单元及水位监测单元采集的水质数据及水位高度数据，并对水质数据进行筛选后，且将筛选后的水质数据及采集到的水位高度数据输送至计算机终端；计算机终端，用于接收主动传感单元输送的筛选后的水质数据及采集到的水位高度数据，并在数据异常时进行推送及预测下一天的数据；供电单元，用于为主动传感单元及计算机终端提供电能。有益效果：计算压力变小，传输成本降低，能够及时准确的得知水域水质信息。
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公开(公告)号：CN113109344A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110494738.8
申请日：2021-05-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网技术实时高效的新型水质监测系统，该系统包括以下组成部分：水质监测模块，用于对水质进行实时监测，采集生成图像信息及水质数据并进行预处理；固定基站，用于接收水质数据进行进一步处理，并实现信号的放大与传递；检修无人机，用于对数据异常水域的实时检测与破旧设备回收；处理控制中心，用于接收图像信息与水质数据并进行处理分析，得到水质信息的参数；显示终端，用于将转换得到的参数直观进行显示。有益效果：通过设置水质监测模块及其内部的多个传感器，配合组成的mesh组网，能够对待测水域进行完整覆盖，降低功耗，传输可靠性高，传输速率快，通用性好及实用性强，进而大大提高检测的效率。
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