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公开(公告)号：CN108990158B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810762121.8
申请日：2018-07-12
Applicant: 南昌大学
Abstract: 一种基于二元加载机制的无人机充电边缘计算网络的资源分配方案，步骤是：设置功率及初始化参数；计算最佳中央处理器频率，加载时间和用户发射功率；计算拉格朗日乘子；计算用户操作选择方案，更新迭代次数；判断目标函数值是否满足终止条件；初始化迭代次数j＝1；计算最佳无人机轨迹，更新迭代次数和轨迹；判断无人机轨迹是否满足终止条件；将第j次迭代获得赋值给第i次迭代更新迭代次数i＝i+1；判断目标函数值是否满足终止条件；获得最佳的中央处理器频率、发送功率、加载时间和模式选择以及无人机轨迹。本发明具有可应用于无人机充电的移动边缘计算网络中实现所有用户加权计算比特之和最大化的资源分配，算法复杂度低，可实现快速收敛，易于实现的优点。
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公开(公告)号：CN111934809B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202010991953.4
申请日：2020-09-21
Applicant: 南昌大学
Abstract: 一种分布式无线信息系统的节点时间质量检测方法及装置，该方法包括：从当前接收节点译码输出的比特序列中提取发射节点识别码；确定当前帧通信信号的发射节点位置；确定通信信号达到时间为当前帧通信信号到达所述当前接收节点的时间，得到通信信号达到时间；将所述发射节点识别码对应的发射节点和所述发射节点位置进行配对，计算所述发射节点的发射通信信号达到当前接收节点的理论时间；将发射节点和通信信号达到时间进行配对，并将配对成功的通信信号达到时间确定为发射节点的发射通信信号到达所述当前接收节点的实际时间；根据所有配对成功的理论时间和实际时间融合得出当前接收节点的时间误差参数，根据时间误差参数确定当前接收节点的节点时间质量。
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公开(公告)号：CN112180326A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010992818.1
申请日：2020-09-21
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大规模天线阵的分层分布式定位和测速方法，包括：通过离线的深度神经网络训练得到多普勒测量深度神经网络模型和测速定位深度神经网络模型；利用多普勒测量深度神经网络模型对大规模天线阵列的多路并行接收信号进行实时处理；将多个分布式大规模天线阵列测量到的多普勒测量结果汇聚到中心站；在中心站对各分布式大规模天线阵列的上报结果进行关联；将关联上的多普勒测量结果，送入训练完成的测速定位深度神经网络模型，实时得到目标测速和定位结果。本发明能够解决传统的定位和测速方法，在大规模天线阵的体制下，存在实时计算复杂度过高的问题。
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公开(公告)号：CN111931121B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010991979.9
申请日：2020-09-21
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大规模天线阵的分布式定位和测速方法，包括：通过离线的深度神经网络训练得到深度神经网络模型；利用深度神经网络模型对大规模天线阵列的多路并行接收信号进行实时处理，得到多普勒测量结果；将多个分布式大规模天线阵列测量到的多普勒测量结果汇聚到中心站；在中心站对各分布式大规模天线阵列的上报结果进行关联；利用关联上的多普勒测量结果，进行位置和速度解算。本发明能够解决传统的定位和测速方法，在大规模天线阵的体制下，存在实时计算复杂度过高的问题。
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公开(公告)号：CN111835495B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010971222.3
申请日：2020-09-16
Applicant: 南昌大学
IPC: H04L5/00
Abstract: 本发明公开了一种参考信号的检测方法，包括以下步骤：以系统时钟作为采样节拍，对参考信号进行采样输出，得到所述参考信号的随机序列；对所述随机序列执行傅里叶变换，得到第1路参考信号的频谱；对所述第1路信号频谱执行M‑1次并行乘性修正和加性修正，得到M路所述参考信号的频谱，以所述参考信号的频谱作为频域相关检测的M路参考信号修正频谱。本发明采用一个傅里叶变换模块得到第1路信号频谱，再针对第1路信号频谱执行乘性修正和加性修正，即可获得M路参考信号修正频谱。本发明还公开了一种采用上述方法的系统、可读存储介质及电子设备。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111934809A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010991953.4
