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公开(公告)号：CN119093978A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410858272.9
申请日：2024-06-28
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04L1/1812 , H04L5/00
Abstract: 本发明公开一种在无蜂窝大规模MIMO系统中一种HARQ重传策略辅助的免授权接入方法。该方法首先基于用户和AP的泊松簇过程空间分布特征进行分簇，然后充分利用无蜂窝大规模MIMO系统的宏分集增益以及信号空间稀疏性，降低对通信用户的干扰。随后，引入HARQ重传策略，分析其中往返时延，得出在时延约束下最大可重传的次数。此外，本发明推导了最大比合并接收机上下行传输信干噪比的闭合表达式和中断概率的近似表达式，用于验证所提出方案的有效性。相对于传统集中式蜂窝架构下的HARQ方案，本发明充分利用无蜂窝大规模MIMO系统的宏分集增益以及信号空间稀疏性，可以有效降低干扰对于通信用户的影响，并且在时延约束下提高系统可靠性，因此本发明具有一定的实际价值。
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公开(公告)号：CN114757928B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210439740.X
申请日：2022-04-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种一步式的、端对端的可训练的基于深度学习的双能有限角度CT重建方法，用于双能有限扫描角的CT成像。首先通过训练好的深度神经网络，补充由于只进行有限角度采集投影域方式而缺失的其他投影域数据，然后使用F将补充完整的投影域数据转化成CT图像，最后使用训练好的深度学习网络将重建好的CT图像修复成高质量的CT图像。通过本发明能够在双能CT有限的扫描角度情况下重建出高质量的双能CT图像。
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公开(公告)号：CN118174350A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202311508147.7
申请日：2023-11-13
Applicant: 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 , 东南大学
Abstract: 本发明为了解决传统技术中新能源惯量小、支撑能力差的问题，提供了一种直接式AC‑AC变换器的构网控制方法，包括：电压源型变换器的功率控制方法、电压源型变换器的电压电流控制方法、电流源型变换器的控制方法、电压源型变换器和电流源型变换器的协同调制方法。电压源型变换器的功率控制方法采用带有一次调频调压功能的下垂控制，其中无功‑电压下垂控制采用线性函数作为下垂系数，有功‑频率下垂控制采用反正切函数作为下垂曲线。本发明的无功‑电压下垂控制的下垂系数可以根据当前无功功率实现动态调节，有效降低电压幅值的波动，有功‑频率下垂控制可以实现频率的边界限定，减小构网频率波动，具有更强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117060068A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311255103.8
申请日：2023-09-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种毫米波滤波天线及基于寄生短路贴片的滤波天线阵列，该天线单元采用多层印制电路板实现，层次结构上包含两层介质基片，三层金属层，一个粘贴介质层；从上至下分别为顶部金属层(5)、第一层介质基片(1)、中间金属层(2)、粘贴介质层(3)、第二层介质基片(4)、底部金属层(8)；基于上述结构，提出了一种基于寄生短路贴片共用技术的滤波天线阵列设计方案。这种方法可以在更为紧凑的结构空间内保持滤波天线良好带外抑制水平并获得更高的天线增益，为小型化高增益滤波天线及宽角扫描相控阵天线的设计提供了一定思路。
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公开(公告)号：CN116884401A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310846992.9
申请日：2023-07-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种即插即用的语音对抗样本防御方法，首先通过高斯噪声对输入的语音进行平滑处理，生成具有细微不同的平滑语音序列，然后将平滑语音序列输入到多版本预处理算法模块，用不同实现的压缩算法和增强算法对平滑语音进行处理，生成多版本语音序列；接着将生成的多版本语音序列输入到语音识别系统中，获取对应的语音转录文本序列；最后通过众数投票权重分配(Mode Voting Weight Allocation,MVWA)方法对各个文本序列进行权重分配，然后根据权重以识别器输出投票错误减少(Recognizer Output Voting ErrorReduction,ROVER)算法对输入语音的良性转录进行估计。通过本发明能够实现将有攻击性的对抗样本还原成良性样本，提高了语音识别系统的安全性能，为对抗样本的防御提供了一种有效的还原方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115048862A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210635944.0
