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公开(公告)号：CN110365384B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201910582750.7
申请日：2019-06-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/0452 , H04B7/0456
Abstract: 本发明揭示了一种基于大规模MIMO混合波束成形系统的用户调度方法，该方法包括以下步骤：S1：用户信道状态信息获取过程：基站向K个用户发送参考信号，用户接收参考信号，并且向基站反馈信道状态信息；S2：用户分类过程：以用户反馈的信道状态信息为依据，取信道增益最大的N个用户分别成N个子集分类的第一个用户，再按照信道相关性确定N个分类中的其他用户；S3：用户选择过程：分别计算N个用户组中的用户的能量，选择每个用户组中能量最大的单个用户；S4：通信波束对选择过程。该方法应用于5G大规模MIMO混合波束成形系统中，同时减小被服务用户间干扰和增强各被服务用户接收信号能量，达到通信系统的要求。
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公开(公告)号：CN111130611A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201910836937.5
申请日：2019-09-05
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了移动通信领域内的一种改进的分布式MIMO系统的天线选择递减算法，系统表示为（M，N，L）信道，M为移动终端的数量，N为分布在不同位置基站的端口数量，L为天线数量，包括两个步骤，首先在所有天线端口里逐次删掉对系统容量贡献最小的端口，当剩余端口数目为 时为止，剩余端口为所选天线端口，然后在选择的端口内中利用简化参数逐次删掉对容量贡献最小的天线，当剩余天线数目为所需选择天线数目时为止，最后剩余的天线即为所选天线，本发明选择容量性能仅次于最优算法的递减算法，并对其进行改进，在保证系统容量的同时降低系统复杂度。
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公开(公告)号：CN106777673A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611149792.4
申请日：2016-12-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种微电网负荷协调控制仿真系统及建模方法，系统包括：微电网元件层、协调控制层、中间通信层、智能体节点层、控制决策层；方法包括：构建微电网仿真系统；对负荷模型进行优先级划分，且实时监测负荷模型的运行状态及参数和分布式电源模型运行状态及参数，并计算各自剩余发电能力；实时获取微电网的运行状态，并计算当前所有微电源的最大供电能力，将其与所需用电负荷比较得到可增加接入的最大负荷，及判断是否发送切除负荷指令；根据接收的切除负荷指令，按照预先对负荷模型划分的优先级对负荷模型执行切除操作。本发明可对负荷进行优先级划分，实现负荷的优化协调控制，更能适应微电网负荷协调控制仿真建模的实际需求。
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公开(公告)号：CN113327632A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110523125.2
申请日：2021-05-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于字典学习的无监督异常声检测方法和装置，包括：生成训练集和测试集，训练集中只有正常运行状态下的机械声音频样本；对训练集中的样本数据进行预处理，分隔得到若干个音频帧；对音频帧进行特征提取，采用K‑SVD算法和OMP算法求解得到音频的本质特征和训练集稀疏系数；将求解得到的音频的本质特征和稀疏系数导入分类模型，对模型进行训练；该分类模型用于对导入的测试集稀疏系数进行处理，输出该测试集稀疏系数对应的音频样本的类别。本发明能够采用传统特征参数进行字典学习和稀疏表示进行样本更加精确的分类从而提高机械检测灵敏度和准确度。
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公开(公告)号：CN110365384A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910582750.7
申请日：2019-06-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/0452 , H04B7/0456
Abstract: 本发明揭示了一种基于大规模MIMO混合波束成形系统的用户调度方法，该方法包括以下步骤：S1：用户信道状态信息获取过程：基站向K个用户发送参考信号，用户接收参考信号，并且向基站反馈信道状态信息；S2：用户分类过程：以用户反馈的信道状态信息为依据，取信道增益最大的N个用户分别成N个子集分类的第一个用户，再按照信道相关性确定N个分类中的其他用户；S3：用户选择过程：分别计算N个用户组中的用户的能量，选择每个用户组中能量最大的单个用户；S4：通信波束对选择过程。该方法应用于5G大规模MIMO混合波束成形系统中，同时减小被服务用户间干扰和增强各被服务用户接收信号能量，达到通信系统的要求。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN104796464A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510152471.9
申请日：2015-04-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/08 , G05B19/418 , G08B25/10
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本发明公开了一种基于MODBUS的多协议转换警情信息远程传输系统和方法，该系统包含警情信息传输设备、服务器/云平台、以及远程客户端；警情信息传输设备通过RS-232串行总线与采用MODBUS协议标准的警情信息采集设备连接，用于实现MODBUS协议的解析封装；服务器/云平台用于接收和存储警情信息，并及时将警情信息推送给远程智能手机客户端，同时接收客户端的控制指令并将其发送给警情信息传输设备；远程客户端用于接收警情信息和发送控制指令。本发明还公开了一种基于该系统的警情信息远程传输方法，使得警情信息能够和远程服务器交互，具有较大的实用价值。
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公开(公告)号：CN113327632B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202110523125.2
申请日：2021-05-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G10L25/78 , G10L25/51 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于字典学习的无监督异常声检测方法和装置，包括：生成训练集和测试集，训练集中只有正常运行状态下的机械声音频样本；对训练集中的样本数据进行预处理，分隔得到若干个音频帧；对音频帧进行特征提取，采用K‑SVD算法和OMP算法求解得到音频的本质特征和训练集稀疏系数；将求解得到的音频的本质特征和稀疏系数导入分类模型，对模型进行训练；该分类模型用于对导入的测试集稀疏系数进行处理，输出该测试集稀疏系数对应的音频样本的类别。本发明能够采用传统特征参数进行字典学习和稀疏表示进行样本更加精确的分类从而提高机械检测灵敏度和准确度。
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公开(公告)号：CN111130611B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910836937.5
申请日：2019-09-05
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了移动通信领域内的一种改进的分布式MIMO系统的天线选择递减算法，系统表示为（M，N，L）信道，M为移动终端的数量，N为分布在不同位置基站的端口数量，L为天线数量，包括两个步骤，首先在所有天线端口里逐次删掉对系统容量贡献最小的端口，当剩余端口数目为时为止，剩余端口为所选天线端口，然后在选择的端口内中利用简化参数逐次删掉对容量贡献最小的天线，当剩余天线数目为所需选择天线数目时为止，最后剩余的天线即为所选天线，本发明选择容量性能仅次于最优算法的递减算法，并对其进行改进，在保证系统容量的同时降低系统复杂度。
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公开(公告)号：CN114462475A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111575693.3
申请日：2021-12-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单分类算法的无监督机器异常声检测方法和装置，包括：获取处于运行状态的待检测设备音频样本，训练集中只有正常运行状态下的音频样本，测试集中同时含有正常运行状态下和异常运行状态下的音频样本；对音频帧进行传统特征提取；采用K‑SVD算法和OMP算法求解得到更新字典和训练集稀疏系数，并将其导入单分类支持向量机分类模型；将测试集稀疏系数导入分类模型中进行检测，输出该测试集稀疏系数对应的标签类别。本发明克服了机器设备异常声音样本较少甚至不可用的难题，在特征提取后进行稀疏表示和字典学习，相比于直接输入原始特征，加大特征之间的区别度，在提高了异常数据检测的正确率的同时大大降低了检测时间。
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