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公开(公告)号：CN118801932A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410806933.3
申请日：2024-06-21
Applicant: 南通大学
IPC: H04B7/04 , H04B17/318
Abstract: 本申请涉及一种RIS相移向量确定方法和装置。所述方法包括：获取基站的各目标天线到RIS的第一距离信息，以及RIS到目标区域中各目标位置点的第二距离信息，各所述目标天线到RIS的第一信道，RIS到各所述目标位置点的第二信道；确定各目标天线到各目标位置点平均信道链路强度，取平均链路强度的最小值对应的函数作为目标函数；基于所述目标函数，搜索RIS相移单元的相移向量的可行解集合，得到目标函数值最大时对应的RIS相移向量；所述RIS相移向量用于在接收到各目标天线发送的信号时生成反射信号，将所述反射信号反射到所述目标区域。本公开实施例可以提高目标区域目标位置的信号信道链路强度。
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公开(公告)号：CN118659845A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410900078.2
申请日：2024-07-05
Applicant: 南通大学
IPC: H04B17/373 , H04B17/391
Abstract: 本申请涉及一种信道增益预测模型的训练方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取目标区域的第一样本集合，基于所述样本点的地理位置信息和信道增益，对所述样本点进行聚类处理，得到子区域的第一子集合；基于各所述子区域的第一子集合中样本点地理位置信息与信道增益的对应关系，训练得到对应的初始信道增益预测模型；获取并基于各初始信道增益预测模型的准确度，确定每个子区域的样本采样率；按照所述子区域的采样数量对所述子区域进行样本点的采样，得到所述子区域的第二子集合；基于所述子区域的第二子集合及所述第一子集合，训练得到对应的信道增益预测模型。本公开实施例提高了信道增益的生成准确度以及生成效率。
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公开(公告)号：CN115694736B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202211334249.7
申请日：2022-10-28
Applicant: 南通大学
IPC: H04L1/00 , H04L47/10 , H04L47/122
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及基于前向纠删编码的TCP性能增强代理网络应用程序方法。本发明实现了TCP端与PEP实体之间的拥塞控制，以及PEP实体之间的拥塞控制。在TCP端与PEP实体之间，PEP按照服务质量要求分配可用带宽，隐式地控制TCP端发送速率。在PEP实体之间，依据当前的网络状况以及丢包率，动态调整分组发送间隔以及前向纠删编码码率即发送源分组和修复分组的比例控制，提高网络吞吐量，降低数据传输延迟，使其能够适应长时延高丢包率的长胖无线链路。本发明通过自适应修复间隔，使传输无重传，大大减少了队头阻塞延迟，并在长胖无线链路上实现了平滑的端到端吞吐量。
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公开(公告)号：CN116796478B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310685414.1
申请日：2023-06-09
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/18 , G06T17/00 , G06F111/10
Abstract: 本申请涉及天线阵列可视区域的数据展示方法、装置。方法包括：获取现实场景中的各对象的模拟数据，以及天线阵列中各天线单元的位置数据、电场强度分布数据，仿真用户及对应的位置数据；根据所述模拟数据、所述天线单元的位置数据，构建与所述现实场景相匹配的数字孪生三维场景；根据目标仿真用户的位置数据，以及所述场强分布数据，按可视区域判别准则，确定目标仿真用户的阵列可视区域，并在所述数字孪生三维场景中展示目标仿真用户的阵列可视区域。通过数字孪生技术可以实时的展示不同场景下的MIMO的可视区域，降低了实际测绘中用户可视区域的开销，为实际场景下的阵列可视区域数据统计提供真实性较强的参考数据。
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公开(公告)号：CN115842582B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202211482649.2
申请日：2022-11-24
Applicant: 南通大学
Abstract: 本申请公开了一种对抗无人机随机抖动的无线传输方法和装置，包括：步骤S1，获取统计时间窗口内当前时刻所述无人机实时的方位角信息和俯仰角信息；步骤S2，根据所述方位角信息和所述俯仰角信息以及预设的天线选择策略，确定统计时间窗口内的对抗所述无人机随机抖动的天线集合；步骤S3，获取所述当前时刻基于所述天线集合的瞬时可达速率；步骤S4，计算所述瞬时可达速率与统计时间窗口的平均可达速率的比值，若所述比值大于或等于预设阈值，则利用所述天线集合在所述无人机和所述用户终端之间传输数据。本发明通过自适应动态调整传输天线集合，有效对抗了随机抖动对无人机辅助通信的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109948506B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201910191797.0
