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公开(公告)号：CN109490819B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201811365309.5
申请日：2018-11-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01S3/12
Abstract: 本发明公开的基于稀疏贝叶斯学习的离格波达方向估计方法，包括步骤：在接收端构建由M个阵元组成的稀疏阵列并建立阵列接收信号模型；根据压缩感知理论建立基于阵列导向矢量的超完备字典，将阵列接收信号模型扩展为稀疏信号重构模型X；由稀疏信号重构模型X构建虚拟信号对应的稀疏信号重构模型Y；初始化指定参数的值，并确定空域信号在传递过程中的噪声功率；计算虚拟阵列输出信号；验算虚拟信号输出后的概率密度函数的均值和方差；利用贝叶斯学习迭代计算虚拟信号输出信号功率谱和噪声功率和量化误差；设定终止准则；画出功率谱的波形，寻找功率谱上的峰值，基于峰值得到估计波达方向的估计结果；本发明可估计出多于阵元数的信号个数，提升了估算精度。
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公开(公告)号：CN112418203A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011251625.7
申请日：2020-11-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于双线性汇合的图卷积网络的RGB‑T目标跟踪方法，包括以下步骤：步骤S1：将特征分为模板嵌入对和候选嵌入对，模板嵌入对由可见光和红外图像的第一帧区域组成；步骤S2：在候选嵌入对中截取和模板嵌入对相同大小的图像，经过卷积神经网络提取特征，形成四个多通道的特征图；步骤S3：将特征图利用图卷积神经网络进行训练，得到最终特征图；步骤S4：将最终特征图进行双线性汇合的操作，得到一个相识度的得分值；步骤S5：重复S2‑S4的步骤，将每次得到的得分值拼接成矩阵，根据最大的得分值所在的位置定位出目标所在的位置；实现整个的跟踪效果；本发明使得特征图之间的内在元素交互作用不能得到充分挖掘的缺陷。
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公开(公告)号：CN111447631A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010147087.0
申请日：2020-03-05
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非正交多址技术（NOMA）的星地联合波束形成和功率分配方法，在该网络中，卫星通信子网络服务多个地面站，地面蜂窝子网络服务多个蜂窝用户，两个子网络实现频谱共享。首先，地面蜂窝子网络中采用NOMA技术，基于蜂窝用户之间信道的相关性和信道增益的差异性，提出了多用户分簇方法；其次，在用户服务质量得到保证，以及卫星和基站发射功率受限的条件下，建立整个系统的和速率最大化的优化问题；接着，采用S-Procedure和泰勒展开法，将该非凸问题转换成凸优化问题，并进一步利用迭代罚函数法得到卫星和基站的最优波束形成权矢量和功率分配因子。本发明将波束形成和非正交多址技术相结合，为提升星地融合网络信息传输的有效性提供技术方案。
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公开(公告)号：CN109490819A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811365309.5
申请日：2018-11-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01S3/12
Abstract: 本发明公开的基于稀疏贝叶斯学习的离格波达方向估计方法，包括步骤：在接收端构建由M个阵元组成的稀疏阵列并建立阵列接收信号模型；根据压缩感知理论建立基于阵列导向矢量的超完备字典，将阵列接收信号模型扩展为稀疏信号重构模型X；由稀疏信号重构模型X构建虚拟信号对应的稀疏信号重构模型Y；初始化指定参数的值，并确定空域信号在传递过程中的噪声功率；计算虚拟阵列输出信号；验算虚拟信号输出后的概率密度函数的均值和方差；利用贝叶斯学习迭代计算虚拟信号输出信号功率谱和噪声功率和量化误差；设定终止准则；画出功率谱的波形，寻找功率谱上的峰值，基于峰值得到估计波达方向的估计结果；本发明可估计出多于阵元数的信号个数，提升了估算精度。
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公开(公告)号：CN109450500A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811365137.1
申请日：2018-11-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04L25/02
Abstract: 本发明公开了基于嵌套阵列的毫米波联合多普勒和信道估计方法：首先在基站的模拟预编码端采用M个开关器件连接N个天线形成天线阵列，控制开关器件的通断使得连通的天线阵列满足嵌套阵列结构，其中，嵌套阵列结构由一稠密均匀矩阵和一稀疏均匀矩阵按照设定规则排列组成；然后判断用户和天线的类型并建立用户与基站之间通信的模型；随后对基站接收的信号向量化，并构建优化问题重建天线阵列上接收到的虚拟域信号的协方差矩阵；并基于重建的协方差矩阵求解基站接收信号的入射角和多普勒频率，根据获得的入射角求解获取信道增益；最后根据求解得到的信道增益和入射角值恢复用户和基站通信的信道信息；本发明提升了用户和基站通信的信道信息估计精确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119598421A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411734143.5
