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公开(公告)号：CN118737685A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410766030.7
申请日：2024-06-14
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明属于干式变压器线圈的机械装配技术领域，具体涉及一种干变线圈浇注内外模具拼装检测与调控装置。本发明装置系统集成度高，包括位移传感器模块、数据处理模块、数据通讯模块、电机控制模块、控制面板及电源管理模块。各个模块分工明确，电路安装方便快捷，整体结构紧凑，提高了系统的可靠性和操作简便性。本发明采用高精度激光位移传感器与步进电机推杆相结合的方式，实现了干变线圈浇注内外模具同心度、垂直度参数的高精度检测与同心度的高精度控制。激光位移传感器和步进电机推杆相互协作，弥补了单一技术自动化程度低、精度不高的问题，提高了整个装置的控制精度。
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公开(公告)号：CN117811633A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311819511.1
申请日：2023-12-27
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的轻量化端到端CSI获取方法，包括：首先生成训练轻量化端到端CS I获取网络HOPFNet的输入数据集，然后，将生成的输入数据集输入HOPFNet中，对HOPFNet进行训练，保存模型最佳权重。最后，基站端将训练完成的导频信号发送至用户端；用户端将接收到的导频信号输入CS I反馈编码器网络，得到压缩的导频信号，并将其通过反馈链路反馈回基站端；基站端将接收到的压缩的导频信号输入CS I反馈解码器网络，得到基站端到用户端的下行实时估计信道。本发明绕过了信道估计，实现了导频设计、信道压缩和信道重建的一体化设计，采用HOPFNet将计算复杂度降低到了线性水平，可获得较好的信道估计精度，也减少了反馈开销和计算复杂度。
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公开(公告)号：CN115173914B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202210835698.3
申请日：2022-07-15
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种多智能反射面辅助通信主被动波束赋形迭代优化方法，该方法首先用户端通过智能反射面发送导频信号，基站端根据导频信号获取级联链路的信道状态信息；然后基站端为每个用户端分配一个智能反射面，采用广义瑞利熵算法计算得到基站端通过所选智能反射面服务各自用户端的最优主动波束赋形向量，并计算信噪泄漏比值；接着基站端通过最大化各个用户端的最小信噪泄漏比，优化用户端所选择的智能反射面的被动波束赋形；之后基站端联合基站端的主动波束赋形和智能反射面的被动波束赋形进行迭代优化。本发明增强了无线通信系统的稳定性、可靠性，提升了无线通信系统的频谱效率。
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公开(公告)号：CN115085782B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202210681193.6
申请日：2022-06-15
Applicant: 南通大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/06 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的智能反射面联合反馈和混合预编码方法，离线训练阶段中，首先根据信道计算模拟、数字预编码矩阵，并输入深度学习模型训练，然后将模型的信道压缩网络和混合预编码网络分别部署在用户端和基站端。在线预测阶段中，用户端将实时信道输入信道压缩网络，并将压缩信息反馈回基站端，基站端将反馈信息输入混合预编码网络，得到模拟、数字预编码矩阵，然后根据数字预编码矩阵对发送信号进行数字预编码，将数字预编码信号通过馈源传输至智能反射面，智能反射面根据模拟预编码矩阵对数字预编码信号进行相移处理，并发送至用户端。本发明利用深度学习技术，实现多用户的信道反馈和基于智能反射面的混合预编码，降低系统的功耗。
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公开(公告)号：CN114413908A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210074701.4
申请日：2022-01-21
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及旋转飞行体的姿态信息获取与处理技术领域，具体涉及一种太阳干扰影响下的四轴长波红外辐射姿态补偿方法，包括分析太阳红外辐射干扰对长波和中波红外姿态测试的影响，找到太阳红外辐射对长波和中波红外辐射传感器干扰的影响规律；设计四轴长波红外辐射传感器姿态补偿算法，利用正弦度函数来判断是否存在干扰，并对干扰影响的传感器数据进行剔除，再利用剩余传感器数据解算姿态角，并取均值，从而得到最终的姿态角信息；本发明为利用红外辐射进行旋转飞行体姿态测试提供了一种全天候、抗干扰能力强的方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119603017A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411683158.3
