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公开(公告)号：CN109120315A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810670568.2
申请日：2018-06-26
Applicant: 南京邮电大学 , 南京泰通科技股份有限公司
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04B7/0408
Abstract: 本发明提供了一种基于移动场景下波束域信道矩阵的自适应降维方法，首先根据初始信道状态信息，在初始时刻对移动站分配波束；根据移动站的速度和方向计算离去角AoD的变化与时间的关系，然后在移动站移动过程中，判断离去角的变化值是否超过一个波束的覆盖范围直至调整至所需变化，最后对降维后的信道矩阵做预编码。本发明的有益效果体现在：通过对移动站进行波束分配后，即完成了波束域信道的降维，全维的波束域信道矩阵可用降维的波束域信道矩阵等效代替，此时，它的维度远小于全维的信道矩阵，因此在做矩阵相乘和求逆计算时可以有效降低预编码计算的复杂度。
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公开(公告)号：CN109120315B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201810670568.2
申请日：2018-06-26
Applicant: 南京邮电大学 , 南京泰通科技股份有限公司
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04B7/0408
Abstract: 本发明提供了一种基于移动场景下波束域信道矩阵的自适应降维方法，首先根据初始信道状态信息，在初始时刻对移动站分配波束；根据移动站的速度和方向计算离去角AoD的变化与时间的关系，然后在移动站移动过程中，判断离去角的变化值是否超过一个波束的覆盖范围直至调整至所需变化，最后对降维后的信道矩阵做预编码。本发明的有益效果体现在：通过对移动站进行波束分配后，即完成了波束域信道的降维，全维的波束域信道矩阵可用降维的波束域信道矩阵等效代替，此时，它的维度远小于全维的信道矩阵，因此在做矩阵相乘和求逆计算时可以有效降低预编码计算的复杂度。
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公开(公告)号：CN117440441A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311358197.1
申请日：2023-10-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种有源RIS辅助的速率分割多址的移动边缘计算卸载方法，获取基于从第k个用户到基站的信道数据gk、从第k个用户到有源RIS的信道数据hk、从有源RIS到基站的信道数据H、基站波束成形矩阵W、有源RIS反射系数向量θ，基站的解码顺序ξ、用户的本地计算时间τ和本地计算频率f构建的移动边缘计算系统的比特之和计算模型；以最大化比特之和计算模型的比特之和为目的，求解得到优化后的基站波束成形向量、有源RIS反射系数矩阵、基站的解码顺序、用户的本地计算时间和本地计算频率。优点：有源RIS能协助传输卸载信号，增强信道增益，有效提升移动边缘计算系统性能；此外，RSMA还可以显著提高频谱效率。
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公开(公告)号：CN116434785A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310418118.5
申请日：2023-04-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G10L25/63 , G10L25/03 , G10L25/30 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于语音信号情绪识别领域，公开了一种基于原型重构和生成学习的零样本语音情绪识别方法。该方法首先对已知情绪类别语段样本提取副语言特征，结合已知情绪类别语义嵌入原型、已知情绪类别语段样本标签，训练得最优原型重构模型，再结合已知和未知情绪类别语义嵌入原型，分别得到已知和未知情绪类别重构原型；接着，对已知情绪类别语段样本提取副语言特征，进而根据已知情绪类别语段样本标签，结合已知情绪类别重构原型，训练得最优生成学习模型，再结合未知情绪类别重构原型，得未知情绪类别生成样本的副语言特征；最后，利用未知情绪类别生成样本的副语言特征，训练得最优分类器，对未知情绪类别测试语段样本进行未知情绪类别判决。
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公开(公告)号：CN111385011B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910536893.4