申请日：2019-03-14
Applicant: 南通大学 , 江苏省南通环境监测中心
IPC: G06V20/10 , G06V20/20 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多角度垃圾分类云平台，通过前端图像采集模块获取垃圾图片,并判断其是否能达到分类需求；通过无线高速传输模块把垃圾图像传送到垃圾分类云平台；垃圾分类云平台对垃圾图像进行识别，利用基于深度学习模型的垃圾分类模块给出分类结果，并把每次识别结果存储于云平台数据库模块；同时将分类结果传送到前端图像采集与传输模块，控制模块根据收到的分类命令对垃圾进行分类，在完成垃圾分类后，前端再传送确认指令至云平台以结束此次分类流程。本发明采用垃圾分类模块与数据库模块相结合的方式，使用分布式系统，便于深度学习模型的升级与更新，并结合多角度识别与判断技术，提升识别准确率。
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公开(公告)号：CN116232496A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310313194.X
申请日：2023-03-28
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
IPC: H04B17/30 , H04L43/16 , H04B17/391 , H04B7/0413
Abstract: 本发明提供了一种限定信标间距的超大规模MIMO可视区域识别方法，属于无线通信多天线传输技术领域。解决了超大规模MIMO系统中，当信标数量较少时，如何优化选取信标位置使得用户可视区域识别准确率提升的问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1、建立位置‑VR数据集S；步骤2、设置信标用户位置间距的上界限Dmax和下界限Dmin；步骤3、从S中选取少量位置‑VR数据作为初始元素构成信标用户集B；步骤4、每次从S中选取一个满足与B中所有信标位置距离均在[Dmin,Dmax]范围内的数据s；步骤5、重复执行步骤4，循环迭代，每次为集合B扩展一个元素；步骤6、得到位置区域‑VR数据集步骤7、获得对应的VR信息标签。本发明的有益效果为：可在超大规模MIMO阵列中对基于用户位置信息识别可视区域的方法进行优化。
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公开(公告)号：CN115314082B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202210811398.1
申请日：2022-07-11
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
IPC: H04B7/0413
Abstract: 本发明属于无线通讯技术领域，具体为一种超大规模MIMO系统中用户可视区域识别方法，所述方法包括步骤一、选择信标用户，建立位置‑VR数据集，在用户中选择信标用户主动上行发送导频信号，然后测量他们对应的VR；步骤二、根据信标用户的位置信息对区域进行划分，根据实际复杂度或准确率要求，划分的VR区域边界是线性或非线性的；在低复杂度场景下，选取Voronoi单元线性划分法；在高准确率场景下，选取神经网络非线性划分法。本发明能够通过获取部分已知用户VR信息，估计其余大量未知用户的VR信息。
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公开(公告)号：CN115842582A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211482649.2
申请日：2022-11-24
Applicant: 南通大学
Abstract: 本申请公开了一种对抗无人机随机抖动的无线传输方法和装置，包括：步骤S1，获取统计时间窗口内当前时刻所述无人机实时的方位角信息和俯仰角信息；步骤S2，根据所述方位角信息和所述俯仰角信息以及预设的天线选择策略，确定统计时间窗口内的对抗所述无人机随机抖动的天线集合；步骤S3，获取所述当前时刻基于所述天线集合的瞬时可达速率；步骤S4，计算所述瞬时可达速率与统计时间窗口的平均可达速率的比值，若所述比值大于或等于预设阈值，则利用所述天线集合在所述无人机和所述用户终端之间传输数据。本发明通过自适应动态调整传输天线集合，有效对抗了随机抖动对无人机辅助通信的影响。
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公开(公告)号：CN113163325B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110207960.5
申请日：2021-02-24
Applicant: 南通大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种多个智能反射面辅助的无线通信方法及其系统，该系统包括单天线基站和单天线用户端，以及在基站与用户端间随机分布式布设的多个智能反射面；首先智能反射面按照距离乘积的升序顺序进行排序，基站选择第一个智能反射面，用户端发送导频信号通过所选智能反射面级联链路以及直接链路到基站端，从而基站估计出此时所选级联链路与直接链路信道；其次在选择后，基站端调整所选智能反射面的相位到最优并计算出此时系统的净数据速率；然后基站依次选择下一个智能反射面，用户端发送导频到基站端并估计出信道，基站端计算出所选一组智能反射面的最优相位以及该系统的净数据速率并与前一个净数据速率值进行比较。
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