基于密集分布式无线网络动态分簇的用户调度方法

    公开(公告)号:CN106131966B

    公开(公告)日:2019-05-03

    申请号:CN201610438568.0

    申请日:2016-06-20

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明涉及基于密集分布式无线网络动态分簇的用户调度方法,首先中心处理单元收集用户的长时信道信息,每个用户利用长时信道信息选择大尺度衰落最小的一个远程接入单元RAU,然后计算RAU之间用户大尺度衰落的比值大小,进行RAU的合并,形成若干个协作簇,每个协作簇包含相邻的若干个RAU;接着利用短时信道信息,每个RAU协作簇以和速率最大准则并行调度用户集合。本发明是以用户为中心进行分簇,能够适应实际系统中用户移动的变化,提高系统的频谱利用率,并且具有算法复杂度低,所需信道信息开销小的优点。

    一种基于积分图算法的织物瑕疵检测方法

    公开(公告)号:CN107240086A

    公开(公告)日:2017-10-10

    申请号:CN201610180226.3

    申请日:2016-03-25

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 一种基于积分图算法的织物瑕疵检测方法,利用积分图算法快速提取梯度能量统计特征用于瑕疵检测,首先通过对无瑕疵模板进行图像学习,统计其梯度能量特征分布,提取分布峰值,再自适应求取阈值参数用于后续瑕疵的区分;然后,对待检测图像通过积分图算法求取每个像素点所在窗口的梯度能量,结合所述阈值参数,判定当前像素点是否疵点,通过统计整幅图像的疵点总数来判定当前图像是否为瑕疵织物。本发明一方面基于积分图加速运算的原理,快速提取织物图像的梯度能量特征分布,实现织物瑕疵的实时检测,另一方面求解分布峰值获得自适应的瑕疵判定阈值参数,实现织物瑕疵的准确分割。本发明方法既能保证实时性又具有较高正确率。

    基于密集分布式无线网络动态分簇的用户调度方法

    公开(公告)号:CN106131966A

    公开(公告)日:2016-11-16

    申请号:CN201610438568.0

    申请日:2016-06-20

    Applicant: 南通大学

    CPC classification number: H04B7/0413 H04W72/1263

    Abstract: 本发明涉及基于密集分布式无线网络动态分簇的用户调度方法,首先中心处理单元收集用户的长时信道信息,每个用户利用长时信道信息选择大尺度衰落最小的一个远程接入单元RAU,然后计算RAU之间用户大尺度衰落的比值大小,进行RAU的合并,形成若干个协作簇,每个协作簇包含相邻的若干个RAU;接着利用短时信道信息,每个RAU协作簇以和速率最大准则并行调度用户集合。本发明是以用户为中心进行分簇,能够适应实际系统中用户移动的变化,提高系统的频谱利用率,并且具有算法复杂度低,所需信道信息开销小的优点。

    一种基于积分图算法的织物瑕疵检测方法

    公开(公告)号:CN107240086B

    公开(公告)日:2019-05-14

    申请号:CN201610180226.3

    申请日:2016-03-25

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 一种基于积分图算法的织物瑕疵检测方法,利用积分图算法快速提取梯度能量统计特征用于瑕疵检测,首先通过对无瑕疵模板进行图像学习,统计其梯度能量特征分布,提取分布峰值,再自适应求取阈值参数用于后续瑕疵的区分;然后,对待检测图像通过积分图算法求取每个像素点所在窗口的梯度能量,结合所述阈值参数,判定当前像素点是否疵点,通过统计整幅图像的疵点总数来判定当前图像是否为瑕疵织物。本发明一方面基于积分图加速运算的原理,快速提取织物图像的梯度能量特征分布,实现织物瑕疵的实时检测,另一方面求解分布峰值获得自适应的瑕疵判定阈值参数,实现织物瑕疵的准确分割。本发明方法既能保证实时性又具有较高正确率。

    船舶实时跟踪监控方法

    公开(公告)号:CN104809917B

    公开(公告)日:2017-05-31

    申请号:CN201510127674.2

    申请日:2015-03-23

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明涉及一种船舶实时跟踪监控方法。该方法包括:船舶自动识别单元收集被跟踪船舶发送的AIS报文及相关信息,并将收集的信息存储到船舶跟踪系统的AIS数据库;任选一条船舶进行监测,并将数据库中最新记录的该船舶位置和速度信息,作为初始监控值根据始监控值,对所需跟踪的目标船舶的AIS信息进行坐标位置变换、速度变换以及焦距换算,得到相关变换值;根据所述变换值,预测船舶下一时刻的航行坐标和船速,对预测值进行控制门限的检验,以确定跟踪云台摄像机;对跟踪云台摄像机进行控制参数进行修正。本发明具有系统信号处理复杂度低,准确度高的优点,并大大提高了人员值守的工作效率。

    一种针对雨雪天气的运动目标检测方法

    公开(公告)号:CN105160689A

    公开(公告)日:2015-12-16

    申请号:CN201510434474.1

    申请日:2015-07-22

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 一种针对雨雪天气的运动目标检测方法,包括初始运动检测、运动特征提取、像素二次分类三个步骤。首先采用最基本的背景差法来进行初始运动检测,获得候选前景像素第一次分类的二值序列,然后对该二值序列统计码元跳变次数和高电平时间作为运动特征向量,最后,为区分真实运动目标、雨雪粒子和抖动边缘三种类型的像素,计算该运动特征向量与各个类中心的距离来进行二次分类,各个类中心通过K均值算法预先学习获得。本发明方法能够有效解决当前运动检测算法在雨雪天气下误检较多的问题。

Patent Agency Ranking