申请日：2019-06-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全双工的无线供电中继网络系统及优化方法，本发明在无线供电中继网络中，该网络包含多个配有稳定能量源的用户和多个自身没有能量的中继，中继需要从混合接入点HAP中采集能量以完成用户信息的转发。为解决中继采集能量有限的问题，将配有两根天线的全双工混合接入点。HAP在向中继广播能量信号的同时接收来自中继转发的用户信息，有效增加了中继采集能量的时间。由于HAP和用户同时发射能量和信息信号，在中继和HAP处会产生干扰并由此考虑了非完美干扰消除场景。为最大化系统吞吐量，定义了关于下行能量传输和上行信息传输的时间分配的吞吐量优化问题，并通过设计的有效算法得到了最优解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109345563B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201811072276.5
申请日：2018-09-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩稀疏分解的运动目标检测方法，包括以下步骤：一是根据结构化分布的稀疏信号，构造具有重叠块结构的结构化稀疏诱导范数表达式；二是将上述的结构化稀疏诱导范数表达式扩展，得到应用于视频的最终结构化稀疏诱导范数表达式；三是将低秩稀疏分解算法中的稀疏部分S进一步分为动态背景E和前景运动目标F；四是结合上述结构化稀疏诱导范数表达式和稀疏部分的近一步划分，获得最终的低秩稀疏分解模型；五是对所获取的低秩稀疏分解模型求解，根据所求得解得到前景目标。本发明在前景目标检测上，特别是针对具有动态背景下的运动目标检测上，提取的前景目标无论是从视觉效果，还是从F‑measure值都优于其他模型提取的前景目标。
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公开(公告)号：CN109168194B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201811325315.8
申请日：2018-11-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态用户的上行NOMA系统中发射功率确定方法。包括以下步骤：基站确定用户到基站间距离的统计特性并将相应信息反馈给用户，用户根据接收到的距离的统计特性确定发射功率并将信号发送到基站，基站对用户进行SIC解码。与现有技术相比，基站不需要实时地反馈用户到基站间的具体距离，只需要向用户反馈距离的统计特性，在减少系统开销的同时保证了用户的中断性能。
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公开(公告)号：CN110490894A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910744766.3
申请日：2019-08-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的低秩稀疏分解(LRSD)的视频前背景分离方法。在观测的视频数据中，帧与帧之间的背景有较强的相关性可以将其看作低秩矩阵，而前景目标呈现出与背景不同的运动形式，可以被认为是低秩矩阵中的异常点且通常只占整个背景中的一小部分，符合稀疏特性。因此，在LRSD中认为视频数据是由具有低秩特性的背景和稀疏特性的前景构成的。本发明采用广义核范数和拉普拉斯尺度混合来构建一个低秩稀疏分解模型，然后采用交替方向乘子法来求解该模型，得到低秩矩阵和稀疏矩阵，从而完成视频的前背景分离。本发明解决了现有低秩稀疏分解方法中对秩函数和稀疏度函数近似表达不准确的问题，提高了基于低秩稀疏分解的视频前背景分离方法的性能。
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公开(公告)号：CN109377616A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811277040.5
申请日：2018-10-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二维人脸识别的门禁控制系统，该系统先将用户基准照片传到服务器，生成128个基准特征参数并保存。当待识别用户接近门锁系统时，摄像头拍摄照片，首先识别是否有人脸，然后触发人脸识别模块识别是否为真人，随后形成128个待识别人脸的特征参数与基准特征参数比对；当比对通过时，系统打开门锁，并记录用户出入信息。若有人逗留时间过长而且多次识别失败，则记录下此人的照片，并发送到网站或App中，提醒预设用户注意安全，用户也可通过App或者网站系统的临时解锁。本系统支持多张人脸同时识别，使用了眨眼检测技术预防照片欺骗，提高门锁的安全性；无需大量人脸数据，能在保证安全的情况下，大大提高门锁的效率。
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公开(公告)号：CN106251315B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201610711547.1
申请日：2016-08-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于全变分的图像去噪方法，包括步骤：获取由原始图像和α稳态噪声组成的含噪声图像；确定所述含噪声图像中的每一个像素点，且所述原始图像服从Gibbs先验；根据所述含噪声图像及其中的每一个像素点，求得原始图像等价于最小化的表达式；根据所得原始图像等价于最小化的表达式，获取α稳态噪声下的全变分去噪模型；将所获取的全变分去噪模型结合凸性惩罚项，获取凸全变分去噪模型；利用原始‑对偶算法对所获取的凸全变分去噪模型求解，根据所求得解复原得到原始图像。本发明可以很好地去除α稳态噪声，恢复的图像清晰，且较好地保留了图像的细节信息，恢复出的图像也和原始图像最接近。
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