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公开(公告)号：CN118828891A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410807113.6
申请日：2024-06-21
Applicant: 南通大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/0446 , H04B7/06 , H04K1/02 , H04K3/00
Abstract: 本发明提出了一种基于人工噪声的无人机NOMA携能通信物理层保密方法和系统，所述方法包括如下步骤：在第一时隙，地面基站给无人机发送无线能量；在第二时隙，地面基站发送无线信号给无人机，无人机和可信近用户分别发送人工噪声给不可信远用户；在第三时隙，无人机将自身产生的人工噪声与可信近用户信号进行异或，并与不可信远用户信号叠加发送给两个用户；通过计算每个时隙可信近用户和不可信远用户的信干噪比和信噪比，得出中断概率和窃听概率。本发明解决了无人机通信的能量供给问题，提升了NOMA携能通信的安全传输性能，有助于解决实际的无人机NOMA携能通信场景中存在的安全隐患问题。
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公开(公告)号：CN118784146A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410778306.3
申请日：2024-06-17
Applicant: 南通大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本申请公开了一种基于记忆响应暂态的数字信号处理误码分析方法，包括：构建数字信号输入输出关系；基于数字信号输入输出关系以及单位阶跃信号，获取数字信号的分段函数；基于数字信号的分段函数，获取系统单位冲激响应函数；基于系统单位冲激响应函数，分析暂态误码机制，获取记忆系统模型的最佳采样时刻。本申请通过提出系统单位冲激响应函数，从而对系统响应的暂态过程进行分析，分析误码机制及最佳采样时刻和数字信号处理速率上限，降低误码率，确保信息处理正确安全。
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公开(公告)号：CN109188600B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201811274434.5
申请日：2018-10-30
Applicant: 南通大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
Abstract: 本发明属于微纳结构光纤传感器领域，具体涉及一种锥形光纤及制作方法。为解决现有锥形光纤中模式单一，难以产生高阶模式的技术问题，利用熔融放电法将两段端面切平的单模光纤熔融成具有半圆端头的纤芯分离光纤，并熔接成纤芯分离的葫芦状光纤，用氢氧火焰拉锥机对葫芦状光的腰部进行拉锥，形成具有双梭形结构的锥形光纤。纤芯分离结构能够将更多的基模转变为高阶模，有效地提高灵敏度。该双梭形结构的锥形光纤制作方法简单，可全机械完成利于生产，其制作所用的设备为光纤熔接机和氢氧焰拉锥机以及原材料单模光纤均价格低廉，全机械制作利于生产，具有线性度高，灵敏度高等特点。
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公开(公告)号：CN116394257A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310562459.X
申请日：2023-05-18
Applicant: 南通大学
Abstract: 本申请公开了一种基于分数阶反馈的机械臂减振控制方法，包括以下步骤：构建机械臂的动力模型；获取当前位置的力矩，建立电机力矩变化方程；构建分数阶微分反馈的综合控制器；进行频率响应分析，获取反馈控制低通滤波器频率响应函数；在开环控制下测试机械臂振动响应特性，分析振动频率特性；构建反馈控制器；基于截取反馈控制器的特定长度以及FFT快速算法，获取分数阶反馈控制器。本申请利用反馈控制实现低通滤波作用，从而进行减振。另一方面对分数阶反馈控制器截取有限长度，既兼顾了减振性能，降低成本。同时FFT算法用于分数阶反馈控制器实现，大大降低了计算量，提高了计算效率，降低了计算时延及反馈控制时延。
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公开(公告)号：CN115601679A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211317988.5
申请日：2022-10-26
Applicant: 南通大学(CN)
IPC: G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及基于多维二阶记忆引导网络的视频异常检测方法及系统，本发明方法包括异常检测模型训练阶段和测试阶段两个阶段。在训练阶段采用隐式计算方法提取连续帧之间时间维度上的初始流动性特征，对初始流动性特征进行四次维度扩充卷积运算得到融合后的特征图；从初始流动性特征和特征图中提取出矫正后的流动性特征，并使用多维二阶记忆引导模块引导流动性特征提取的过程。在测试阶段将整个视频帧输入到异常检测模型中，对视频帧打出异常分数，使用异常分数判断视频中是否存在异常。本发明中使用了维度扩充和特征融合的策略，并采用了多维二阶记忆引导模块，提高了特征重建的效果，能够更有效地识别视频中的异常。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115578690A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211317926.4
申请日：2022-10-26
Applicant: 南通大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/34 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于场景分类的视频异常检测方法、系统及设备，本发明方法的步骤为：步骤S1、对原视频帧进行灰度化处理，使用背景减除法和帧差法来提取前景目标，并通过Double‑Canny算法提取像素特征；步骤S2、使用预训练模型检测视频帧中的人数并生成视频帧的热力图；步骤S3、使用K‑means聚类算法对视频帧进行场景分类，将视频帧分为密集场景和稀疏场景两类；步骤S4、使用异常检测模块，分别对密集场景和稀疏场景进行异常检测。本发明能够针对不同人群密度的场景选择不同的网络结构进行异常检测，更好地应用于复杂的现实场景，达到更好的异常行为检测效果。
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公开(公告)号：CN115272912A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210730575.3
申请日：2022-06-24
Applicant: 南通大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于无监督异常检测技术领域，具体为一种基于曲形度量模型的双流视频异常xlif检测方法，包括S1、加载视频，将视频每五帧分为一个视频序列；S2、对每个视频序列的第一帧xfif作为输入帧，将其输入到静态模块中进行操作；S3、对每个视频序列的前四帧xclips，将其输入到动态模块中进行操作；S4、对于动态模块输出和静态模块输出决策模块将二者结合起来产生对最后一帧的预测帧本发明能够减少在获取不同视频帧差异时丢失的有用信息，更好的衡量复杂的场景之间的差异，更合理地反映了复杂场景之间的差异，获得了更多有用的认知信息。
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公开(公告)号：CN114627421A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210288377.6
申请日：2022-03-22
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了基于场景目标的多记忆视频异常检测和定位方法及系统,利用全局异常分支和局部异常分支分别从全局和局部角度对视频中的目标进行异常检测，实现了着重关注异常可能发生的区域的目标；通过对场景目标分布的充分利用，将远点目标和近点目标缩放到了统一大小，有效缓解了视场角带来的差异；结合模型双分支的特点，将每个目标进行异常量化并定位的方法，可以做到只标注出异常目标区域，且定位效果十分清晰。本发明能在提高视频异常检测性能的同时对异常目标进行清晰定位，这对于智能视频异常检测领域具有重要意义。
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公开(公告)号：CN109495855A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811435317.2
申请日：2018-11-28
Applicant: 南通先进通信技术研究院有限公司 , 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种核心网信令处理装置，包括网元主线程和多个网元次线程，所述网元主线程用于信令的业务逻辑处理，所述网元次线程分别对应信令接口中的唯一一层协议，所述网元主线程和多个网元次线程构成栈式结构。具体的处理装置可以包括MME网元S1-MME信令的处理装置、S/PGW网元S11信令的处理装置和HSS网元S6a信令的处理装置，所述MME网元S1-MME信令的处理装置、S/PGW网元S11信令的处理装置和HSS网元S6a信令的处理装置分别包括网元主线程和多个网元次线程。本发明的优点：可以实现不同信令、同一信令不同协议层处理过程的解耦，改变传统技术方案中信令处理过程紧耦合的问题，推动网元功能的模块化、微服务化发展，满足5G通信的要求。
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