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公开(公告)号：CN106332254B
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201610692260.9
申请日：2016-08-19
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种双跳中继系统中无线信息和能量的联合传输方法，源节点S将B比特信息发送给目的节点D，包括如下步骤：(1)源节点发送阶段：源节点S将B比特信息全部发送给中继节点R；源节点S首先根据中继节点R发送的导频信息估计S‑R链路的信道信息γsr，然后根据γsr决定源节点S的发送模式和发送功率；(2)中继节点发送阶段：中继节点R先利用所采集的能量对接收的信息进行解码和重新编码，再将编码后的符号发送给目的节点D。本发明使系统在满足源节点S的功率约束和中继节点R的因果约束的条件下，获得最大的平均吞吐量。
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公开(公告)号：CN103236885A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310087597.3
申请日：2013-03-19
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种超宽带无频率色散的DOA估计装置，其特征在于：包括天线阵列和真延时空间变换信号处理单元，所述天线阵列用于接收来波信号并将其传送给真延时空间变换信号处理单元，对于特定的空间方位角，真延时空间变换信号处理单元将天线阵列中各阵元的采样波形进行延时相加，再对得到的波形进行脉冲压缩，并记录脉冲压缩后得到的波形的峰值；对空间方位角进行扫描，得到空间方位角和峰值的关系曲线，根据曲线的极值确定来波方向。本发明还公开了一种实现超宽带无频率色散的DOA估计方法。本发明克服传统宽带情形下DOA估计的信号展宽、频率色散等问题。
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公开(公告)号：CN103051980A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201210219092.3
申请日：2012-06-29
Applicant: 南京大学
IPC: H04N21/647 , H04N7/26
Abstract: 本发明提出一种将可分级视频编码和OFDM系统的资源分配相结合的跨层优化方案。可分级视频编码能满足异构网络中用户对视频流的不同的服务质量要求(QoS)，OFDM技术可根据用户的QoS和信道条件灵活地为用户分配子载波、功率和比特。考虑到可分级视频流的特点，本发明将OFDM的不同子载波分配给不同优先级的视频包，并通过最优的载波、功率和比特分配，使系统获得最佳的功率效率。
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公开(公告)号：CN103037486A
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201210558525.8
申请日：2012-12-21
Applicant: 南京大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种中继节点选择，发送功率和调制方式的联合优化方案，用于最小化传感网的总功耗。本发明在满足目的节点的误码率要求，节点最大发射功率限制的条件下，提出使网络总功耗最小的节点发送功率、调制方式的计算方法和中继节点选择方法。本发明实施例方法包括：所有中继节点对发送功率和调制方式进行分布式计算，获得最小网络总功耗的中继节点获得优先广播信息的权利(广播的信息包括源节点的发送功率和调制方式)；源节点根据接收的信息决定发送功率和调制方式，并采用分布式空时编码的方式发送信号；获得最小网络总功耗的中继节点对来自源节点的信息进行解码前传。
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公开(公告)号：CN119494270A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411570143.6
申请日：2024-11-06
Applicant: 南京大学
IPC: G06F30/27 , G16C60/00 , G06N3/006 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于超材料设计领域，具体涉及一种基于CVAE和PSO的纳米光子超材料结构逆向设计方法；所述方法具体步骤为S1.构建数据集；S2.将数据集分割为80％的训练集、10％的验证集和10％的测试集；S3.构建正向预测网络模型，并进行迭代循环训练；S4.构建条件变分自编码器网络模型；S5.将训练集中编码矩阵及反射光谱向量作为数据对送入条件变分自编码器网络模型，进行迭代循环训练；S6.通过粒子群优化算法寻找最优的潜在向量，将潜在向量与反射光谱向量拼接后输入条件变分自编码器网络模型得到候选设计结构，并利用正向预测网络模型进行筛选；本发明解决了现有技术反向设计中设计多样性不足与精确度不高难以平衡的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119294259A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411527918.1
申请日：2024-10-30
Applicant: 南京大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及电磁超技术领域，尤其涉及一种基于联合判别生成对抗网络的超表面结构设计方法，设计电磁超表面单元结构及相关参数的周期性排列，并输入至电磁仿真软件以获得电磁响应，构建正向预测数据集和反向设计数据集；将正向预测数据集和反向设计数据集分别分割为训练集和测试集；构建正向预测网络模型，将正向预测数据集送入用于正向预测的模拟器网络Simulator中进行训练，训练完成后固定正向预测网络模型参数。本发明通过将预训练好的正向预测网络和判别光谱相似性的判别器网络加入逆向设计网络中，使得网络能够很好地理解结构设计与其整体光学响应之间的关系，更加注重于生成结构的吸收光谱，可以生成新的设计，也可以扩展到分析其他的超表面结构。
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公开(公告)号：CN113095137B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202110259492.6
申请日：2021-03-10
Applicant: 南京大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
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，
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公开(公告)号：CN114020036B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202111465253.2
申请日：2021-12-03
Applicant: 南京大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 一种无人机编队自动完成阵型变换中防碰撞的方法，基于若干无人机及指挥调度中心即地面指挥基站；放飞无人机，无人机编队保持初始阵型飞行，指挥人员通过地面基站用高速通信方式与无人机上的高速通信模块进行控制和收发数据，实时掌控无人机在阵型中的水平位置，同时运用能够检测无人机自身高度的气压计定位模块进行高度校准，保持无人机编队在同一初始高度。无人机编队状态能根据实际情况实时更新，保证安全情况下尽可能减少需要改动飞行路线的无人机数量，通过调度中心下达阵型变换指令，根据预设好的“临界值”，计算出“距离矩阵”和“风险矩阵”，检查各无人机飞行路线间距离与临界值”关系，分别发出正常飞行、调整路线和
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公开(公告)号：CN116032399A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310012982.5
申请日：2023-01-05
Applicant: 南京大学
IPC: H04B17/391 , H04B17/345
Abstract: 本发明公开了一种基于信号协方差矩阵距离的频谱感知方法，包括对接收信号进行短时傅里叶变换，利用窗函数将信号在时域上进行分段，再对每个子带信号进行傅里叶变换得到多个关于时间和频率的二维矩阵，将这多个矩阵在同一频率处的幅值向量联合构成新的矩阵，并求出其协方差矩阵，得到N个信号协方差矩阵，采集纯噪声信号作为参考信号，对噪声信号进行同样的处理得到N个参考矩阵，分别计算这N对信号协方差矩阵和参考矩阵之间的黎曼距离，并求出N个黎曼距离之和，将黎曼距离之和作为检测统计量与阈值相比较，做出最终判决，提高了微弱信号的检测精度、减少噪声不确定性的影响。
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公开(公告)号：CN116027278A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211683364.5
申请日：2022-12-27
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种外辐射源无人机探测系统接收站布站方法，包括建立分布式接收站的信号模型，推导出了相干情况下目标位置估计的克拉美罗下界CRLB，并引入几何精度因子GDOP作为评价定位性能的指标，使用改进粒子群算法求解最优的接收站布置，本发明提出了一个有效的高精度的布站策略，解决了实际应用中外辐射源的位置由第三方确定且不规律布置的问题，通过优化布置接收站位置，可提高无人机定位精度。
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