申请日：2024-11-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/27 , H04W64/00 , G06F18/20 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G06F9/50
Abstract: 本发明提出了一种基于分布式深度学习的节省内存的信源定位方法，该方法降低了在大规模天线场景中设备计算的内存需求。采用重叠子阵选取策略，将完整阵列划分为多个子阵，允许部分阵元在相邻子阵之间重叠。该策略有效地补偿了子阵之间互相关信息的丢失，从而提高了波达方向估计的精度。每个子阵都与一个独立的子处理器配对，负责压缩接收到的数据并将结果传输到融合中心。融合中心利用图神经网络从复杂数据集中有效提取波达方向估计信息。将波达方向估计视为回归任务，利用Toeplitz先验通过后处理实现高精度无网格估计。仿真结果表明，提出的分布式深度学习方法实现了与集中式深度学习方法相当的估计精度，同时具有较低的设备内存需求。
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公开(公告)号：CN118301279A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410434380.3
申请日：2024-04-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N7/15 , H04L12/18 , H04L65/403 , H04L67/02 , G10L21/0216 , G01S15/06 , G06V40/16
Abstract: 本发明公开了一种面向会议室场景的音视频定位系统，系统分为数据存储与可视化模块、视频采集与处理模块、音频采集与处理模块。数据存储与可视化模块，包括前端和后端两部分。前端搭建主要可视化网页，用户登录系统后可进行观看回放、查询说话人定位信息等操作。后端包括登录用户模块和数据查询模块，并将数据库中的存储数据显示在前端展示的页面中。视频采集与处理模块，通过鱼眼全景摄像头进行视频采集，将采集后的视频进行正畸后根据人脸检测和张口识别算法进行定位。音频采集与处理模块，可依次进行数据采集、音频预处理、音频定位。最终数据和定位结果在可视化界面显示。本发明可有效提高会议记录与回顾会议内容效果，满足了会议场景中基于参会人员定位等拓展性功能的需要。
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公开(公告)号：CN109917329B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN201910297336.1
申请日：2019-04-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明公开了一种基于协方差匹配准则的L型阵列波达方向估计方法，方法首先在接收端构建L型阵列：利用不同预设数量的阵元分别建立阵元间距均为入射窄带信号波长一半的第一阵列x和第二阵列y，并以垂直形式叠加第一阵列x和第二阵列y；随后计算第一阵列x和第二阵列y的互相关矩阵，同时对互相关矩阵做矢量化操作得到虚拟阵列接收信号；然后再基于虚拟阵列接收信号根据协方差匹配准则构建优化模型，求解最优化模型得到最优解，并建立最优解的协方差矩阵；最后根据重构协方差矩阵通过多重信号分类方法估计得到入射信号的仰角和方位角大小，完成波达方向的估计操作；本发明可降低波达方向估计过程中噪声对估计结果的影响，提升分辨率和估计精度。
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公开(公告)号：CN114462454A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210132510.9
申请日：2022-02-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的无网格信号源DOA估计方法，通过接收端使用阵元数为M的稀疏阵列进行架构；利用所架构的稀疏阵列接收入射信号并建模；计算稀疏阵列接收信号的采样协方差矩阵计算生成接收信号所对应的协方差矩阵张量构造基于卷积神经网络的信号源个数估计网络，得到估计信号源个数构造基于卷积神经网络的信号降噪重构网络CRN，得到重构的无噪协方差矩阵的首行向量的估计值恢复无噪协方差矩阵并搜索信号源方向DOA；该方法，能够去除噪声干扰的同时，可以估计更多的信号；并且通过采用无网格的估计方法，由无噪协方差矩阵估计得到DOA，避免了网格失配问题。
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公开(公告)号：CN113589223A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110658021.2
申请日：2021-06-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供一种基于互耦情况下嵌套阵列的测向方法，通过采用二级嵌套阵列接收入射信号，对二级嵌套阵列的稀疏部分进行初DOA估计，不考虑互耦情况，获得二级嵌套阵列的稀疏部分具有角度模糊的集合Θa；对整个二级嵌套阵列进行DOA估计，获得二级嵌套阵列进行粗估计的集合Θt；由得到两个角度集合，从集合Θa中，找出K个与集合Θt最接近的角度集合Θini；估计出互耦矩阵，在获取互耦矩阵的基础上，采用波达方向估计算法，再次进行DOA估计，得到最终的角度集合。该方法充分利用嵌套阵列的结构，根据互耦误差的性质，能够有效估计出互耦系数，充分利用协方差拟合标准的性质，能够有效提升算法的分辨率，角度估计精确，误差较小。
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