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公开(公告)号：CN105657778A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610144260.5
申请日：2016-03-14
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04W40/32 , H04W40/02 , H04L12/715 , H04W40/10 , H04W84/18
Abstract: 本发明提供了一种基于功率异构无线传感器网络的分簇路由方法，包括高级节点和普通节点，根据网络每一轮的能量消耗计算出最佳簇头个数，再根据普通节点和高级节点功率的比值及最佳簇头个数计算出功率异构网络影响因子，进而通过功率异构网络影响因子计算出高级节点和普通节点当选最佳簇头的概率。本发明可以使网络每一轮能量消耗最少并且使高级节点和普通节点能量消耗均匀，从而延长网络稳定期并且提高网络吞吐率。
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公开(公告)号：CN105573359A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510916209.7
申请日：2015-12-10
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05D16/20
CPC classification number: G05D16/2093
Abstract: 本发明公开了一种施加压力控制纳米孔中离子传输选择度的方法，在纳米孔水库系统的一端施加电压的同时施加压力，利用小面积下施加一定压力产生的巨大压强来有效控制和提高离子传输的选择度。本发明利用巨大的压强促进纳米孔中离子快速流动，通过电压对流动的离子进行筛选，从而获得较高的离子选择度，与单纯电压对离子选择度的控制相比，压力对离子选择度的控制不受溶液pH值和浓度的制约，且方向单一、速度可调，更加灵活可控。
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公开(公告)号：CN105091881A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510583509.8
申请日：2015-09-14
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明采用的一种带有静止状态检测的无线传感网室内定位方法。智能终端设备每隔一小段时间向服务器发送设备传感器的数据（包括加速度传感器数据和陀螺仪数据）。服务器接收到加速度传感器数据后，进行静止状态检测，判定待定位人员的运动状态。服务器接收到陀螺仪数据后，进行姿态解算，得到方向余弦矩阵。服务器借助方向余弦矩阵，进行坐标转换，将载体坐标系加速度转换为地理坐标系加速度，进而对地理加速度进行两次积分，获得待定位人员的位置信息。该方法加入静止状态检测，除了智能终端设备和服务器外，无需额外的辅助定位设备，降低了系统定位的开销，提高了定位的精确度。
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公开(公告)号：CN104955176A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510244107.5
申请日：2015-05-13
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04W88/10 , H04L12/771
Abstract: 本发明公开了一种具有语音和短信路由功能的3G/4G便携式无线路由器。该设备具有3G/4G芯片组，可以使用3G/4G网络；该设备还有wifi功能，可以当做AP热点使用。把SIM卡放入该便携式通信设备，用户智能终端连接上该便携式通信设备分享的AP热点后可以共享3G/4G网络，不仅可以访问互联网，还可使用语音和短信业务。该设备可应用于固有通信制式和现有SIM卡不匹配的手机、第二代移动通信制式的手机、只具有wifi功能的智能终端(含平板电脑)，使其具有能使用3G/4G网络访问互联网、语音通话和收发短信的功能。
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公开(公告)号：CN104506468A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201510012970.8
申请日：2015-01-09
Applicant: 南京理工大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种时域稀疏信道估计方法，在接收端的信号处理主要分为信道估计和均衡两个阶段，而信道估计又分为两步：训练序列处的信道估计和数据符号处的信道估计。本发明首先利用最大似然准则估计训练序列处的信道冲激响应，然后利用基于采样点的二次多项式内插算法获得数据符号处的信道冲激响应。二次多项式内插的性能明显优于线性内插算法，并逼近利用了信道统计特性的Jakes内插。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110430585B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201910723536.9
申请日：2019-08-07
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式传感器网络中用于追踪的广播节点选择方法。我们根据接收到的上一时刻的部分传感器信息，更新当前时刻的目标状态的估计值与真实值之间的协方差矩阵，同时结合传感器节点在当前时刻之前所有的协方差矩阵来挑选估计质量最好的传感器用来作为广播节点。实验结果表明，该方法较传统的方法，能够显著的提高在追踪过程中传感器网络的能量利用效率和带宽资源利用效率。
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公开(公告)号：CN110473142B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201910431489.0
申请日：2019-05-22
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T3/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的单幅图像超分辨率重建方法，针对网络架构，去除了残差模块的批归一化层，增加了紧密连接和作用于判别域的网络，针对损失函数，融合了多种不同损失函数。本发明节约了计算资源、增强了层与层之间的传播，使得生成的图像具有高频信息而不是高频噪声，提高了生成图片在不同数据集上的峰值信噪比、结构相似性以及视觉效果。
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公开(公告)号：CN110569891A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910796418.0
申请日：2019-08-27
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于WiFi的被动式坐姿时长检测方法，包括：首先对采集到的信道状态信息CSI数据进行预处理，其中处理过程包括：先利用hampel identifier方法去除离群值，再基于小波变换实现低通滤波，然后对预处理后的CSI序列进行动作分割，接着基于SVM的起坐动作识别，最后根据起坐动作计算坐姿时长。本发明提供的基于WiFi的被动式坐姿时长检测方法，能够提高坐姿时长的精度。
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公开(公告)号：CN110517488A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910762200.3
申请日：2019-08-19
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明设计了一种短时交通流预测方法。本发明结构主要分为三个部分：首先，通过历史平均模型构建日内交通流量趋势，并通过自回归滑动平均模型（ARIMA）拟合实际流量与日内流量趋势之间的剩余部分。然后建立广义自回归条件异方差（GARCH）模型来捕获自回归滑动平均模型残差序列的波动性以增强预测能力；使用长短时记忆神经网络（LSTM）用于捕捉日常交通的长期依赖性和非线性特征；最后，通过深度神经网络（DNN）融合和学习上述特征用于预测。本发明深入挖掘交通流数据的随机性与不确定性，充分考虑交通流数据中的线性和非线性特征，从而有效提高了交通流量数据的预测精度。
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公开(公告)号：CN110445581A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910736687.8
申请日：2019-08-10
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种在相关性性环境下基于卷积神经网络利用相关信息降低信道译码误码率的方法。该方法利用在快衰落信道下的无线通信系统获取训练集，利用该训练集训练了两个基于多层一维度卷积神经网络的估计器。利用估计器获得的信道增益和信道噪声值，依次进行接收信号去噪，残余噪声分布统计，重构对数似然比，最后利用重构的对数似然比作为BP译码器的输入进行低密度奇偶校验码的信道译码，其结果在各个实验相关性下都获得了相较于未进行上述处理就直接进行信道译码更低的误码率。这说明，通过本发明获得李准确的信道估计值和噪声估计值，同时信号去噪的方法获得了积极的性能增益。
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