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公开(公告)号：CN116481526B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202310443965.7
申请日：2023-04-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SLAM和波束管理的通信感知一体化方法，其中基站和用户先采用全范围波束扫描对当前时刻最佳波束方向进行估计。用户利用波束扫描阶段获取的角度信息和惯性测量单元输出的加速度测量执行SLAM算法，获取用户和环境特征的位置，完成当前时刻用户定位和无线电地图构建。下一时刻，用户利用惯性测量单元预测用户粗糙位置，根据前一时刻构建的无线电地图生成先验波束角度搜索范围，形成自适应搜索码本进行波束追踪。最后设计切换模块使得系统在全范围波束扫描和小范围波束追踪模块间切换，保证通信和感知的可靠性和有效性。
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公开(公告)号：CN117973139A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410198112.6
申请日：2024-02-22
Applicant: 上海核工程研究设计院股份有限公司 , 东南大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种多向层叠状剪切土箱边界效应优化方法及系统，优化方法包括建立多向叠层状剪切土箱的有限元模型；在剪切土箱的有限元模型的底部施加双向载荷，并选取多个目标测点进行计算，以提取目标测点处的加速度时程数据；对比同一深度处各目标测点在双向上的加速度响应差异以对剪切土箱的边界效应定量分析；根据分析结果对剪切土箱的边界效应进行优化。上述优化方法，通过建立多向层叠状剪切土箱的有限元模型，并通过提取目标测点的加速度响应差异以对剪切土箱的边界效应定量分析，依据分析结果对边界效应进行优化，实现了剪切土箱边界效应优化并减少了边界效应对试验台试验结果的影响，更好地模拟实际水平向无限地基条件。
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公开(公告)号：CN116481526A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310443965.7
申请日：2023-04-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SLAM和波束管理的通信感知一体化方法，其中基站和用户先采用全范围波束扫描对当前时刻最佳波束方向进行估计。用户利用波束扫描阶段获取的角度信息和惯性测量单元输出的加速度测量执行SLAM算法，获取用户和环境特征的位置，完成当前时刻用户定位和无线电地图构建。下一时刻，用户利用惯性测量单元预测用户粗糙位置，根据前一时刻构建的无线电地图生成先验波束角度搜索范围，形成自适应搜索码本进行波束追踪。最后设计切换模块使得系统在全范围波束扫描和小范围波束追踪模块间切换，保证通信和感知的可靠性和有效性。
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公开(公告)号：CN115375014A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210948038.6
申请日：2022-08-08
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 东南大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 胡平昭 , 戴则梅 , 张凯锋 , 胡殿刚 , 王琛 , 司晓峰 , 闪鑫 , 王毅 , 罗玉春 , 付嘉渝 , 陆娟娟 , 张元觉 , 宋霄霄 , 杨杰 , 何欣 , 彭龙 , 曹国芳
Abstract: 本发明公开了一种源荷组合概率预测方法、装置及存储介质，方法包括：采集源荷历史数据及对应的气象数据，并进行预处理，获得完整可用的数据组合；将预处理后的数据组合输入训练好的多个ConvMT预测模型中，获得多个预测结果；将各源荷组合预测结果与各自对应的权重相乘，并将乘积进行求和运算，获得最终的源荷组合概率预测结果；其中，所述ConvMT预测模型是采用CNN特征提取模块替换Transformer模型中编码器原有的多头注意力模块后，再采用源荷历史数据及同时间尺度的气象数据训练获取的；所述权重是以Pinball损失函数最小为目标，通过遗传算法进行优化后获取的。本发明可以增强源荷预测的准确性。
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公开(公告)号：CN114039372A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111315306.2
申请日：2021-11-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 参与电网分区削峰填谷的电动汽车车辆调度方法和系统，方法包括：电动汽车车辆调度平台根据监控区域内的注册电动汽车的区域信息和电量信息，确定总负荷需求值和可入网电量值；电网调度系统根据总负荷需求值和可入网电量值确定电网预调度信息；按照充放电电量限值将监控区域划分调度区域，并确定监控区域内充电车辆的总负荷目标值和可入网电量目标值，从而确定监控区域内单台注册电动汽车的充放电调度计划；电动汽车车辆调度平台根据充放电调度计划，对各台注册电动汽车进行调度。通过对区域内电动汽车的信息监控，在满足用户用车需求下，实现了规模化电动汽车参与电网电能的调节，保证了电网安全稳定运行，同时获取优惠电价，节约了用电成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106849172B