申请日：2020-09-21
Applicant: 南昌大学
Abstract: 一种分布式无线信息系统的节点时间质量检测方法及装置，该方法包括：从当前接收节点译码输出的比特序列中提取发射节点识别码；确定当前帧通信信号的发射节点位置；确定通信信号达到时间为当前帧通信信号到达所述当前接收节点的时间，得到通信信号达到时间；将所述发射节点识别码对应的发射节点和所述发射节点位置进行配对，计算所述发射节点的发射通信信号达到当前节点的理论时间；将发射节点和通信信号达到时间进行配对，并将配对成功的通信信号达到时间确定为发射节点的发射通信信号到达所述当前接收节点的实际时间；根据所有配对成功的理论时间和实际时间融合得出当前节点的时间误差参数，根据时间误差参数确定当前节点的节点时间质量。
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公开(公告)号：CN109974660A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910204243.X
申请日：2019-03-18
Applicant: 南昌大学
IPC: G01C5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机悬停视频测量无人机悬停精度的方法，通过处理无人机悬停视频获取视频所有帧，每一帧图像选取无人机机身的左下点作为测量参照点，并对所选参照点进行统计分析，然后利用无人机自身尺寸信息及比例关系，计算得到无人机悬停精度。该方法只需要一个可拍摄视频的普通摄像头，无需外加辅助工具和专业测量工具，成本低、简单高效，测量精度有保障，且常规白天即可完成实验测量，对测量时间要求较弱。
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公开(公告)号：CN109884581A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910134126.0
申请日：2019-02-22
Applicant: 南昌大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明公开了一种基于任意阵列的太赫兹宽空域无源测向方法，包括以下步骤：随机产生阵列，并记录天线位置；根据天线位置计算空间采样频率向量；计算所有天线的相关输出向量；将辐射源的辐射空间范围进行离散化处理；构建压缩感知测量方程；凸优化重构获得太赫兹辐射源空间角度。本发明基于太赫兹辐射源空域稀疏特性，应用压缩感知原理进行阵列信号处理，可采用任意阵实现对太赫兹辐射源的宽空域测向，不要求最小天线间距小于半波长，对阵列排列也没有要求，较好地解决了因太赫兹波长太短导致的宽空域测向问题。
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公开(公告)号：CN103431689A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310352586.3
申请日：2013-08-14
Applicant: 南昌大学
Abstract: 一种多功能相框，其结构包括电子相册屏、镜子、手势感应器、支架、撑座、控制器、存储器、蓄电池、显示触摸屏、扬声器、麦克风、USB接口；相框的框架由电子相册屏和镜子组成，电子相册屏反面装有镜子，电子相册屏四个角上装有手势感应器，并通过支架与撑座相连，撑座内装有控制器、存储器、蓄电池，撑座的正面分别安装显示触摸屏、扬声器、麦克风，撑座一侧设置USB接口；本发明具有手势感应浏览相片功能、音乐功能、闹钟等功能的智能相框，在家庭卧室中使用，尤其是把该智能相册摆放在床头柜上，不仅美观大方，而且还可以躺在床上随时挥手浏览电子照片，欣赏优美的音乐，且有闹铃功能，早上会准时闹醒主人，非常实用。
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公开(公告)号：CN119003689A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411426232.3
申请日：2024-10-14
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F16/31 , G06F16/332 , G06F16/36 , G06N5/02
Abstract: 本申请涉及数据处理领域，提供了一种针对智慧校园的智能表格处理系统，该系统包括：知识构建模块，用于根据智慧校园数据中心的元数据及文本数据进行本体建模及知识构建，以得到图数据库及向量知识库；模型配置模块，用于基于业务关联文本资料进行增量预训练，以及基于人工标注数据的监督微调训练，得到分别符合多种不同业务场景的大语言模型；融合模块，用于基于M‑RAG方式，将知识图谱、向量知识库与大语言模型进行功能融合；应用模块，用于将融合模块提供的功能作为一级功能，针对当前业务场景进行二级功能应用，二级功能包括数据填报、数据复核、以及流程审批之一或组合。本申请提供了一种针对校园各类业务场景的智能表格处理方式。
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