申请日：2022-06-07
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多元传递熵和图神经网络的沥青路面车辙预测方法，包括以下步骤：步骤1：采集历年沥青路面服役性能监测数据及沥青路面使用性能影响因素数据，根据采集到的数据进行分类；步骤2：将车辙以及影响车辙的多个变量的时间序列转化为图形结构，图形的节点数就是变量的个数，边定义为典型变量与待预测变量的因果关系，步骤3：将图中的节点嵌入门循环单元和自注意力机制可以看作是一个预先训练的模型；步骤4：采用基于谱的图神经网络模型，创建多层模型结构对上述步骤得到的变量节点关系图进行训练，输出多步预测序列。该技术方案基于提出了一种基于多元传递熵和图神经网络的车辙预测模型，提高了车辙预测的精度和泛化能力。
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公开(公告)号：CN112610751A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011438240.1
申请日：2020-12-07
Applicant: 东南大学
IPC: F16K99/00
Abstract: 本发明提供了一种3D打印制作的可拼接气动单向微阀，包括气道块、变形膜和流道块，所述变形膜密封连接于所述气道块顶面与所述流道块底面之间；所述气道块的顶面设有用于与外部流体源连通的下单向腔，所述流道块的底面设有与下单向腔对应的上单向腔、与上单向腔可通断式连接的连通的出流腔；所述下单向腔与所述上单向腔之间的所述变形膜上设有流通孔，所述下单向腔的深度小于所述变形膜向下单向腔底面弯曲时的形变量，所述上单向腔的深度大于所述变形膜向上单向腔顶面弯曲时的形变量，从而使流体只能从下单向腔向上单向腔单向流动。本发明保证了流体单向流动，避免回流，流量控制结构简单，响应速度快。
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公开(公告)号：CN110820526B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201911059504.X
申请日：2019-11-01
Applicant: 东南大学
IPC: E01D11/04 , E01D11/02 , E01D19/14 , E01D19/12 , E01D101/30 , E01D101/26
Abstract: 本发明提供一种峡谷河流地形的空间四索面双幅曲线型斜拉桥及施工方法，在河谷两岸山坡上，修建拱形桥塔，四索面空间斜拉索网紧紧拽住椭圆环状双幅曲线型主梁，内侧拉索网锚固于鸭蛋拱形桥塔的抛物线段塔顶区段，外侧拉索网锚固于鸭蛋拱形桥塔的椭圆弧线段塔柱的顶部区段，其中内侧拉索网交叉锚固布置，椭圆环状双幅曲线型主梁的中央处设置椭圆形环梁支撑构件，兼做观光平台，利用单主缆悬索起吊临时桁架梁连系梁结构，缆索吊装方法辅助双弯斜拉桥悬臂拼装施工，成桥后，单主缆悬索上设置放射状吊索，吊住椭圆形环梁。本发明的双弯斜拉桥具有结构简洁、立面丰富、造型美观、生态环保、交通组织流畅、施工方便和经济性好等优点，其应用前景良好。
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公开(公告)号：CN119920978A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411924952.2
申请日：2024-12-25
Applicant: 东南大学
IPC: H01M10/0566 , H01M10/0569 , H01M10/0568 , H01M10/0525
Abstract: 本发明涉及一种锂离子电池用高熵电解液、电解液制备方法及电池，所述锂离子电池用高熵电解液由多种锂盐、有机溶剂组成，用于改善锂离子在电解液中的动力学迁移过程；所述有机溶剂为酯类溶剂、醚类溶剂、醚酯共混溶剂中的至少一种；多种锂盐在有机溶剂中的总浓度为1.0‑2.0mol/L。与现有技术相比，本发明中的高熵电解液体系能够用于锂离子电池，在不需要任何添加剂、稀释剂、共溶剂的作用下通过简单地引入多种锂盐，使电解液中的无机阴离子更多地参与到内层溶剂化鞘层中，并且呈现出更丰富、多样化的溶剂化团簇构型，即所谓的高熵结构，从而降低了锂离子在电解液中的扩散能垒以及其在界面处的迁移能垒。
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公开(公告)号：CN117670690A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311711195.6
申请日：2023-12-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于基于深度学习残差网络和小波变换的CT图像隐写分析方法，用于医学图像的隐写分析。该方法由隐写信息增强模块(SIEM)，隐写信息识别模块(SIDM)和深度残差网络构成。首先通过隐写信息增强模块提取出输入图像的隐写特征并强化，然后将强化后的数据输入深度残差网络中进行特征提取，提取完成后进入信息增强模块，隐写信息识别模块将卷积得到的特征图进行压缩并关注隐写信息最丰富的区域，抑制不重要的区域特征。压缩完成后通过一个分类器输出隐写分析判别结果，即该图像是否经过了某种算法的隐写。
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