公开(公告)号：CN116842134A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310804893.4

申请日：2023-07-03

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈家绪 ,  刘鲁缘 ,  刘琳 ,  王帅威 ,  张兆维 ,  潘甦

IPC: G06F16/33 ,  G06F18/22 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种最近邻增强对比学习预训练的文本匹配方法，包括：对比学习预训练源文本集、目标文本集，分别得到新的源文本向量和目标文本向量；利用最近邻算法检索源文本向量、目标文本向量的相似实例，分别得到源相似实例集和目标相似实例集；计算源相似实例集的相似权重集和目标相似实例集的相似权重集；基于源相似实例集的相似权重集合并源文本向量和源相似实例集，得到源文本加权向量；基于目标相似实例集的相似权重集合并目标文本向量和目标相似实例集，得到目标文本加权向量；利用文本匹配模型训练源文本加权向量和目标文本加权向量，得到匹配结果。挖掘了源文本和目标文本的相似实例信息，更好地构建文本向量层，提高了匹配准确率。

公开(公告)号：CN117336130A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311208267.5

申请日：2023-09-19

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张兆维 ,  王帅威 ,  刘琳 ,  吴同 ,  刘鲁缘 ,  潘甦

IPC: H04L27/26 ,  G06F17/15

Abstract: 本发明公开了一种多普勒频偏的捕获方法、系统、存储介质及设备，本发明利用多个累积周期来联合构建粗稀疏搜索范围，以滤除更多的噪声元素，从粗稀疏搜索范围内，选择若干个较大元素来联合构建精稀疏搜索范围，以进一步滤除噪声元素，从精稀疏搜索范围内，搜索最大元素来捕获多普勒频偏，可进一步提高捕获概率。

公开(公告)号：CN115913835A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211325979.0

申请日：2022-10-27

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张兆维 ,  刘琳 ,  刘鲁缘 ,  陈家绪 ,  师晓晔 ,  潘甦

IPC: H04L25/02 ,  H04B1/7075

Abstract: 本发明公开了一种高动态多普勒及其加速度的多周期联合估计方法，包括：接收ML个码元信号，并对每个码元信号进行快速傅里叶变换；将经过快速傅里叶变换的所述ML个码元信号依次划分到M个累积周期并进行非相干累积，得到M个累积结果；从每个累积结果中，选择ntotal个较大元素，将M‑1个较大元素集合联合构造一个小搜素范围，并根据最大元素的索引，得到每个累积周期内的多普勒估计结果；对M个多普勒估计结果进行最小二乘拟合，得到多普勒加速度估计结果。本发明提出方法利用多个累积周期来来联合构造一个小的搜索范围并滤除更多的噪声，并在此搜索范围内得到多普勒及其加速度，从而提高多普勒的估计性能。