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201710171719.5
申请日：2017-03-22
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力公司经济技术研究院 , 南京电力工程设计有限公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种光储交直流微网中的并/离网无缝切换新策略。首先设计了新的微网预同步算法，保证交流母线电压相位平稳连续，为并/离网的无缝切换奠定基础；再根据微网的系统结构，结合微网系统并网/离网工作模式切换时的外环输出特征，提出一种改进的外环将其应用于储能控制外环以及逆变器控制外环。该改进外环实现并/离网模式切换瞬间输出需求的重置功能，以补偿传统PI调节器切换时因线路潮流变化而引起的超调量，能较好地解决切换过程中交直流母线电压波动问题，实现无缝切换。采用改进的电压外环调节策略，能够抑制暂态过程中的严重超调，减少交直流母线的电压波动，保证了切换时的平滑。
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公开(公告)号：CN107370493B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201710427395.7
申请日：2017-06-08
Applicant: 东南大学
IPC: H04B1/00 , H04B7/0456 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04L25/02
Abstract: 本发明公开了低精度模数转换（ADC）与混合预编码结合的毫米波传输方法及通信系统，其中基站和用户在波束扫描阶段采用电子开关在低精度模数转换器和混合预编码模块间切换，在精确信道估计和数据传输阶段均采用混合预编码模块。具体步骤：1、波束扫描阶段基站选通混合预编码模块，将波束训练数据模拟预编码后进行波束扫描；2、用户选通低精度模数转换器模块，从接收数据中估计角度信息；3、用户选通混合预编码模块，将波束训练数据模拟预编码后进行波束扫描或向基站反馈角度信息；4、基站选通低精度模数转换器模块，从接收数据中获取角度信息；5、精确信道估计和数据传输阶段基站和用户选通混合预编码模块，进行精确信道估计和数据传输。
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公开(公告)号：CN119835754A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411910364.3
申请日：2024-12-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多基站信息融合的无线SLAM方法，其中通过利用视距(LoS)和非视距(NLoS)信道参数的不同特点，分别进行用户定位和环境建图。基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)框架，融合多基站LoS路径角度参数对用户位置进行预测。在环境建图方面，本发明提出使用虚拟参考点替代虚拟锚点来建模反射面，从而在不同基站间形成一致的环境描述，并针对不同的场景构建了统一的地图融合框架。本发明通过EKF融合LoS径信道参数预测的用户位置作为PHD‑SLAM粒子滤波器的先验，有效提高了粒子效率。最终，通过该方法实现了多基站LoS和NLoS信息的融合感知，有效提升了感知的性能，且显著降低了计算负担。
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公开(公告)号：CN119533306A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411421367.0
申请日：2024-10-12
Applicant: 东南大学 , 江苏现代工程检测有限公司 , 江苏现代路桥有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于三维激光点云的斜拉索索长测定方法，通过高精度激光扫描获取斜拉索的三维点云模型，实现斜拉索索长的自动识别与精确计算。首先，使用三维激光扫描仪对待测斜拉桥的斜拉索索面进行扫描，获得单根斜拉索的点云模型；然后，将斜拉索的点云模型分割为多个点云切段；接着，对点云切段进行坐标转换，计算点云切段的中心坐标，根据所有点云切段的中心坐标得到三维激光点云部分的索长；最后，根据设计资料获得斜拉索在梁体和塔体内部的锚固长度，计算得到斜拉索索长，实现斜拉索索长的快速高效测定。
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公开(公告)号：CN116827727A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310902139.4
申请日：2023-07-20
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑LSTM网络的用户视距属性判断方法，属于无线通信领域，利用最小二乘信道估计算法估计出基站各天线接收到的各个用户的信道脉冲响应，取能量最大的诸条径组成输入特征图送入已经训练好的CNN网络中，CNN网络从中提取出空间及频域特征，判断用户视距属性。为了增强算法的鲁棒性，在CNN网络的基础上增加了LSTM网络层，充分提取了输入的时间特征。本发明提出的方法能够快速判断基站与各用户间的视距属性，同时考虑了用户视距属性在时间上的特性，具有较好的鲁棒性，拥有实际应用价值。
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