申请日：2024-11-22
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及联邦学习模型可靠训练和安全聚合技术领域，尤其涉及一种用于移动场景中联邦学习模型的攻击检测与抵御方法，包括：利用区块链存储设备信息，服务器在与设备无接触的情况下完成联邦学习用户的选择；设备利用零知识证明方法判断收到的训练任务的真实性；设备利用证明密钥对本地模型进行加密传输，抵御模型参数推理攻击；区块链利用验证密钥和佩德森承诺对本地模型的有效性进行验证，从而实现联邦学习全局模型的安全聚合。本发明具有攻击检测速度快、所需通信和计算资源少、算法复杂度低的特点。
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公开(公告)号：CN117811633B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202311819511.1
申请日：2023-12-27
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的轻量化端到端CS I获取方法，包括：首先生成训练轻量化端到端CS I获取网络HOPFNet的输入数据集，然后，将生成的输入数据集输入HOPFNet中，对HOPFNet进行训练，保存模型最佳权重。最后，基站端将训练完成的导频信号发送至用户端；用户端将接收到的导频信号输入CS I反馈编码器网络，得到压缩的导频信号，并将其通过反馈链路反馈回基站端；基站端将接收到的压缩的导频信号输入CS I反馈解码器网络，得到基站端到用户端的下行实时估计信道。本发明绕过了信道估计，实现了导频设计、信道压缩和信道重建的一体化设计，采用HOPFNet将计算复杂度降低到了线性水平，可获得较好的信道估计精度，也减少了反馈开销和计算复杂度。
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公开(公告)号：CN118312763A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410511783.3
申请日：2024-04-26
Applicant: 南通大学
IPC: G06F18/213 , G01C21/20 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于深度学习特征提取技术领域，具体涉及一种基于轻量化神经网络的双波段红外辐射干扰检测方法。本发明包括以下步骤：S11、数据集的建立主要包括：S11‑1、搭建双波段红外辐射测量半实物平台；S11‑2、按无干扰、太阳干扰、云层干扰和传感器故障采集并建立合适的双波段红外辐射时间序列数据集；S12、将采集的双波段红外辐射时间序列数据集，通过Ds‑GADF进行数据融合，将一维的双波段红外辐射时间序列数据集转换为二维的双波段红外辐射彩色图像数据集；S13、将转换后的二维的双波段红外辐射彩色图像数据集输入进FIRViT神经网络当中，对FIRViT神经网络进行训练，并保存模型的最佳权重；S14、将模型的最佳权重放入嵌入式设备中验证算法可行性。
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公开(公告)号：CN117768272A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311789693.2
申请日：2023-12-22
Applicant: 南通大学
IPC: H04L25/02 , H04W52/14 , H04B7/0426
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种无线能量传输的去蜂窝网络信道统计信息估计方法，包括：在去蜂窝系统中布设M个AP、T个RIS、K个用户和一个CPU，假设在每个AP旁都有一个RIS主要为其提供服务；在信道估计阶段，用户采用特殊的导频结构方案向AP发送导频信号，AP为了获得信道统计信息将在不同相干块接收到的信号进行处理，同时采用MMSE信道估计方法进行信道估计；在下行能量传输阶段用户从AP发送能量信号中收集能量；在上行数据传输阶段，将收集到的能量按照比例进行分配，用于此次数据传输及下次信道估计。本发明适用于无线能量传输系统，大大降低了导频开销，可获得较为准确的信道估计。
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公开(公告)号：CN117220731A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311310411.6
申请日：2023-10-11
Applicant: 南通大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/06 , H04B7/145
Abstract: 本发明公开了一种去蜂窝大规模MIMO共生通信的大尺度衰落解码方法，包括：布设分布式接入点AP，物联网设备和一个反向散射装置，所有接入点AP由一个中心处理单元所控制；物联网设备向接入点AP发送信号，同时反向散射装置也会调制这些信号来发送自己的信号；接入点AP接收到信号后，对来自物联网设备的信号进行一次解码并发送给中心处理单元。中心处理单元接收到信号后，将对其进行复制；对于信号A，根据广义瑞利熵定理，中心处理单元对来自物联网设备的信号进行大尺度衰落解码；对于信号B，中心处理单元先用解码信息进行信号消除，再对来自反向散射装置的信号进行大尺度衰落解码。本发明可以有效地降低信号中的干扰项，提高功率效率与频谱效率。
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