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公开(公告)号：CN116647426A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310783453.5
申请日：2023-06-28
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种基于无线能量传输的去蜂窝共生通信传输方法，包括：在去蜂窝系统中部署一定数目的AP、RIS和用户，假设每个RIS为离它最近的一个用户服务，即部署的RIS的数目与AP的数目相同；在信道估计阶段用户具有初始的能量，当RIS发送一个导频符号时用户发送Q个导频符号，AP将接收到的信号进行处理，再使用MMSE信道估计方法实现信道估计；在下行能量传输阶段AP发送能量信号，用户和RIS都进行能量收集；在上行数据传输阶段，RIS利用收集到的能量感知数据，用户利用收集到的能量进行数据传输及下一次的信道估计。本发明大大降低了计算复杂度和信道估计误差，可获得较为准确的信道估计，并且大大降低了能耗。
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公开(公告)号：CN117811633A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311819511.1
申请日：2023-12-27
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的轻量化端到端CSI获取方法，包括：首先生成训练轻量化端到端CS I获取网络HOPFNet的输入数据集，然后，将生成的输入数据集输入HOPFNet中，对HOPFNet进行训练，保存模型最佳权重。最后，基站端将训练完成的导频信号发送至用户端；用户端将接收到的导频信号输入CS I反馈编码器网络，得到压缩的导频信号，并将其通过反馈链路反馈回基站端；基站端将接收到的压缩的导频信号输入CS I反馈解码器网络，得到基站端到用户端的下行实时估计信道。本发明绕过了信道估计，实现了导频设计、信道压缩和信道重建的一体化设计，采用HOPFNet将计算复杂度降低到了线性水平，可获得较好的信道估计精度，也减少了反馈开销和计算复杂度。
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公开(公告)号：CN114650608A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210405586.4
申请日：2022-04-18
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种去蜂窝大规模MIMO的多中心处理单元协作方法，包括：去蜂窝大规模MIMO网络布设分布式接入点AP，所有接入点AP被分成若干个实际簇；导频传输阶段，所有用户向所有的接入点AP发送导频信号，中心处理单元根据接收到的导频信号获得信道估计信息和统计信息；上行链路传输阶段，针对某个用户，各个中心处理单元将各自的统计信息发往某个中心处理单元，该中心处理单元根据统计信息，基于广义瑞利熵定理为不同的中心处理单元计算权重；利用计算出的权重，该中心处理单元对各个中心处理单元接收到的数据信号进行加权合并处理，使得这些中心处理单元在同一时频资源上协同为用户服务。本发明具有系统信号处理复杂度低与所需信令开销小的优点。
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公开(公告)号：CN114501497A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210073010.2
申请日：2022-01-21
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信噪泄漏比的多智能反射面与多用户的匹配方法，该方法首先用户端发送正交导频信号，基站端根据接收的导频信号估计出直接链路和反射级联链路信道状态信息；然后基站端采用广义瑞利熵算法计算得到最佳预编码向量；接着基站端计算得出其通过每一个智能反射面服务不同用户端时的信噪泄漏比值；最后基站端采用基于信噪泄漏比权值的Kuhn‑Munkres算法，经迭代获得一组最大权值的智能反射面与用户端匹配结果，依据匹配结果配置智能反射面的幅度和相位进行下行链路数据通信。本发明增强了系统稳定性，提升了无线通信系统的频谱效率以及能量效率。
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公开(公告)号：CN106357317A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201611107004.5
申请日：2016-12-06
Applicant: 南通大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B10/114 , H04B10/116 , H04L27/26
CPC classification number: H04B10/116 , H04B7/0697 , H04B7/08 , H04B10/1143 , H04L27/2626 , H04L27/2647
Abstract: 本发明涉及自由空间光通信中大气湍流干扰的抑制方法，首先将用户信号加载到OAM光上进行发送，再将多路加载信息的OAM光合并传输经过不同的大气湍流信道；其次，在接收端对每个大气湍流信道的输出多路发生扭曲变形的OAM光进行解复用和解调，由于该多路信号传输模型中发送端多路OAM光分别经过不同的大气湍流信道，各信道间衰落特性类似于多天线衰落信道模型，因此采用空间分集技术抑制大气湍流干扰，接收端经过解复用和解调的用户信息再通过空间分集合并技术最大限度恢复各用户的有用信号，降低了系统接收信号受大气湍流干扰的影响，提高了系统可靠性。因此，本发明为自由空间轨道角动量态复用光通信的实用化提供了参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102904724A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210394628.5
