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公开(公告)号：CN112598069A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011573651.1
申请日：2020-12-25
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明提供了一种基于特征提取和权重系数参数更新的高光谱目标跟踪方法，首先利用基于多维缩放和主成分分析的联合光谱降维方法对原始高光谱图像序列进行降维处理；然后分别提取降维处理后得到的图像序列的四对特征，将四对特征进行融合；并将融合后的特征送入核相关滤波器，得到四个基于第一到第四个特征的弱响应图；并利用权重系数对弱响应图进行加权得到强响应图；将强响应图中最大值位置作为目标的位置；并对权重系数进行更新。本发明克服了现有技术中计算量大，实时性差的缺点，使得本发明提高了复杂背景下高光谱图像序列中目标跟踪的速度，并且当目标出现形变和遮挡时有较好跟踪效果。
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公开(公告)号：CN112581737A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011484620.9
申请日：2020-12-16
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Inventor： 刘世宇
Abstract: 本发明公开了一种数控车床远程数据采集分析系统，包括数控机床、接收和存储数据的数据平台，数据采集分析系统还包括三色报警灯以及用于发射信号的无线模组，在对数控机床进行梯形图控制程序的编写时，对数控机床的关键参数进行定义，获取三色报警灯的状态和具体信息，与数控机床的运行状态保持一致，通过通讯协议连接到物联模组；在数据平台上进行信息配置、行数据处理和分析；从数据平台采集数据到本地服务器或者将数据存储在数据库中，并在本地服务器搭建web站点，实时显示数控车床状态。本发明通过远程对数控车床进行数据采集，对数控车床的运行状态进行实时监控，及时解决数控机床出现的问题，远程协助处理异常，节省了大量的时间和财力。
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公开(公告)号：CN112514688A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011446533.4
申请日：2020-12-11
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开了一种自动灌溉和遮补光的智能花盆，包括：花盆本体，所述花盆本体由内部隔板隔成上下两部分，分别为埋泥的种植区和储水的灌溉区，所述种植区内设有吸水纤维绳穿过内部隔板延伸至灌溉区；自动遮光装置，包括由雾化玻璃拼接形成雾化遮光罩，通过通断电实现是否雾化遮光，所述雾化遮光罩通过支架与花盆本体固定，罩于种植区上方，所述雾化遮光罩上设有补光灯；主控制模块，设置在花盆本体上控制装置内的电器部件运行。本装置可以实现植物的自动灌溉和自动遮补光，可通过各种传感器对植物的生长环境进行监控，即时反馈至用户移动端，以便用户即时根据实际情况对本装置进行控制。
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公开(公告)号：CN112487703A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011238167.3
申请日：2020-11-09
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯在未知噪声场的欠定宽带信号DOA估计方法，首先引入互质阵列，互质阵列采用最小稀疏标尺重构空间协方差矩阵，采用非均匀采样方法；将协方差矩阵向量化，利用克罗内克积从互质阵列得到虚拟流形矩阵；其次，对向量化协方差矩阵进行预处理，初步抑制采集信号中的未知噪声信号，削弱噪声对目标信号定位的干扰；最后，引入稀疏贝叶斯算法，应用于稀疏信号恢复的模型中，通过贝叶斯规则得到后验概率，对所有超参数进行估计，更新出目标信号的真实波达角估计。本发明可以解决非凸优化问题，并利用定点更新自动确定稀疏性，在采集少量样本的情况下，尤其在低信噪比的情况下，有更好的处理效果。
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公开(公告)号：CN112468568A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011318708.3
申请日：2020-11-23
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开了一种移动边缘计算网络的任务中继卸载方法，包括集成了毫米波和频率低于6GHz电磁波(Sub‑6GHz)的移动边缘计算网络，Sub‑6GHz实现用户设备的全覆盖，设置基站和用户设备预先执行了波束训练和对齐机制，因此能够在建立数据连接时配置适当的波束。由于每个用户设备都是独立的个体，因此，采用平均场博弈MFG的框架最大程度的减少功耗，针对MFG优化方法的限制，将公式化的MFG简化为马尔可夫决策过程MDP，利用MDP优化问题求得MFG的均衡解，即通过采用强化学习框架，最大化CUs的价值函数，在强化学习的指导下得到均衡解，实现任务的成功卸载，并减少系统能耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112454885A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011361313.1