申请日：2012-10-17
Applicant: 南通大学
Inventor： 袁红林 , 包志华 , 徐晨 , 章国安 , 杨永杰 , 严燕 , 朱海峰 , 邵蔚 , 季彦呈 , 冯军 , 黄勋 , 蒋华 , 孙强 , 罗磊 , 王伟 , 李洪钧 , 谢正光 , 张晓格 , 岳贤军 , 沈学华
Abstract: 本发明涉及基于射频指纹的挑战-应答认证协议方法。挑战与应答双方通过无线媒介进行通信连接，包括：初始阶段的：应答方通过所述无线媒介获取挑战方的射频信号，从中检测出挑战方射频指纹RFF；将获取挑战方的射频指纹RFF存储到存储器中；和运行阶段的：应答方接收到挑战方的射频信号后；检测出其中的射频指纹RFF；从存储器中读取存储的挑战方射频指纹RFF，比较刚检测出的射频指纹RFF与存储的射频指纹RFF，如两者匹配，继续运行协议，如两者不匹配，终止协议运行。本发明实现了通信双方物理层信息的高强度身份认证，能够抵抗有关通信方克隆的绝大部分攻击，包括假冒、重放、侦听、拒绝服务等，并有助于解决密钥泄露检测公开问题。
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公开(公告)号：CN116433494B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310420534.9
申请日：2023-04-19
Applicant: 南通大学
IPC: G06T3/608 , G06T3/4046 , G06T5/94 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06V30/146
Abstract: 本发明涉及档案扫描图像自动纠偏裁边技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的档案扫描图像自动纠偏裁边方法，包括：对档案扫描图像进行预处理；将处理好的图像数据集放入角度校正和边缘切割网络模型中进行训练；对图像进行特征提取；对图像进行自动纠偏裁边处理；利用训练所得模型处理档案扫描图像，并输出经过自动纠偏裁边处理的档案扫描图像。该模型包含特征提取模块、纠偏模块和裁边模块。同时，在纠偏模块和裁边模块中分别加入自适应卷积模块和通道注意力模块，使得较小的角度偏移也能得到精确处理及降低图像的边缘模糊度。本发明可提升模型计算的速度，使得模型更加轻量化，提高了档案扫描图像纠偏裁边的效率以及精确处理小角度偏移图片。
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公开(公告)号：CN117811633B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202311819511.1
申请日：2023-12-27
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的轻量化端到端CS I获取方法，包括：首先生成训练轻量化端到端CS I获取网络HOPFNet的输入数据集，然后，将生成的输入数据集输入HOPFNet中，对HOPFNet进行训练，保存模型最佳权重。最后，基站端将训练完成的导频信号发送至用户端；用户端将接收到的导频信号输入CS I反馈编码器网络，得到压缩的导频信号，并将其通过反馈链路反馈回基站端；基站端将接收到的压缩的导频信号输入CS I反馈解码器网络，得到基站端到用户端的下行实时估计信道。本发明绕过了信道估计，实现了导频设计、信道压缩和信道重建的一体化设计，采用HOPFNet将计算复杂度降低到了线性水平，可获得较好的信道估计精度，也减少了反馈开销和计算复杂度。
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公开(公告)号：CN116433494A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310420534.9
申请日：2023-04-19
Applicant: 南通大学
IPC: G06T3/60 , G06T3/40 , G06T5/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06V30/146
Abstract: 本发明涉及档案扫描图像自动纠偏裁边技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的档案扫描图像自动纠偏裁边方法，包括：对档案扫描图像进行预处理；将处理好的图像数据集放入角度校正和边缘切割网络模型中进行训练；对图像进行特征提取；对图像进行自动纠偏裁边处理；利用训练所得模型处理档案扫描图像，并输出经过自动纠偏裁边处理的档案扫描图像。该模型包含特征提取模块、纠偏模块和裁边模块。同时，在纠偏模块和裁边模块中分别加入自适应卷积模块和通道注意力模块，使得较小的角度偏移也能得到精确处理及降低图像的边缘模糊度。本发明可提升模型计算的速度，使得模型更加轻量化，提高了档案扫描图像纠偏裁边的效率以及精确处理小角度偏移图片。
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公开(公告)号：CN114501497B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210073010.2
申请日：2022-01-21
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信噪泄漏比的多智能反射面与多用户的匹配方法，该方法首先用户端发送正交导频信号，基站端根据接收的导频信号估计出直接链路和反射级联链路信道状态信息；然后基站端采用广义瑞利熵算法计算得到最佳预编码向量；接着基站端计算得出其通过每一个智能反射面服务不同用户端时的信噪泄漏比值；最后基站端采用基于信噪泄漏比权值的Kuhn‑Munkres算法，经迭代获得一组最大权值的智能反射面与用户端匹配结果，依据匹配结果配置智能反射面的幅度和相位进行下行链路数据通信。本发明增强了系统稳定性，提升了无线通信系统的频谱效率以及能量效率。
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