申请日：2020-11-27
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: B29C64/112 , B29C64/20 , B29C64/209 , B29C64/268 , B29C64/295 , B33Y30/00
Abstract: 本发明公开了一种高精度的挤出式浆体材料3D打印装置，包括增压组件、挤出式喷头组件、工作台组件、激光烧结组件和固定组件，所述固定组件的一侧固定有挤出式喷头组件，另一侧设有激光烧结组件，挤出式喷头组件的顶部与增压组件连接，所述挤出式喷头组件的下方设有工作台组件，所述激光烧结组件所产生的光斑焦点位于挤出式喷头组件延竖直方向中心线与工作台组件最外层的交点处。本发明可实现不同浆体材料的高精度3D打印加工，弥补了目前挤出式3D打印技术加工样件加工精度不足、加工强度底等问题；可以通过改变装料管以及出料喷头的尺寸，实现不同大小，不同精度浆体材料的加工；可以通过改变整体加工环境，实现对各种环境敏感材料的加工。
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公开(公告)号：CN112241724A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202011186593.7
申请日：2020-10-30
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开一种基于双路卷积长短期神经网络的自动识别方法及系统，利用将无线电信号的同向分量和正交分量转换成幅度分量和相位分量；构造双路神经网络，将简单的同向正交分量送入到卷积神经网络，同时，将转换的幅度相位分量送入到长短期神经网络进行识别；然后，将两路神经网络提取的时空特征进行信息融合，连接成一个新的特征矩阵；训练神经网络，使用softmax分类器完成信号识别分类。本发明基于双路卷积长短期神经网络，可以同时提取信号的时间和空间特征，并且为不同的特征选择适合的神经网络，充分利用神经网络提取特征的能力，学习更好的性能，提高分类的准确率。
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公开(公告)号：CN112153616A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010964461.6
申请日：2020-09-15
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: H04W4/70 , H04B17/345 , H04B17/373 , H04B17/382 , H04W4/02 , H04W4/021 , G06N3/04 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的毫米波通信系统中的功率控制方法，首先，收集环境内D2D设备和蜂窝设备的地理位置信息，构造两个大小为M×M的密度网格矩阵来表示链路收发机的位置；然后，收集训练数据集，构建卷积神经网络框架，并初始化神经网络权重；最后，将训练数据集输入至神经网络中，构建神经网络的输出和标签之间的MSE作为损失函数，并选择一个梯度下降算法优化神经网络的权重；完成训练并保存神经网络。本发明克服了毫米波网络环境中蜂窝设备和D2D设备的干扰问题，用卷积神经网络对收发机的相对位置进行特征提取，以监督学习的方式逼近传统算法来学习设备位置到最优功率分配的映射关系。
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公开(公告)号：CN112153615A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010964458.4
申请日：2020-09-15
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开一种多小区蜂窝D2D设备中基于深度学习的用户关联方法，首先，收集环境内终端设备的信道增益信息；其次，运用穷举法得到相应信道增益样本下的最优蜂窝用户关联策略，收集训练数据集；然后，构建卷积神经网络框架，初始化神经网络参数；最后，训练该神经网络：将训练数据集输入至神经网络，构建神经网络的输出和标签之间的MSE作为损失函数，并选择随机梯度下降算法对神经网络的权重进行更新；当损失函数小于预设值或达到迭代次数时即认为神经网络训练完成，保存神经网络。本发明克服了环境中D2D设备对蜂窝设备造成的干扰问题，用卷积神经网络以监督学习的方式逼近传统算法来学习信道增益到最优用户关联策略之间的映射关系。
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公开(公告)号：CN111864698A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010800196.8
申请日：2020-08-11
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Inventor： 郭春平
Abstract: 本发明公开了一种同步发电机转子过电压保护电路和方法，包括灭磁电路和过电压保护电路，灭磁电路并联在发电机励磁绕组的两端，过电压保护电路与灭磁电路并联，过电压保护电路中设有控制全控型电力半导体器件通断使得过电压尖峰被抑制的触发电路。根据全控型电力半导体器件具有门极正脉冲信号触发导通、门极负脉冲信号触发关断的特性，在过电压保护电路中选用全控型电力半导体器件与触发电路的组合，实现同步发电机在全工况下工作的独立性，为同步发电机安全稳定的运行提供重要的保障。
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